Agente de IA
En una frase: un agente usa un modelo para decidir sus pasos y sus herramientas.
Lo hace en bucle, hasta acabar la tarea o llegar a un punto de parada.
Un chat normal solo responde. Un agente lleva el control. Pide una herramienta, lee el resultado y decide el siguiente paso.
Un asistente de chat también puede tener estas capacidades de agente.
El modelo es el motor. El programa que lo rodea y le da herramientas, memoria y permisos es el arnés.
Cómo se ve
Dos formas de trabajar
Anthropic llama a las dos «sistemas agénticos», pero las separa así:
- Workflow (flujo de trabajo): el camino lo fija el código, con pasos decididos de antemano. Va bien en tareas claras, cuando quieres saber qué pasará.
- Agente: el camino lo decide el modelo sobre la marcha. Va bien en problemas abiertos, con pasos imposibles de prever.
- El agente tarda y cuesta más. Y un error puede arrastrar otro detrás.
Es como seguir una receta o improvisar con lo que hay en la nevera.
La pieza básica es un modelo con búsqueda de información, herramientas y memoria. En un workflow, el código puede fijar cuándo se usan. En un agente, el modelo participa en esa decisión.
OpenAI coincide: un agente hace tareas por ti con autonomía. Un chatbot simple no es un agente, porque no controla el camino. Para OpenAI, un agente tiene tres partes: modelo, herramientas e instrucciones.
Cinco recetas sin agente
Según Anthropic, muchos casos se resuelven mezclando estos patrones, sin llegar a un agente:
- Encadenar: lo que sale de un paso entra en el siguiente, con comprobaciones entre medias.
- Enrutar: se clasifica la petición y se manda a quien mejor la trate. Por ejemplo, lo fácil a un modelo pequeño.
- Paralelizar: se divide el trabajo en partes, o se repite varias veces y se vota.
- Orquestador y trabajadores: un modelo reparte tareas y luego junta los resultados. Es lo típico al cambiar código en varios archivos.
- Evaluador y optimizador: un modelo escribe y otro lo critica, una y otra vez. Sirve cuando está claro qué es un buen resultado.
El orquestador es como quien reparte un trabajo en grupo y luego lo junta.
Qué pasa, paso a paso
- Empieza con una orden o una conversación. Cuando la tarea está clara, planifica y actúa solo.
- Para actuar, pide una herramienta, como buscar en internet. Cada herramienta tiene un nombre, una descripción y lo que necesita recibir.
- El modelo nunca ejecuta nada. Escribe la petición y otro programa la ejecuta.
- El resultado vuelve al modelo. Con él comprueba cómo va y decide el siguiente paso. Si se atasca, puede pararse a pedir ayuda.
- El bucle sigue hasta acabar la tarea. Conviene ponerle un máximo de vueltas para no perder el control.
Es como jugar a hundir la flota. Dices una casilla, el otro mira y te dice «agua» o «tocado». Con eso decides la siguiente.
Con Claude, el modelo pide una herramienta. El programa la ejecuta y le devuelve el resultado. El agente también puede pararse por otros motivos, como un error. Ojo: que se pare no prueba que la tarea esté hecha.
Un ejemplo de la vida real
Claude Code es un agente para programar. Lee el código, edita archivos y ejecuta órdenes.
Imagina que le pides arreglar un fallo en un juego. Lee el código, cambia un archivo y lanza una prueba. La prueba falla. Lee el error, corrige y prueba otra vez. Cuando la prueba pasa, para.
Si el cambio toca muchos archivos, puede repartir el trabajo y luego juntar los resultados. Es el patrón de orquestador y trabajadores.
Por qué importa
- Más autonomía cuesta más. Anthropic aconseja empezar por lo más simple: a menudo basta una sola petición bien preparada.
- Los errores se acumulan. Por eso hay que probarlos en un espacio aislado (sandbox) y ponerles barreras.
- Un agente que lee textos de fuera corre un riesgo. Un texto ajeno puede cambiar lo que hace. Se llama inyección de prompts. Por eso conviene vigilar qué hace.
- Tres principios de diseño: sencillez, mostrar los pasos que planea y herramientas bien explicadas.
- Los kits para montar agentes (frameworks) ayudan a empezar. Pero esconden lo que pasa y complican arreglar fallos. Anthropic aconseja empezar sin ellos.
- Cómo está construido Claude Code se cuenta en Arnés de IA. Cómo se conecta a otros servicios, en MCP.
Pruébalo tú
- Un programa siempre traduce un texto y luego lo resume, en ese orden. ¿Es un workflow o un agente?
- Cuando un agente «busca en internet», ¿quién hace la búsqueda de verdad?
Respuestas
- Un workflow. El camino lo fija el código y el modelo no decide el siguiente paso.
- El modelo no. Él solo escribe la petición. La ejecuta otro programa y el resultado vuelve al modelo.
Palabras clave
- Agente: modelo que decide sus pasos y usa herramientas, en bucle, hasta acabar.
- Workflow: flujo de trabajo con pasos fijados de antemano en el código.
- Herramienta: función que el agente puede pedir, como buscar en internet o leer un archivo.
- Orquestador: modelo que reparte tareas entre otros y luego junta los resultados.
- Sandbox: espacio aislado que limita lo que un error puede tocar.