Construcción de agentes de IA con patrones componibles
Pasamos 3 días experimentando con flujos de trabajo y pipelines de agentes en n8n, siguiendo las guías de Anthropic y OpenAI sobre cómo construir agentes de IA efectivos.1 2
Explore los componentes principales del agente de IA, cómo elegir los componentes y herramientas adecuadas, además de cómo construir flujos de trabajo de agentes basados en patrones simples y componibles de Anthropic como encadenamiento de prompts, enrutamiento, paralelización, trabajadores orquestadores y un optimizador-evaluador:
Comprensión de los componentes de los agentes de IA
Construir agentes implica conectar componentes de varios dominios como modelos, herramientas, conocimiento y memoria, guardrails. OpenAI proporciona primitivas componibles para cada uno:
Fuente: OpenAI3
Obviamente, OpenAI enumera primero sus propios productos, pero existe un amplio ecosistema de alternativas. Dependiendo de su caso de uso, puede construir agentes usando frameworks como LangChain, LlamaIndex, CrewAI, o incluso capas de orquestación personalizadas.
Entraré en más detalle sobre cada uno de estos componentes:
Modelos
Primero, tiene el componente de modelos. Estos son sus modelos de IA, sus modelos de lenguaje grandes que son la inteligencia central capaz de razonar, tomar decisiones y procesar diferentes modalidades. Los ejemplos propios de OpenAI apuntan a sus modelos de la serie GPT-5.
Dependiendo del tipo específico de agente que esté construyendo, querrá elegir un modelo diferente dentro del ecosistema de OpenAI. GPT-5.5 es el modelo insignia actual de OpenAI. Planifica tareas de múltiples pasos, usa herramientas, verifica su propio trabajo y continúa hasta que la tarea esté completa. Para preguntas cotidianas, los modos más ligeros de GPT-5.5 responden más rápido y cuestan menos.
Fuera del ecosistema de OpenAI, Claude Opus 4.7 es una opción común para tareas intensivas de codificación, razonamiento y STEM. Google Gemini 3.1 Pro compite de cerca, con una ventana de contexto de 1 millón de tokens para grandes bases de código y documentos largos.
Para agentes de codificación específicamente, OpenAI GPT-5.3-Codex es su modelo de codificación más capaz. Ejecuta tareas largas que combinan investigación, uso de herramientas y ejecución, y puede dirigirlo mientras trabaja. Encabeza benchmarks como SWE-Bench Pro y Terminal-Bench 2.0, que prueban tareas reales de ingeniería de software y línea de comandos.
Hemos evaluado y comparado los principales modelos de IA para ayudarle a entender cómo se desempeña cada uno en términos de razonamiento, velocidad y costo, para que pueda elegir el que mejor se adapte a sus objetivos.
Herramientas
A continuación están las herramientas que amplían las capacidades del modelo, como permitirle buscar en la web o interactuar con otros sistemas.
Casi cualquier aplicación puede convertirse en una herramienta para su IA. Puede conectarla con Gmail, Calendario, su unidad, o aplicaciones como Slack, Discord, YouTube, Salesforce y Zapier. Incluso puede crear sus propias herramientas personalizadas.
Con el OpenAI Agents SDK (que requiere algo de codificación), puede definir herramientas o usar las integradas como búsqueda web, búsqueda de archivos y uso de computadora.4
MCP (Model Context Protocol) de Anthropic también simplifica la integración de herramientas al estandarizar cómo los modelos acceden a ellas. En 2026, el valor empresarial proviene cada vez más de “líneas de ensamblaje digital”, flujos de trabajo de múltiples pasos guiados por humanos donde múltiples agentes ejecutan procesos de extremo a extremo, habilitados por el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP).
Si no le interesa la codificación, las plataformas sin código como n8n le permiten arrastrar y soltar herramientas para vincularlas con su modelo.
Conocimiento y memoria
Hay dos tipos principales de memoria: base de conocimiento (memoria estática) y memoria persistente.
- Base de conocimiento da a su IA acceso a hechos estáticos, políticas y documentos que permanecen relativamente sin cambios. Esto es esencial para agentes que realizan tareas guiadas por políticas o específicas de la empresa donde los materiales de referencia deben mantenerse consistentes.
