Tipos de agentes de IA: definiciones, funciones y ejemplos

Los agentes de IA están pasando de ser una novedad a una necesidad. Lo que comenzó como una simple automatización y asistentes basados en chat está evolucionando hacia sistemas que observan su entorno, deciden qué hacer a continuación y toman medidas en flujos de trabajo reales. Estos agentes ejecutan trabajos, llaman a herramientas, actualizan sistemas e influyen en decisiones que antes requerían el juicio humano.

A medida que los sistemas de IA toman medidas, el riesgo aumenta. Los errores pueden propagarse en cascada a través de los sistemas posteriores y producir resultados difíciles de rastrear o revertir. Este cambio convierte a la IA agéntica en un desafío de diseño de sistemas, lo que exige que los equipos piensen antes en la autonomía, el control, la confiabilidad y la gobernanza.

Al mismo tiempo, el lenguaje en torno a los agentes de IA se ha vuelto confuso. Según la fuente, existen cuatro tipos de agentes, o cinco o siete, lo que a menudo refleja tendencias en lugar de principios de diseño duraderos. Esta guía adopta un enfoque pragmático. En lugar de presentar otra taxonomía, se centra en un marco estable para comprender los agentes de IA y lo utiliza para ayudarte a razonar sobre las compensaciones, evitar la sobreingeniería y elegir el agente adecuado para el problema en cuestión.

Por qué los tipos de agentes son importantes en la práctica

De la predicción a la ejecución

Los agentes de IA son importantes porque los sistemas de IA ya no se limitan al análisis o la generación de contenido. Participan cada vez más directamente en los flujos de trabajo. Deciden qué hacer a continuación, invocan herramientas, activan procesos posteriores y adaptan su comportamiento según el contexto. En resumen, actúan.

Una vez que los sistemas de IA actúan, su impacto se magnifica. Una sola decisión puede influir en múltiples sistemas, fuentes de datos o usuarios. Los errores se propagan más rápido y el comportamiento no deseado es más difícil de revertir. Esto es lo que distingue a la IA agéntica de las generaciones anteriores de aplicaciones de IA.

Como resultado, los equipos están reconsiderando dónde encaja la IA en su arquitectura. Los agentes desdibujan la línea entre la lógica del software y la toma de decisiones, lo que obliga a las organizaciones a abordar la confiabilidad, la supervisión y el control mucho antes que antes.

Cómo los tipos de agentes dan forma a las decisiones de diseño

El valor de la clasificación se refleja en decisiones de diseño reales. Los tipos de agentes no son etiquetas abstractas; codifican suposiciones sobre cómo se toman las decisiones, cuánto contexto se retiene y qué tan predecible debe ser el comportamiento. Elegir un tipo de agente es elegir un conjunto de compensaciones.

Un agente basado en reflejos prioriza la velocidad y el determinismo. Un agente de aprendizaje se adapta con el tiempo, pero introduce incertidumbre y costos operativos. Sin un marco claro, los equipos suelen optar por la opción más potente disponible, incluso cuando el problema no lo requiere.

La clasificación proporciona un lenguaje común para estas decisiones. Ayuda a los equipos a alinear las expectativas, razonar sobre los modos de falla y evitar la sobreingeniería. En un panorama que cambia rápidamente, lleno de nuevas herramientas y etiquetas, un modelo mental estable permite a los profesionales diseñar sistemas de agentes de forma deliberada en lugar de reactiva.

Los componentes básicos de un agente de IA

Cómo los agentes perciben y actúan

Un agente de IA existe en un entorno e interactúa con él a través de la percepción y la acción. La percepción incluye señales como datos de sensores, eventos del sistema, entradas del usuario o resultados de consultas. Las acciones son las operaciones que el agente puede realizar y que influyen en lo que sucede a continuación, desde llamar a una API hasta activar un proceso posterior.

Entre la percepción y la acción se encuentra el estado. Algunos agentes dependen solo de la entrada actual, mientras que otros mantienen un estado interno que resume observaciones pasadas o el contexto inferido. El diseño eficaz de agentes comienza con el entorno mismo: los entornos estables y totalmente observables favorecen los diseños más simples, mientras que los entornos parcialmente observables o ruidosos suelen requerir memoria o modelos internos para comportarse de manera fiable.

