Cómo construir un agente de IA
La creación de un agentes de inteligencia artificial requiere un proceso estructurado que abarca desde la definición inicial hasta la evaluación continua. A continuación se detalla cada etapa necesaria para su desarrollo efectivo.
Definición del propósito y alcance
El primer paso consiste en establecer con claridad el propósito y el alcance del agente. Se analizan el caso de uso principal, las necesidades del usuario final, los criterios de éxito medibles y las restricciones técnicas o normativas que puedan influir en el diseño.
Diseño del prompt del sistema
Seguidamente se elabora el prompt del sistema. Este incluye la definición de los objetivos, la asignación de un rol o persona específica, las instrucciones detalladas de comportamiento y la implementación de guardrails que limiten respuestas no deseadas o riesgosas.
Elección del modelo de lenguaje
La selección del modelo de lenguaje de gran tamaño resulta fundamental. Se valoran aspectos como el modelo base disponible, las capacidades de razonamiento según los niveles de esfuerzo requeridos, el tamaño de la ventana de contexto y el equilibrio entre coste y latencia de respuesta.
Herramientas e integraciones
Posteriormente se incorporan las herramientas e integraciones necesarias. Estas pueden incluir herramientas simples de carácter local, interfaces de programación de aplicaciones para web, aplicaciones o datos, servidores MCP, la posibilidad de utilizar el propio agente como herramienta y funciones personalizadas adaptadas a requisitos específicos.
Sistemas de memoria
La gestión de la memoria constituye un elemento clave. Se contemplan opciones como la memoria episódica orientada a la conversación, la memoria de trabajo, bases de datos vectoriales, bases de datos SQL o estructuradas y sistemas de almacenamiento de archivos.
Orquestación
La orquestación del flujo de trabajo permite coordinar los distintos componentes. Incluye la definición de rutas y flujos de trabajo, la configuración de disparadores, el ajuste de parámetros, el uso de colas de mensajes, la comunicación entre agentes y el manejo adecuado de errores.
Interfaz de usuario
La interfaz de usuario determina la forma de interacción. Puede materializarse mediante un chat conversacional, una aplicación web, un endpoint de API o la integración con plataformas de mensajería como Slack o Discord.
Pruebas y evaluación
Finalmente se llevan a cabo pruebas y procesos de evaluación. Estos abarcan pruebas unitarias, mediciones de latencia, el seguimiento de métricas de calidad y ciclos de iteración orientados a la mejora continua del sistema.
Comparativa de productos y plataformas disponibles
Existen diversas opciones según el tipo de necesidad. En el ámbito de los agentes de inteligencia artificial de consumo destacan plataformas como ChatGPT de OpenAI, que emplea modelos GPT-5.6 en despliegue en la nube y ofrece características como GPTs personalizados, voz, visión, memoria e integración con imágenes, resultando adecuada para asistentes de uso general y trabajo creativo. Claude de Anthropic, basado en Opus 5 también en la nube, se orienta a proyectos, artefactos y colaboración con amplias ventanas de contexto, resultando útil para investigación, escritura y codificación. Perplexity, que utiliza múltiples modelos en la nube, prioriza la búsqueda con citas y navegación, siendo idónea para asistencia en investigación y verificación de hechos.
Entre las herramientas de codificación con inteligencia artificial se encuentran Cursor, que admite el modelo Composer o cualquier otro en entornos locales y en la nube, ofreciendo un entorno de desarrollo completo con agentes y edición multiarchivo, dirigido a desarrolladores profesionales y proyectos complejos. Windsurf de Cognition, con el modelo SWE-1.6 en local y nube, incorpora mapas de código y edición agéntica, adecuado para desarrollo en equipo y grandes bases de código. Claude Code de Anthropic, basado en Claude 5 en local y nube, proporciona terminal nativa y equipos de agentes para flujos de línea de comandos y scripts de automatización.
En el segmento de constructores sin código figuran Lindy, que soporta múltiples modelos en la nube con más de mil integraciones y flujos en lenguaje natural, orientado a la automatización en negocios y equipos no técnicos. Zapier Agents, también con múltiples modelos en la nube, permite automatización con intervención humana y acceso a más de nueve mil aplicaciones, útil para flujos de equipo y aprobaciones. n8n, compatible con múltiples modelos en nube o ambos entornos, ofrece más de quinientas integraciones con opción de autoalojamiento y código abierto, adecuado para equipos técnicos con requisitos de privacidad de datos.
Respecto a los frameworks de desarrollo, LangGraph admite cualquier modelo en local o nube y se centra en flujos basados en grafos con gestión de estado y ciclos, resultando apropiado para flujos complejos y aplicaciones en producción. CrewAI, igualmente flexible en modelos y despliegue, se fundamenta en roles con más de cuarenta integraciones y delegación de tareas, orientado a equipos multiagente y sistemas autónomos. LlamaIndex, compatible con cualquier modelo en local o nube, prioriza la generación aumentada por recuperación, conectores de datos y motores de consulta, siendo ideal para aplicaciones intensivas en conocimiento y sistemas de preguntas y respuestas sobre documentos.
Conclusión
El dominio de los agentes de inteligencia artificial facilita la especialización profesional en el campo de la ingeniería de inteligencia artificial, permitiendo el desarrollo de sistemas robustos y adaptados a distintos escenarios de uso.