Introducción
En los últimos años, el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (Large Language Models o LLMs) ha revolucionado la forma en que las empresas y desarrolladores construyen aplicaciones inteligentes. Más allá de simples chatbots, hoy hablamos de agentes capaces de planificar, ejecutar tareas, usar herramientas externas y aprender de sus propios errores. Sin embargo, ¿cómo se diseñan estos agentes de manera eficaz sin caer en complejidades innecesarias?
En este artículo, te compartimos las mejores prácticas y patrones para construir agentes LLM efectivos, basándonos en la experiencia de equipos que han implementado soluciones exitosas en diferentes industrias.
¿Qué es un agente?
El término agente se utiliza para describir sistemas capaces de actuar con autonomía, especialmente cuando se apoyan en modelos de lenguaje. Aunque algunas organizaciones llaman “agentes” a flujos de trabajo automatizados, desde un punto de vista arquitectónico es importante distinguir entre:
- Workflows: Flujos de trabajo donde las llamadas a LLMs y herramientas externas se orquestan mediante caminos de código predefinidos.
- Agentes: Sistemas donde el LLM controla de manera dinámica su propio proceso y el uso de herramientas, eligiendo cómo y cuándo invocarlas para completar la tarea de forma autónoma.
Cuándo (y cuándo no) usar agentes
Antes de lanzarte a implementar un agente, es clave preguntarse si realmente necesitas la complejidad que conllevan este tipo de sistemas. A menudo, una única llamada al LLM, apoyada por técnicas de recuperación de contexto o ejemplos en la plantilla (prompt) puede ser suficiente para tareas simples.
- Usa agentes cuando:
- Necesites flexibilidad y decisiones impulsadas por el modelo (p. ej., múltiples pasos impredecibles).
- Tengas tareas complejas con herramientas externas y retroalimentación en cada paso.
- Quieras escalar y automatizar procesos en entornos donde la supervisión humana sea costosa.
- No uses agentes cuando:
- Una solución más sencilla (prompt chaining, workflows fijos) ya cumple los objetivos.
- Tienes un margen de error mínimo y prefieres procesos muy controlados y predecibles.
- Los costos y la latencia adicionales de un sistema agentic no justifican los beneficios.
Frameworks y librerías para desarrollar agentes
Existen múltiples frameworks que facilitan la creación de agentes, como LangGraph, Amazon Bedrock’s AI Agent, Rivet o Vellum. Estas herramientas ofrecen:
- Funciones para simplificar las llamadas a LLMs.
- Definiciones de herramientas y pasos de proceso para encadenar prompts de forma automática.
- Plantillas para workflows y agentes autónomos.
No obstante, estos frameworks pueden ocultar la complejidad real tras capas de abstracción, dificultando la depuración y el control granular. Por eso, se recomienda comenzar con las llamadas a LLMs de forma directa, añadiendo solo la complejidad necesaria conforme el proyecto crezca.
Patrón base: LLM aumentado
La pieza fundamental de cualquier sistema agentic es un LLM con capacidades aumentadas: acceso a herramientas, memoria y retrieval. Este enfoque permite que el modelo:
- Genere sus propias búsquedas.
- Decida qué herramienta usar para cada subtarea (p. ej., llamadas a una API, base de datos, sistemas de archivos).
- Retenga información clave para su siguiente razonamiento.
La clave está en documentar y diseñar meticulosamente cómo el LLM debe interactuar con cada herramienta. Una buena práctica es proporcionar ejemplos claros de uso y formatos de entrada/salida fáciles de manejar.
Patrones de Workflow Comunes
Aunque los agentes son valiosos en muchos contextos, también existen workflows menos complejos que conviene conocer y, a menudo, son suficientes:
- Prompt Chaining
- Divide una tarea en subtareas y encadena las salidas entre múltiples LLM calls.
- Ideal para problemas con pasos bien definidos, mejorando la precisión a costa de algo más de latencia.
- Routing
- Clasifica la entrada y la dirige a diferentes prompts o procesos según su categoría.