Autonomía, objetivos y aprendizaje

La autonomía describe cuánta libertad tiene un agente para decidir qué hacer y cuándo hacerlo. La lógica de decisión de un agente (las reglas, los planes o las políticas aprendidas que mapean las observaciones a las acciones) determina cómo se ejerce esa libertad. Algunos agentes ejecutan acciones predefinidas en respuesta a las entradas, mientras que otros seleccionan objetivos, planifican acciones y determinan cuándo se completa una tarea. La autonomía existe en un espectro, desde los agentes de bajo nivel que reaccionan directamente a las entradas hasta los agentes de nivel superior que planifican, optimizan o aprenden con el tiempo.

Los objetivos y el aprendizaje aumentan la flexibilidad, pero también añaden complejidad. Los agentes orientados a objetivos deben ajustar los planes a medida que cambian las condiciones. Los agentes de aprendizaje requieren capacitación y evaluación continuas a medida que el comportamiento evoluciona. Cada paso hacia una mayor autonomía cambia la previsibilidad por la adaptabilidad, lo que hace que los límites claros sean esenciales para crear agentes que sigan siendo comprensibles y confiables en producción.

Los cinco tipos principales de agentes de IA

Los cinco tipos de agentes de IA principales describen cinco formas fundamentales en que los agentes deciden qué hacer: reaccionar a las entradas, mantener un estado interno, planificar para alcanzar objetivos, optimizar las compensaciones y aprender de la experiencia. Este marco de trabajo persiste porque describe el comportamiento de decisión en lugar de tecnologías específicas. Al centrarse en cómo un agente reacciona, razona, optimiza o se adapta (no en las herramientas que usa ni en los roles que desempeña), sigue aplicándose a los sistemas modernos creados con modelos de lenguaje grandes, capas de orquestación y herramientas externas.

1. Agentes de reflejo simple

Los agentes de reflejo simple operan mediante reglas directas de condición-acción. Cuando se detecta un patrón de entrada específico, el agente ejecuta una respuesta predefinida. No hay memoria de eventos pasados, ni modelo interno del entorno, ni razonamiento sobre las consecuencias futuras. Esta simplicidad hace que los agentes de reflejo sean rápidos, predecibles y fáciles de probar y validar.

Los agentes reactivos funcionan mejor en entornos estables y completamente observables donde las condiciones rara vez cambian. Siguen siendo comunes en los sistemas de supervisión, alerta y control, donde la seguridad y el determinismo importan más que la flexibilidad. Su limitación es la fragilidad: cuando las entradas son ruidosas o incompletas, el comportamiento puede fallar abruptamente porque el agente carece de estado contextual.

2. Agentes reactivos basados en modelos

Los agentes reflejos basados en modelos amplían los agentes reflejos simples al mantener una representación interna del entorno. Este estado interno permite al agente razonar sobre aspectos del mundo que no puede observar directamente. Las decisiones siguen basándose en reglas, pero esas reglas operan sobre un contexto inferido en lugar de solo sobre las entradas sin procesar.

Este enfoque mejora la robustez en entornos parcialmente observables o dinámicos. Muchos sistemas prácticos se basan en el comportamiento reflejo basado en modelos para equilibrar la confiabilidad y la adaptabilidad sin introducir la imprevisibilidad del aprendizaje.

3. Agentes basados en objetivos

Los agentes basados en objetivos representan los resultados deseados y evalúan las acciones en función de si acercan el sistema a esos objetivos. En lugar de reaccionar de inmediato, estos agentes planifican secuencias de acciones y se ajustan a medida que surgen obstáculos. La planificación permite la flexibilidad y admite un comportamiento más complejo en horizontes más largos.

La planificación también introduce costo y fragilidad. Los objetivos deben definirse claramente, y los planes dependen de suposiciones sobre cómo se comporta el entorno. En entornos que cambian rápidamente, los planes a menudo requieren una revisión frecuente o una lógica de respaldo. Los agentes basados en objetivos son potentes, pero requieren una disciplina de diseño cuidadosa para evitar una complejidad innecesaria.

4. Agentes basados en la utilidad

Los agentes basados en la utilidad refinan el razonamiento basado en objetivos al asignar un valor a los resultados en lugar de tratar el éxito como algo binario. Las acciones se eligen en función de la utilidad esperada, lo que permite al agente equilibrar objetivos contrapuestos como la velocidad, la precisión, el costo o el riesgo.

La fortaleza de los agentes basados en la utilidad es la transparencia. Al codificar las prioridades directamente, exponen la lógica de decisión que de otro modo estaría oculta en la heurística. El desafío consiste en definir funciones de utilidad que reflejen las prioridades del mundo real. Una utilidad mal especificada puede conducir a un comportamiento técnicamente óptimo, pero no deseado.