- Memoria persistente permite que la IA recuerde interacciones pasadas entre sesiones. Esto es crucial para chatbots o asistentes personales que necesitan recordar conversaciones anteriores.
OpenAI proporciona servicios alojados como almacenes vectoriales, búsqueda de archivos y embeddings para manejar la memoria.
Si prefiere soluciones de código abierto, Pinecone (nativo en la nube y optimizado para búsqueda vectorial) y Weaviate son opciones populares.
Para quienes usan herramientas sin código, la gestión de memoria generalmente está integrada en plataformas como n8n y Creatio.
Guardrails
Guardrails aseguran que su agente se comporte como se pretende, evitando respuestas irrelevantes, dañinas o inapropiadas. Por ejemplo, un bot de servicio al cliente debe mantenerse enfocado en temas relacionados con el servicio, no desviarse hacia otros temas.
Fuera del ecosistema de OpenAI, herramientas populares incluyen Guardrails AI y LangChain Guardrails. Muchas plataformas sin código ya tienen funciones de guardrail integradas, pero aún es importante entender cómo funcionan para mantener el control y el cumplimiento en sus agentes.
Habilidades
Las herramientas permiten que un agente actúe sobre el mundo exterior. Las habilidades enseñan al agente cómo hacer bien un trabajo específico.
Una Habilidad es una pequeña carpeta de instrucciones y archivos. Contiene los pasos, reglas y ejemplos para una tarea, como rellenar una plantilla de informe o seguir la guía de estilo de una empresa. El agente carga una Habilidad solo cuando la tarea lo requiere, por lo que no ocupa espacio innecesario en la ventana de contexto.
Anthropic introdujo Agent Skills a finales de 2025 y abrió el formato como un estándar compartido en marzo de 2026.5 Las habilidades funcionan en Claude.ai, Claude Code y la API. El beneficio principal es la consistencia: en lugar de reescribir el mismo prompt largo cada vez, un equipo define una Habilidad una vez y la reutiliza. Esto es importante en producción, donde los prompts ad hoc tienden a desviarse con el tiempo.
Cómo se diferencian las habilidades de los otros componentes:
- Herramientas conectan al agente con sistemas externos (correo, bases de datos, búsqueda).
- Conocimiento y memoria dan al agente hechos para leer.
- Habilidades dan al agente un método repetible para una tarea.
Orquestación
El componente final es la orquestación. Esto implica gestionar cómo trabajan juntos múltiples subagentes, desplegarlos en producción y supervisar su rendimiento.
Una vez desplegados, los agentes necesitan supervisión continua. Los modelos, datos y comportamientos cambian con el tiempo, por lo que los agentes necesitan actualizaciones regulares.
Varias plataformas y frameworks admiten la orquestación, como:
- Plataformas de bajo código/sin código:
- Stack AI
- Microsoft Copilot Studio Agent Builder
- Relevance AI, etc
- Frameworks de código abierto:
- LangGraph (parte de LangChain): modela un agente como un grafo de pasos, con control explícito sobre bifurcaciones, reintentos y verificaciones humanas.
- CrewAI: organiza agentes como una “tripulación” de roles, como investigador, redactor y revisor. Es rápido para prototipar cuando el trabajo se divide en roles claros.
- LlamaIndex: es más fuerte para agentes que buscan documentos y bases de conocimiento internas.
- SDKs de proveedores: el Agents SDK de OpenAI y el Anthropic Claude Agent SDK son herramientas oficiales para construir agentes sobre los modelos de cada proveedor. El Claude Agent SDK es la misma arquitectura que impulsa Claude Code.
Bloques de construcción de la automatización: Flujos de trabajo vs agentes
Un agente de IA es un sistema que percibe su entorno, procesa información y realiza acciones de forma autónoma para alcanzar objetivos específicos, como agentes de codificación como Cursor o Windsurf, editores de código con IA con “modos agentes” que pueden realizar tareas de codificación de forma autónoma usando modelos como Claude Opus 4.7. Otro ejemplo común son los agentes de servicio al cliente, que muchas empresas usan para manejar consultas.