- Útil para soporte al cliente, donde cada tipo de consulta (reembolsos, soporte técnico, información general) se maneja con prompts específicos.
- Parallelization
- Rompe un problema en partes independientes que pueden ejecutarse en paralelo, o bien repite el mismo proceso varias veces para obtener votos o perspectivas diversas.
- Eficiente cuando necesitas aumentar la velocidad o asegurar la calidad a través de la redundancia.
- Orchestrator-Workers
- Un “orquestador” LLM descompone las tareas y asigna subtareas a “trabajadores” LLMs, recopilando luego los resultados.
- Muy útil en proyectos de codificación compleja, donde el número de archivos o cambios necesarios no se conoce de antemano.
- Evaluator-Optimizer
- Un LLM genera contenido mientras otro lo evalúa y provee retroalimentación, en un ciclo iterativo.
- Perfecto para traducciones literarias, revisiones de texto o escenarios donde la calidad final depende de refinar iterativamente la salida.
Agentes: la frontera de la autonomía
Un agente autónomo comienza su trabajo con un comando (o intercambio conversacional) y, a partir de ahí, se autoorganiza para usar herramientas, iterar con el entorno y solicitar retroalimentación humana cuando sea necesario. Estos sistemas:
- Escalan a tareas complejas que involucran muchos pasos.
- Pueden “aprender” de la retroalimentación en tiempo real, llamando repetidamente a herramientas y reevaluando resultados.
- Necesitan mayor control y rigor en sus paradas o límites (p. ej., número máximo de iteraciones), para evitar costos excesivos o conductas indeseadas.
Agentes en la práctica: Soporte al cliente y coding avanzado
- Soporte al cliente
- Combina un chatbot interactivo con herramientas para consultar el historial del cliente, procesar reembolsos o actualizar tickets.
- El éxito se mide fácilmente: la consulta quedó resuelta o no.
- Los agentes pueden funcionar a escala, reduciendo la necesidad de intervención humana.
- Coding agents
- Muy usados en entornos de desarrollo, donde los agentes editan archivos, ejecutan pruebas y validan resultados.
- La posibilidad de pasar feedback de los tests al agente impulsa una iteración rápida y enfocada.
- Permite resolver “issues” complejos sin supervisión continua.
Recomendaciones de implementación
- Empieza simple: Prueba con prompts directos y workflows básicos antes de añadir múltiples pasos o agentes autónomos.
- Diseña la interfaz de herramientas con cuidado: Una buena documentación y formatos de entrada/salida simples evitan malentendidos por parte del modelo.
- Testea y mide resultados: Añade complejidad solo cuando los datos demuestren que mejora los KPIs (por ejemplo, precisión, satisfacción del usuario, etc.).
- Usa guardrails: Define límites claros (máximo de iteraciones, gasto de tokens, tipo de contenido permitido) para mantener el control sobre los agentes.
- Anticipa el costo: Más pasos implican más latencia y mayores gastos en consultas a LLM. Asegúrate de que el valor aportado justifique la inversión.
Conclusión
Los agentes basados en LLMs representan el siguiente paso en la evolución de la inteligencia artificial aplicada: sistemas capaces de planificar, razonar y actuar en entornos complejos. Sin embargo, su efectividad depende de un enfoque pragmático:
- Comienza con soluciones minimalistas.
- Añade solo la complejidad necesaria.
- Invierte en buen diseño de herramientas y en la transparencia de cada paso del proceso.
Ya sea que optes por workflows sencillos o por agentes altamente autónomos, la clave del éxito es entender el contexto de tu proyecto y construir sobre bases sólidas. Así maximizarás tanto la fiabilidad como la escalabilidad, logrando que tu solución de IA brinde verdadero valor a los usuarios y a tu organización.
¿Listo para llevar tus aplicaciones a un nuevo nivel de autonomía? Empieza por lo básico, itera con cada prueba y deja que tus agentes demuestren su potencial en escenarios cada vez más desafiantes. ¡El futuro de la IA es agentic y está al alcance de tus manos!
Artículo original declinado por IA https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents