Cuando la gente habla de “agentes de IA”, a menudo me da la sensación de que muchos piensan solo en un bucle que llama a un LLM una y otra vez. Le pasas una tarea, el LLM genera el siguiente paso, lo ejecutas, y vuelta a empezar. Y sí, es un inicio, una primera aproximación. Pero, en mi experiencia, esa forma de trabajar rara vez escala o es realmente útil para algo serio que vaya más allá de una demo.
He pasado noches depurando comportamientos erráticos de estos “agentes simplificados” y la verdad es que la frustración es real. Si quieres construir algo que tenga autonomía, que sea robusto y que no “alucine” o se pierda a la mínima, necesitas más que prompt chaining. Necesitas una arquitectura que le dé al agente capacidades que un LLM por sí solo no tiene.
¿Por qué el prompt chaining se queda corto?
Imagina que quieres que un agente reserve un vuelo. Si solo encadena prompts, su “memoria” se limita a lo que cabe en la ventana de contexto del LLM. ¿Qué pasa si el usuario cambia de opinión sobre las fechas a mitad de la conversación? O si necesita consultar el precio del hotel en la misma ciudad. El agente “olvida” lo anterior, porque el LLM es un modelo stateless por naturaleza en cada llamada.
Además, los LLMs son generadores de texto, no ejecutores de acciones. Te dirán “necesito buscar vuelos”, pero no tienen forma de ir a una API de vuelos y buscar. Necesitan “manos”, herramientas. Y, sobre todo, no siempre “piensan” los pasos. A veces simplemente generan una respuesta plausible, aunque no sea la más lógica o eficiente.
Las piezas que, para mí, marcan la diferencia
Después de ver qué funciona y qué no, he llegado a la conclusión de que un agente de IA de verdad, uno que aporte valor sostenido, debe tener, al menos, tres componentes clave que van más allá del LLM central:
1. Memoria: El hilo conductor de la autonomía
Un agente sin memoria es como yo a las 3 de la mañana después de una sesión de debugging intensa: olvido hasta cómo me llamo. Para que un agente mantenga el contexto, aprenda de interacciones pasadas y tome decisiones informadas, necesita memoria. No me refiero solo a la ventana de contexto del LLM, eso es memoria a corto plazo y limitada. Hablo de:
- Memoria de Conversación: Mantener el historial de la interacción actual, de forma que el LLM pueda “recordar” lo que se ha dicho hace unos minutos. Esto se maneja normalmente fuera del LLM, inyectando el historial relevante en el prompt.
- Memoria a Largo Plazo (o “Conocimiento”): Aquí es donde guardamos información que el agente necesita recordar entre sesiones o para tareas complejas. Piensa en bases de datos de conocimiento, bases de datos vectoriales (donde Representación de Texto en IA: La Importancia de los Embeddings y Vectores de Palabras juega un papel crucial), o incluso bases de datos relacionales tradicionales. Esto permite al agente tener “experiencia” y conocimiento contextual que no está pre-entrenado en el LLM.
2. Planificación y Reflexión: Pensar antes de actuar
Los LLMs son geniales para generar texto, pero no siempre para generar planes lógicos o reflexionar sobre sus errores. Un buen agente tiene un componente de planificación que le permite:
- Descomponer tareas: Si le pides “organiza mis vacaciones”, un agente robusto sabría que eso implica buscar vuelos, buscar hoteles, comparar precios, etc. Y lo haría de forma estructurada.
- Evaluar y corregir: Después de cada paso, debería ser capaz de evaluar si el resultado es el esperado y, si no, reflexionar sobre el fallo y ajustar el plan. Esto se puede lograr con técnicas como CoT (Chain-of-Thought) o ReAct, donde el agente no solo genera una acción, sino también una justificación y un plan. Es un ciclo de “pensar, actuar, observar, aprender”.
3. Uso de Herramientas: Las “manos” del agente
El LLM te puede decir “debería buscar el tiempo en Madrid”, pero no tiene la capacidad de abrir un navegador e ir a Google. Para eso necesita herramientas. Para mí, la capacidad de un agente para usar herramientas es lo que lo convierte de un chatbot avanzado en algo verdaderamente autónomo.
Las herramientas pueden ser cualquier cosa: APIs externas (meteorológicas, de reservas, de stocks), funciones internas (calcular una fecha, manipular una cadena), o incluso bases de datos. El agente debe ser capaz de:
- Identificar qué herramienta necesita: Basándose en su objetivo y su memoria.
- Generar los parámetros correctos para la herramienta: Una vez que sabe qué herramienta usar, necesita saber cómo usarla.
- Interpretar el resultado: Y usarlo para el siguiente paso de su planificación.
Esto es un cambio de juego. Permite que el agente interactúe con el mundo real, acceda a información actualizada y realice acciones concretas. Es el componente que cierra la brecha entre la inteligencia y la acción.
Mi consejo: Empieza sencillo, pero no te limites
Si estás empezando a construir agentes, es tentador quedarse con el prompt chaining. Y para pruebas rápidas, está bien. Pero si tienes aspiraciones de un agente que resuelva problemas complejos y sea verdaderamente autónomo, empieza a pensar en estas piezas desde el principio.
No necesitas construir un sistema hipercomplejo de golpe. Puedes empezar con una memoria de conversación sencilla, añadir una o dos herramientas y luego ir sofisticando la planificación. Pero ten claro que un agente robusto es más que un bucle de llamadas a un LLM. Es una orquestación inteligente de memoria, razonamiento y acción. Te aseguro que te ahorrará muchos dolores de cabeza de depuración a las 3 de la mañana. Y si ya estás en el camino de entender cómo estos Agentes Inteligentes: Cómo la IA Percibe, Razona y Actúa en su Entorno hacen lo suyo, el siguiente paso es darles herramientas para que lo hagan bien.