Hay muchas formas diferentes de diseñar e implementar estos agentes, dependiendo de la complejidad del flujo de trabajo y del grado de autonomía requerido.
Para dar una vista previa rápida, un agente de IA suele ser una colección de subagentes, cada uno realizando tareas específicas. Juntos, estos subagentes coordinan dentro de sistemas multiagente para entregar lo que percibimos como un solo agente de IA.
Esto es fundamentalmente diferente de los flujos de trabajo. Los flujos de trabajo son secuencias orquestadas de pasos predefinidos, como una receta que siempre sigue el mismo orden:
Cuándo usar agentes de IA
Antes de los ejemplos de flujo de trabajo, aquí hay una rápida verificación de la realidad. Los agentes no siempre son la respuesta. Muchos equipos aún obtienen buenos resultados con flujos de trabajo simples, incluso en tareas donde un agente podría, en teoría, funcionar. Muchos equipos aún encuentran que los flujos de trabajo tradicionales funcionan bien, incluso en escenarios donde los agentes podrían, en teoría, aplicarse.
Una de las formas más claras de pensar en esto, descrita en el blog de Anthropic, es la siguiente:
Dicho esto, hay situaciones reales donde los agentes superan a los flujos de trabajo tradicionales en tareas que requieren flexibilidad, razonamiento y adaptabilidad:
Conversaciones dinámicas que requieren adaptaciones:
Algunas interacciones, como solicitudes básicas de reembolso o restablecimiento de contraseña, encajan perfectamente en flujos de trabajo. Pero otras requieren juicios matizados o decisiones sensibles al contexto, como recomendaciones personalizadas, que dependen mucho del contexto y del razonamiento de ida y vuelta.
Tomar decisiones de alto valor y bajo volumen:
Los agentes pueden ser costosos de ejecutar, pero en algunos casos, las decisiones que apoyan son mucho más costosas si se toman incorrectamente.
Por ejemplo, BCG informó que un proveedor energético líder en Alemania usó una herramienta agente impulsada por GenAI para automatizar revisiones de pagos.6
Si está planeando infraestructura a gran escala, como optimizar diseños de ingeniería, el costo de computación es insignificante. En estos casos de alto riesgo, los agentes agregan valor porque el costo de equivocarse supera con creces el costo de ejecutar el modelo.
Flujos de trabajo de múltiples pasos e impredecibles:
Algunos flujos de trabajo son demasiado complejos, donde escribir interminables reglas de “si esto, entonces aquello” se convierte en un proyecto en sí mismo.
En estos casos, los bucles agentes simplifican el caos. En lugar de codificar a fuego cada posible camino, el modelo decide dinámicamente el siguiente paso basado en el contexto y razonamiento en tiempo real.
Este enfoque funciona bien para sistemas de diagnóstico o herramientas que manejan docenas de variables cambiantes.
Cuándo son mejores los flujos de trabajo
Escenarios de alta frecuencia y baja complejidad:
Algunas tareas dependen más de la velocidad y la escala que del razonamiento, como:
- Recuperar información de una base de datos
- Analizar mensajes o correos electrónicos estructurados
- Responder a consultas tipo FAQ
Un flujo de trabajo podría procesar miles de estas solicitudes, con un costo y latencia más predecibles que un agente.
Añadir como fuente preferidaIntroducción a los flujos de trabajo e implementaciones de agentes de IA
Los agentes de IA no son típicamente una sola entidad. En cambio, están compuestos por varios subagentes que interactúan entre sí. Uno de los mejores recursos que encontré sobre flujos de trabajo comunes y sistemas de agentes es la guía Building Effective Agents de Anthropic.7
En el corazón de los sistemas agentes está lo que Anthropic llama el LLM aumentado. Esta estructura consta de tres elementos clave:
- la entrada,
- el LLM (LLM),
- y la salida.
Fuente: Anthropic8
El LLM aumentado es capaz de generar sus propias consultas de búsqueda, seleccionar herramientas relevantes y decidir qué información almacenar en la memoria.