5. Agentes de aprendizaje

Los agentes de aprendizaje mejoran su comportamiento con el tiempo al incorporar la retroalimentación del entorno. Esta retroalimentación puede provenir de datos etiquetados, recompensas, penalizaciones o señales implícitas. El aprendizaje permite que los agentes se adapten en entornos que son demasiado complejos o impredecibles para modelar explícitamente con reglas fijas.

Al mismo tiempo, el aprendizaje introduce incertidumbre. El comportamiento evoluciona, el rendimiento puede variar y los resultados se vuelven más difíciles de predecir. Los agentes de aprendizaje se utilizan mejor cuando la adaptabilidad es esencial y los equipos están preparados para gestionar esa complejidad.

Patrones de agentes de IA emergentes e híbridos

Sistemas multiagente

A medida que los agentes de IA se aplican a problemas más grandes y complejos, los diseños de un solo agente suelen ser insuficientes. Los sistemas multiagente distribuyen la toma de decisiones entre múltiples agentes que interactúan entre sí. Estos agentes pueden cooperar para alcanzar objetivos compartidos, competir por recursos u operar de forma independiente dentro de un entorno distribuido. Este enfoque es útil cuando el trabajo puede descomponerse o paralelizarse.

La contrapartida es la coordinación. A medida que aumenta el número de agentes, se incrementa el riesgo de acciones conflictivas, estados inconsistentes y comportamientos emergentes no deseados, lo que hace que los mecanismos claros de comunicación y coordinación sean esenciales para la confiabilidad y la previsibilidad.

Agentes jerárquicos

Los agentes jerárquicos agregan estructura mediante capas de control. Un agente de nivel superior planifica, descompone los objetivos o proporciona supervisión, mientras que los agentes de nivel inferior se centran en la ejecución. Este patrón de supervisor y subagente ayuda a gestionar la complejidad al separar las decisiones estratégicas de las operativas.

Las jerarquías pueden mejorar la claridad y el control, pero también introducen dependencias. Si las responsabilidades entre las capas están mal definidas, las fallas o las suposiciones incorrectas en los niveles superiores pueden propagarse en cascada por el sistema.

Agentes híbridos y basados en roles

La mayoría de los agentes de producción son híbridos. Combinan un comportamiento reflejo para la velocidad y la seguridad, la planificación para la flexibilidad y el aprendizaje para la adaptación. Este enfoque combinado permite que los sistemas equilibren la confiabilidad con la capacidad de respuesta a medida que cambian las condiciones.

Muchas etiquetas modernas describen roles funcionales en lugar de comportamientos. Términos como agentes para clientes, agentes de código, agentes creativos o agentes de datos describen lo que hace un agente, no cómo decide. Tendencias como los agentes basados en LLM, los agentes de flujo de trabajo y los agentes que usan herramientas reflejan nuevas interfaces y capacidades que aún se entienden mejor a través de los comportamientos clásicos de los agentes.

Elegir el agente de IA adecuado para su caso de uso

Adapta el diseño del agente a la realidad

La elección de un tipo de agente de IA debería comenzar con el problema, no con las herramientas. Los diferentes diseños de agentes asumen diferentes niveles de previsibilidad, control y riesgo. Cuando esas suposiciones no coinciden con la realidad, incluso los agentes sofisticados fallan de maneras que son difíciles de diagnosticar.

Las tareas muy repetitivas y bien definidas suelen beneficiarse de agentes más simples. A medida que las tareas se vuelven más abiertas o requieren secuenciación, los agentes basados en objetivos o en la utilidad se vuelven más apropiados. Un error común es suponer que la complejidad requiere automáticamente el aprendizaje.

La dinámica del entorno es igual de importante. En entornos estables, los agentes más simples pueden seguir siendo eficaces durante largos períodos. En entornos dinámicos, la adaptabilidad se vuelve valiosa, pero solo con circuitos de retroalimentación y supervisión. La interpretabilidad es otra limitación. Si las decisiones deben explicarse o auditarse, el comportamiento predecible suele ser más importante que la flexibilidad.

Cuándo ayuda el aprendizaje y cuándo perjudica

Los agentes de aprendizaje son más útiles cuando las reglas explícitas no son prácticas o cuando el rendimiento depende de patrones que solo surgen a través de la experiencia. La personalización y los escenarios de aprendizaje por refuerzo a menudo entran en esta categoría.

