Definición:

Un agente de IA es un sistema que utiliza inteligencia artificial para interpretar información de su entorno, seleccionar acciones y ejecutarlas con el fin de alcanzar un objetivo. Puede funcionar como un programa de software o formar parte de un dispositivo físico, como un robot. Su autonomía depende de las instrucciones, las herramientas y los permisos que tenga configurados.

Por ejemplo, un agente puede consultar el estado de un pedido y decidir qué comprobación realizar a continuación. No todos los agentes aprenden durante su uso ni necesitan actuar sin supervisión: algunos siguen reglas estables y otros requieren aprobación antes de determinadas acciones.

Historia de los agentes de IA

El concepto de agente inteligente forma parte de la investigación en inteligencia artificial sobre sistemas que perciben un entorno y actúan sobre él. Incluye desde agentes reactivos, que responden a situaciones concretas, hasta sistemas que planifican acciones o aprenden a partir de la experiencia.

Los grandes modelos de lenguaje (LLM), capaces de procesar y generar texto, han ampliado las posibilidades de crear agentes de software capaces de interpretar peticiones, consultar información y utilizar herramientas. Sin embargo, el concepto no se limita a estos modelos: también se aplica a la robótica y a otros sistemas de decisión.

Cómo funciona un agente de IA

El funcionamiento depende de su diseño, pero puede explicarse mediante un ciclo de observación, decisión y acción:

Recibe información: interpreta una petición, una lectura de sensores o datos procedentes de una aplicación.
Selecciona una acción: utiliza sus reglas, su modelo o un proceso de planificación para decidir el siguiente paso.
Actúa: consulta una herramienta, genera una respuesta o ejecuta una operación permitida.
Comprueba el resultado: utiliza la información obtenida para continuar, detenerse o solicitar ayuda.

En los agentes basados en modelos de lenguaje, este proceso puede incluir varias llamadas a herramientas. La guía de Anthropic sobre agentes distingue estos sistemas de los flujos que siguen una secuencia de pasos predefinida.

Un chatbot puede ser la interfaz de un agente, pero no todo chatbot lo es. Responder preguntas mediante una conversación no implica, por sí solo, seleccionar y ejecutar una secuencia de acciones.

Tipos de agentes de IA

Una clasificación habitual distingue a los agentes por la información que utilizan y por cómo eligen sus acciones. Estas categorías pueden combinarse en un mismo sistema:

Reactivos simples: responden a la situación actual mediante reglas, sin mantener un historial interno.
Basados en modelos: conservan una representación del entorno que les ayuda a interpretar lo que ocurre.
Basados en objetivos: eligen acciones dirigidas a conseguir una meta concreta.
Basados en utilidad: comparan resultados posibles según un criterio de preferencia o valor.
De aprendizaje: incorporan mecanismos para mejorar su comportamiento a partir de la experiencia.

Una arquitectura jerárquica organiza las decisiones en distintos niveles. Un sistema multiagente reúne varios agentes que interactúan, colaboran o compiten. Son formas de organizar el sistema, no capacidades que posean todos los agentes.

Aplicaciones de los agentes de IA

Los agentes pueden consultar información, coordinar tareas o actuar sobre sistemas conectados. Por ejemplo, un agente de atención al cliente puede revisar el estado de un pedido, comprobar si existe una incidencia y decidir si puede resolver la consulta o debe trasladarla a una persona.

Para acceder a esa información puede utilizar integraciones mediante API o protocolos como MCP. Las acciones disponibles dependen de sus permisos: consultar un pedido no implica poder modificarlo o emitir un reembolso.

También pueden ayudar a organizar documentos, revisar catálogos o investigar información. Su utilidad depende de la tarea concreta, los datos disponibles y los controles establecidos.

Ejemplos de agentes de IA

Los agentes de IA pueden especializarse en programación, productividad personal, automatización o gestión de sistemas. Algunos ejemplos actuales son:

Hermes Agent: agente de código abierto desarrollado por Nous Research. Combina herramientas, memoria persistente y procedimientos reutilizables, y puede ejecutarse en un ordenador o servidor propio.
OpenClaw: plataforma de código abierto para ejecutar y gestionar asistentes de IA en infraestructura propia. Conecta modelos con herramientas, archivos y canales de comunicación.
Grok Bot: aplicación que organiza agentes persistentes capaces de trabajar con archivos, aplicaciones y páginas web desde un ordenador compartido en la nube.
Codex: agente de programación de OpenAI que puede explorar repositorios, modificar archivos, ejecutar comandos y comprobar los resultados de tareas de desarrollo.
Claude Code: herramienta agéntica de programación de Anthropic que trabaja con bases de código, edita archivos, ejecuta comandos y se integra con terminales y entornos de desarrollo.
Gemini Spark: agente personal de Google que puede ejecutar tareas en segundo plano, utilizar aplicaciones conectadas y gestionar flujos de trabajo, skills y programaciones bajo la dirección del usuario.

Evaluación de los agentes de IA

Un agente bien diseñado puede reducir trabajo repetitivo y coordinar consultas o acciones que antes requerían varios pasos manuales. También puede ayudar a mantener un procedimiento consistente y dejar un registro de las operaciones realizadas.

Estas ventajas no están garantizadas. El agente puede interpretar mal una petición, utilizar datos incompletos o encadenar errores. Las llamadas a modelos y herramientas también añaden costes y tiempo de ejecución. Cuando la tarea siempre sigue los mismos pasos, una automatización convencional puede resultar más sencilla y predecible.

Cómo implementar un agente de IA

Antes de utilizarlo conviene definir una tarea concreta, las fuentes de información y los límites de actuación. También hay que establecer cómo se comprobará que el resultado es correcto.

Una implementación puede comenzar con permisos de lectura y casos de prueba representativos. Las acciones sensibles, como cambiar un precio o enviar una comunicación, pueden requerir aprobación humana. Registrar las operaciones, limitar los intentos y prever cuándo debe detenerse facilita detectar problemas y corregirlos.

Guardar información de una conversación no equivale a entrenar de nuevo el modelo. Si el sistema incorpora memoria o aprendizaje, debe especificarse qué conserva, para qué lo utiliza y cómo se revisa.