Puede notar algunas similitudes con los componentes de OpenAI (como se describe a continuación). Sin embargo, esta versión es más simplificada y carece de elementos como guardrails y orquestación, pero la estructura básica sigue siendo la misma. Esto es perfectamente aceptable. Para tareas como pruebas e implementación, es mejor referirse a los componentes de OpenAI.
Lista de componentes de agentes de IA de OpenAI9
Para entender cómo estos subagentes encajan e interactúan para formar un agente de IA más grande, comienzo con flujos de trabajo más simples y gradualmente avanzo hacia sistemas más complejos y completamente autónomos:
1. Flujos de trabajo agentes simples (encadenamiento de prompts)
El flujo de trabajo agente más simple se llama encadenamiento de prompts. En este proceso, una tarea se divide en una serie de pasos, donde cada subagente maneja la salida del anterior.
En esencia, funciona como una línea de ensamblaje, pero puede introducir puntos de decisión para redirigir el flujo si es necesario. El patrón general sigue siendo el mismo: una entrada es procesada por un subagente, que pasa el resultado a otro subagente para su procesamiento adicional, y así sucesivamente, hasta que se produce la salida final. Este método es particularmente útil para tareas que se pueden dividir fácilmente en subtareas más pequeñas y secuenciales.
El flujo de trabajo de encadenamiento de prompts10
Ejemplo del mundo real:11
Encadenamiento de prompts en n8n (esquema, evaluación y publicación en hojas)
En el ejemplo anterior, el usuario ingresa un tema en la ventana de chat de n8n. Cada nodo LLM utiliza el modelo Azure OpenAI.
El primer LLM genera un esquema estructurado para una entrada de blog. El prompt para el escritor de esquemas es el siguiente:
Captura de pantalla del prompt para el LLM generador de esquemas
Donde {{ $json.chatInput }} se refiere al tema ingresado por el usuario en la ventana de chat.
La variable {{ $json.chatInput }} es gris porque el flujo de trabajo aún no se ha ejecutado. Si ya hubiéramos ejecutado o probado el nodo, sería verde o roja, dependiendo de la validez de la variable.
Luego, el siguiente LLM evaluará el esquema según criterios clave en la sección del mensaje del sistema. El prompt se puede encontrar a continuación:
El último LLM escritor de blogs agregará una fila en una hoja sobre el tema basado en el esquema creado por el LLM anterior.
Captura de pantalla del prompt para el LLM escritor de blogs
Cuándo usar el encadenamiento de prompts:
- Las tareas se pueden descomponer naturalmente en subtareas fijas y secuenciales
- Cada paso contribuye significativamente a la salida final
- El razonamiento paso a paso mejora la precisión sobre el procesamiento directo
- Se necesitan puntos de control de calidad durante todo el proceso
2. Flujo de trabajo de enrutamiento
El enrutamiento es otro tipo de flujo de trabajo donde se recibe una entrada, y un subagente es responsable de dirigir esa entrada a la tarea de seguimiento adecuada. Cada tarea es luego manejada por un subagente especializado en esa área, y una vez que las tareas están completas, se genera la salida final.
Un ejemplo clásico de enrutamiento se ve en los bots de servicio al cliente. El bot puede recibir varios tipos de consultas, como preguntas generales, solicitudes de reembolso o problemas de soporte técnico. El primer subagente identifica la naturaleza de la consulta y la enruta al subagente especializado en manejar ese problema en particular.
Por ejemplo, si la consulta es sobre un reembolso, se enrutaría al subagente especialista en reembolsos, mientras que una pregunta de soporte técnico se dirigiría al subagente de soporte técnico.
Otro ejemplo es enrutar preguntas a diferentes modelos según sus fortalezas. Para preguntas STEM más complejas, puede enrutar la entrada a un modelo de razonamiento fuerte como Claude Opus 4.7. Para consultas simples y rápidas, puede enrutarla a un modelo más ligero como Gemini 3.5 Flash, diseñado para velocidad.
