Agente de IA

Sistema de IA que no solo responde, sino que actúa: planifica pasos, usa herramientas (buscar, ejecutar código, llamar APIs) e itera hasta completar una tarea con autonomía.

Un agente de IA es un sistema construido sobre un LLM que va más allá de responder preguntas: recibe un objetivo, planifica los pasos, usa herramientas (búsqueda web, ejecución de código, llamadas a APIs, lectura de archivos) y evalúa los resultados para decidir el siguiente paso, repitiendo el ciclo hasta completar la tarea. La diferencia con un chatbot común es la autonomía: el agente ejecuta acciones en el mundo, no solo genera texto.

Los bloques típicos son: un LLM como "cerebro", un conjunto de herramientas descritas al modelo, memoria (de lo ya hecho) y un bucle de control. Frameworks como CrewAI y AutoGen facilitan armar agentes, incluso equipos de agentes que colaboran, cada uno con un rol (investigador, redactor, revisor).

Cuándo usarlo: tareas de múltiples etapas que exigen decidir en el camino: investigación con síntesis, automatización de procesos, soporte que consulta sistemas. Ejemplo concreto: un agente de posventa recibe "el cliente X pidió un reembolso"; consulta el pedido en la API de la tienda, verifica la política aplicable, emite el reembolso y escribe el correo de confirmación, escalando a un humano solo si algo se sale de la regla.