Esa adaptabilidad tiene un costo. El aprendizaje introduce una sobrecarga operativa y un comportamiento evolutivo que complica las pruebas y la gobernanza. En entornos mayormente estables, el aprendizaje puede agregar riesgos sin un beneficio significativo.

Una heurística práctica ayuda a aclarar estas compensaciones. Si puedes definir las reglas con claridad, no aprendas. Si puedes definir el objetivo con claridad, no optimices. Si puedes definir la utilidad con claridad, optimiza deliberadamente. El aprendizaje debe ser una elección deliberada, no una opción predeterminada.

Las señales de advertencia de un mal ajuste incluyen resultados inestables, ciclos de reentrenamiento excesivos, modos de falla poco claros y dificultad para explicar por qué un agente se comportó de cierta manera. Estos síntomas a menudo indican que el tipo de agente no está alineado con el problema, en lugar de un defecto en los modelos o herramientas subyacentes.

Cómo se manifiestan los tipos de agentes de IA en la práctica

Automatización, control y planificación

Los tipos de agentes de IA son más fáciles de entender a través de los problemas que resuelven en la práctica. Los agentes reflejos siguen siendo fundamentales en los sistemas de automatización y control donde la velocidad y la previsibilidad son lo más importante. El comportamiento simple de condición-acción sustenta los flujos de trabajo de alerta y supervisión porque las respuestas deben ser inmediatas y coherentes.

Los agentes reflejos basados en modelos extienden este patrón a entornos con información incompleta o retrasada. Al mantener un estado interno, soportan un comportamiento más robusto en dominios como la robótica, la navegación y los flujos de trabajo de software de larga duración, donde los agentes deben inferir lo que está sucediendo más allá de las entradas sin procesar.

Los agentes basados en objetivos son comunes en escenarios de planificación y coordinación. La programación del trabajo, la secuenciación de tareas o el enrutamiento de solicitudes a través de procesos de varios pasos se benefician de agentes que razonan sobre estados futuros, particularmente cuando los objetivos son claros y las suposiciones del entorno permanecen estables.

Optimización y sistemas impulsados por el aprendizaje

Los agentes basados en la utilidad dominan las aplicaciones que requieren una gran optimización, como los sistemas de recomendación y la asignación de recursos. Las funciones de utilidad hacen explícitas las compensaciones, lo que permite que estos sistemas equilibren objetivos contrapuestos y se ajusten y evalúen de forma más transparente.

Los agentes de aprendizaje son la base de los sistemas de decisión adaptativos donde los patrones evolucionan con el tiempo. Se vuelven valiosos cuando las reglas estáticas fallan, pero también requieren evaluación y reentrenamiento continuos para seguir siendo fiables.

Agentes en los flujos de trabajo de negocios y análisis

En los flujos de trabajo de negocios y análisis, los sistemas de agentes modernos combinan cada vez más múltiples enfoques. Los agentes pueden planificar consultas, seleccionar herramientas, recuperar datos y desencadenar acciones posteriores. En los flujos de trabajo de desarrollo de software, los agentes ayudan cada vez más con tareas como navegar por grandes bases de código, ejecutar pruebas, proponer cambios o coordinar pull requests entre sistemas. En esta etapa, la observabilidad, la gobernanza y el control importan más que un comportamiento ingenioso, especialmente cuando gobernar y escalar los agentes de IA de producción se convierte en un requisito en lugar de una ocurrencia tardía.

Desafíos, limitaciones y conceptos erróneos

Por qué divergen las clasificaciones de agentes

Las listas de agentes de IA suelen diferir porque responden a preguntas distintas. Algunos marcos de trabajo clasifican a los agentes por su comportamiento en la toma de decisiones, otros por la arquitectura del sistema y otros por su función en la aplicación. Cuando estas perspectivas se mezclan, el número de “tipos” crece rápidamente sin añadir claridad.

Esta confusión se ve agravada por etiquetas impulsadas por el marketing, como “big four agents”, o términos basados en roles, como agentes de codificación o agentes para clientes. Estas etiquetas describen cómo se posicionan los agentes en lugar de cómo deciden o se comportan, lo que hace que las comparaciones sean engañosas.

Más autonomía no siempre es mejor

Otro error común es pensar que más autonomía produce automáticamente mejores sistemas. En la práctica, una mayor autonomía casi siempre introduce una complejidad adicional. Los agentes altamente autónomos son más difíciles de probar, predecir y restringir. Para muchos casos de uso, los agentes más simples superan a los más avanzados porque su comportamiento es más fácil de razonar y controlar.