Ejemplo del mundo real:12
En el ejemplo anterior, el agente enruta la entrada del usuario a agentes especializados (como un Agente de Recordatorios, Agente de Correo, etc.) usando una salida estructurada de un modelo de lenguaje.
El enrutador está conectado a GPT 4o mini. El prompt y las categorías son los siguientes:
Captura de pantalla de los parámetros del nodo del agente de IA
Ejemplos de casos de uso:
Puede ingresar una consulta en la ventana de chat de n8n. Por ejemplo:
- Usuario dice: “Recuérdame llamar a mi mamá mañana.”
→ Enrutado al Agente de Recordatorios - Usuario dice: “Envía un correo al equipo de RRHH.”
→ Enrutado al Agente de Correo - Usuario dice: “Programa una reunión con Juan la próxima semana.”
→ Enrutado al Agente de Reuniones
Cuándo usar el enrutamiento:
- Tipos diversos de entrada: Su sistema recibe varios tipos de consultas que se benefician de un manejo especializado
- Optimización de recursos: Desea asignar consultas simples a procesadores rentables mientras enruta solicitudes complejas a sistemas avanzados
- Especialización por dominio: Diferentes categorías de entradas requieren experiencia o lógica de procesamiento específica del dominio
- Optimización del rendimiento: Necesita equilibrar la carga y asegurar tiempos de respuesta óptimos para diferentes tipos de consultas
3. Flujo de trabajo de paralelización
El siguiente flujo de trabajo es la paralelización. Este flujo de trabajo agente específico generalmente tiene dos variaciones principales. En la paralelización, múltiples subagentes trabajan en una tarea simultáneamente, y sus salidas luego se combinan.
- La primera variación se llama seccionamiento, donde una tarea se divide en subtareas independientes que se ejecutan en paralelo.
- La segunda variación es la votación, donde la misma tarea se realiza múltiples veces por diferentes subagentes para producir salidas diversas, que luego se agregan.
Esto acelera flujos de trabajo grandes al ejecutar tareas independientes al mismo tiempo.
Flujo de trabajo secuencial vs. flujo de trabajo paralelo: una comparación de tiempos13
Ejemplo del mundo real:14
Captura de pantalla del ejemplo de flujo de trabajo de paralelización en n8n
La ejecución paralela en el ejemplo de n8n demuestra una tarea donde el flujo de trabajo consulta Google usando la SERP API para recuperar URLs de LinkedIn y almacenarlas en una Google Sheet. En la configuración inicial, el flujo de trabajo procesa cada tarea secuencialmente, un sitio web a la vez:
- El flujo de trabajo se activa.
- La herramienta Obtener recupera el sitio web de la Google Sheet.
- El agente de IA usa la SERP API para buscar en Google y obtener la URL de LinkedIn.
- La URL de LinkedIn luego se actualiza en la Google Sheet.
En este punto, las tareas se procesan una tras otra, lo que puede ser lento al manejar grandes conjuntos de datos.
n8n tiene esta función donde puede seleccionar nodos, hacer clic y luego decir que desea convertir estos nodos seleccionados en un subflujo de trabajo.
Y lo que sucede es que cuando hace clic en este botón, nombrará mi flujo de trabajo. Cuando confirme, convertirá todo eso en un subflujo de trabajo y ya está vinculado aquí y siendo llamado por este.
El subflujo de trabajo creado
Entonces n8n convirtió esto en un subflujo de trabajo, pero aún no tiene paralelización porque seguiría ejecutándose todo aquí.
Para que esto se ejecute realmente en paralelo, todos los elementos deben ejecutarse como ejecuciones individuales. Entonces, cuando haga clic en el nodo puede elegir ejecutar una vez por cada elemento, lo que significa que llamará al subflujo de trabajo individualmente para cada elemento.
Y luego, una vez que haya cambiado eso, puede ir al subflujo de trabajo y hacer clic en ejecuciones. Y verá que los tres elementos se están ejecutando al mismo tiempo.
Cuándo usar la paralelización: La paralelización es más efectiva cuando las tareas se pueden dividir en subtareas más pequeñas e independientes que pueden ejecutarse simultáneamente, mejorando tanto la velocidad como la eficiencia.
