Agente de IA

Un agente de IA es un sistema que combina un LLM con herramientas externas, memoria y la capacidad de decidir, paso a paso, qué hacer para cumplir un objetivo. Frente a un asistente conversacional clásico (una entrada, una salida), un agente puede dividir una tarea en subtareas, invocar APIs, consultar bases de datos, ejecutar código, leer ficheros, escribir respuestas intermedias, y continuar hasta alcanzar el objetivo o pedir clarificación al usuario.

La arquitectura típica gira en torno al loop ReAct (Reason + Act): el modelo razona sobre el estado, decide qué herramienta llamar y con qué argumentos, ejecuta la llamada, observa el resultado y vuelve a razonar. Las herramientas se exponen al modelo vía function calling (OpenAI, Anthropic, Google) o, modernamente, vía MCP (Model Context Protocol). La memoria puede ser corta (mensajes recientes), larga (vector store con conversaciones pasadas) o estructurada (knowledge graphs, checkpoints).

Frameworks como LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, AutoGen, Mastra o Pydantic AI proporcionan abstracciones para construir agentes con estados explícitos, control de flujo y observabilidad. Patrones avanzados incluyen agentes jerárquicos (un coordinador delega en agentes especializados), planning explícito (el agente genera primero un plan, luego lo ejecuta) y human-in-the-loop (el agente para para pedir aprobación en pasos críticos).

En 10Code construimos agentes verticales para automatización de back-office, atención al cliente avanzada, investigación, generación de documentos y operaciones internas. Diseñamos cada agente con un alcance acotado, herramientas explícitas, observabilidad detallada (cada paso, cada llamada, cada coste), evaluación automática y, cuando el dominio lo requiere, gates humanos para acciones irreversibles. Un agente bien diseñado se comporta como un becario eficiente; uno mal diseñado, como un proceso impredecible.