Los agentes de aprendizaje introducen sus propios riesgos. A medida que el comportamiento evoluciona con el tiempo, los resultados pueden volverse impredecibles, especialmente cuando la calidad de los datos se degrada o se forman bucles de retroalimentación. La sobrecarga de mantenimiento continuo, como el reentrenamiento, la evaluación y la supervisión, también suele subestimarse durante la experimentación inicial.

Los malentendidos sobre la inteligencia complican aún más las cosas. Los agentes que parecen inteligentes a menudo se basan más en la estructura, las restricciones y un diseño cuidadoso que en un razonamiento sofisticado. El diseño eficaz de agentes no consiste en maximizar la autonomía o la inteligencia, sino en equilibrar el control, la flexibilidad y el costo. Los equipos que hacen explícitas estas compensaciones tienen muchas más probabilidades de crear agentes que tengan éxito en producción con el tiempo.

Hacia dónde se dirige la IA agéntica

La IA agéntica está evolucionando rápidamente, pero la dirección es cada vez más clara. Los modelos de lenguaje grandes están cambiando la forma en que los agentes razonan, interactúan con herramientas y trabajan con entradas no estructuradas, haciéndolos más flexibles y expresivos. Lo que no cambian son las compensaciones fundamentales que dan forma al comportamiento del agente.

Los sistemas más exitosos serán híbridos por diseño. Los mecanismos de reflejo seguirán siendo esenciales para la seguridad y la capacidad de respuesta, la planificación y el razonamiento basado en la utilidad respaldarán la coordinación y la optimización, y el aprendizaje se aplicará de forma selectiva donde realmente se requiera adaptabilidad. Los equipos que tienen éxito tienden a empezar de a poco, limitar el alcance y expandirse de forma incremental en función de los comentarios del mundo real.

A pesar de toda la innovación rápida, la lección principal sigue siendo la misma. Comprender los tipos fundamentales de agentes de IA ayuda a los equipos a razonar con claridad, elegir deliberadamente y evitar una complejidad innecesaria. Las herramientas evolucionarán, pero un diseño de agente sólido seguirá determinando qué sistemas funcionan en producción y cuáles no.

Cree automáticamente agentes de IA con Databricks

Crear un agente automáticamente

Existen plataformas, como Databricks Agent Bricks, que proporcionan un enfoque simple para crear y optimizar sistemas de agentes de IA de alta calidad y específicos del dominio para los casos de uso de IA más comunes. Especifique su caso de uso y sus datos, y Agent Bricks creará automáticamente varios sistemas de agentes de IA para usted que puede seguir perfeccionando.

Cree un agente en código

Mosaic AI Agent Framework y MLflow proporcionan herramientas para ayudarlo a crear agentes listos para la empresa en Python.

Databricks permite la creación de agentes utilizando bibliotecas de creación de agentes de terceros como LangGraph/LangChain, LlamaIndex o implementaciones personalizadas de Python.

Crear prototipos de agentes con AI Playground

AI Playground es la forma más fácil de crear un agente en Databricks. AI Playground le permite seleccionar entre varios LLM y agregar rápidamente herramientas al LLM mediante una UI de bajo código. Luego, puede chatear con el agente para probar sus respuestas y, a continuación, exportar el agente a código para su implementación o desarrollo posterior.

¿Qué tipos de agentes se pueden construir con Agent Bricks?

Agent Bricks, una parte de la Databricks Data Intelligence Platform, se puede utilizar para crear varios tipos de agentes de IA de nivel de producción, que están optimizados para casos de uso empresariales comunes. Los principales tipos de agentes compatibles son:

• Agente de extracción de información: este agente transforma documentos no estructurados (como PDF, correos electrónicos, informes, etc.) en datos estructurados para su análisis.
• Agente asistente de conocimiento: este tipo crea un chatbot personalizable y de alta calidad que puede responder preguntas basadas en los datos y documentos específicos de su organización (p. ej., políticas de RR. HH., manuales técnicos o documentación de productos), proporcionando citas para sus respuestas.
• Agente de LLM personalizado: este agente se encarga de tareas especializadas de generación y transformación de texto, como resumir llamadas de clientes, clasificar contenido por tema, analizar sentimientos o generar contenido de marketing que se ajuste a la marca.
• Supervisor multiagente: este orquesta a varios agentes especializados (y otras herramientas o API) para que trabajen juntos en flujos de trabajo complejos y de varios pasos, como la combinación de la recuperación de documentos con las comprobaciones de cumplimiento.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original