También es valiosa cuando se necesitan múltiples perspectivas o intentos repetidos para aumentar la confianza en los resultados. Para problemas con varias partes o criterios de puntuación, los modelos a menudo lo hacen mejor cuando cada parte tiene su propia llamada. Esto mantiene cada llamada enfocada, por lo que el razonamiento es más preciso.
4. Flujo de trabajo de orquestador-trabajadores
El siguiente flujo de trabajo, que se vuelve más complejo, es el patrón orquestador-trabajador.
La arquitectura orquestador-trabajador hace que sus flujos de trabajo en n8n sean modulares, escalables y adaptables, convirtiendo una automatización rígida única en un sistema componible de agentes cooperativos.
A primera vista, podría parecer similar a la paralelización ya que pueden estar activos múltiples subagentes, pero la diferencia clave es la flexibilidad. A diferencia de la paralelización, la configuración orquestador-trabajador no depende de una lista fija de subtareas. En cambio, el orquestador decide dinámicamente qué tareas deben realizarse, las asigna a agentes trabajadores y gestiona su coordinación durante todo el proceso.
Ejemplo del mundo real:15
Captura de pantalla del ejemplo de flujo de trabajo orquestador-trabajadores en n8n
En el ejemplo anterior, el resumen se recopila una vez y un orquestador enruta el trabajo a múltiples agentes especialistas.
El Agente CEO actúa como el LLM orquestador. Procesa el resumen de entrada, lo refina para cada departamento, selecciona qué agentes trabajadores activar y determina cómo se integrarán sus salidas. Puede decidir llamar a uno, dos o todos los trabajadores dependiendo del contexto y las restricciones.
Captura de pantalla del nodo del Agente CEO
A continuación, tres agentes trabajadores, Marketing, Operaciones y Finanzas, ejecutan cada uno su propio modelo de chat OpenAI con configuraciones separadas de memoria y herramientas. Esto permite prompts específicos del departamento y esquemas JSON para salida estructurada.
Captura de pantalla de los tres nodos de agentes trabajadores
Una vez que el orquestador ha preparado instrucciones específicas del departamento, invoca a cada trabajador como una herramienta para generar salidas basadas en entradas.
Por ejemplo, el Agente de Marketing crea campañas (nombre, canal, KPI).
Nodo de herramienta de IA (Agente de Marketing)
Después de que se generan las salidas de los trabajadores, el Agente CEO compila y combina las respuestas de los departamentos en un plan cohesivo único. Luego, el flujo de trabajo escribe el plan en un Google Doc, agrega metadatos, lo convierte a PDF y lo carga automáticamente para compartirlo o revisarlo.
Captura de pantalla de los nodos de creación, conversión y carga de documentos
Al ejecutarse, el orquestador determina qué agentes activar, coordina su colaboración y combina sus salidas en un informe integral único, demostrando cómo los flujos de trabajo orquestador-trabajador permiten sistemas de IA flexibles, modulares y componibles.
Cuándo usar el flujo de trabajo orquestador-trabajadores: Este enfoque es especialmente valioso para resolver problemas abiertos o cambiantes donde los pasos requeridos no se pueden conocer de antemano.
Ejemplos donde el flujo de trabajo orquestador-trabajadores es útil:
- Tareas de codificación: Al desarrollar o depurar productos de software complejos que requieren cambios coordinados en múltiples archivos, donde los archivos exactos y las ediciones se pueden determinar durante la ejecución.
- Investigación y recopilación de información: En tareas que implican buscar, recopilar y analizar datos de múltiples fuentes, donde la información relevante no se puede identificar completamente de antemano y debe descubrirse dinámicamente.
5. Flujo de trabajo evaluador-optimizador
Aún más complejo es el flujo de trabajo evaluador-optimizador. Esta configuración avanza hacia un comportamiento más autónomo, dando al subagente o agente de IA mayor libertad para decidir qué acciones tomar y cómo mejorar sus propias salidas.
Comienza con una entrada, y el primer subagente genera una solución propuesta. Esa salida luego se pasa a un subagente evaluador, que revisa el resultado. