Agente de IA

Un agente de IA es un sistema donde un modelo de lenguaje no solo responde, sino planifica y ejecuta tareas multi-paso: llama herramientas y APIs, lee los resultados y decide la siguiente acción hacia un objetivo. A diferencia de un chatbot, un agente actúa en un bucle hasta que la tarea se completa.

Un agente de IA envuelve un modelo de lenguaje en un bucle: el modelo recibe un objetivo, decide qué acción tomar, llama una herramienta — un motor de búsqueda, una base de datos, un navegador, ejecución de código — observa el resultado y planifica el siguiente paso. El bucle continúa hasta que el objetivo se alcanza o el agente se da por vencido e informa.

Las herramientas son lo que separa los agentes de los chatbots. Un chatbot solo puede describir cómo agendar una reunión; un agente verifica la API de calendario, encuentra un espacio libre e envía la invitación. Los marcos estandarizan este patrón con llamada de función, esquemas de herramientas y protocolos como MCP que permiten que un agente descubra y use muchos servicios externos.

Los problemas difíciles son confiabilidad y control. Los agentes componen errores a través de pasos, así que sistemas de producción añaden defensas: permisos de herramientas restringidos, aprobación humana para acciones destructivas, bucles de verificación y presupuestos en pasos y gasto. La regla general: cuanto más autonomía, más observabilidad necesitas.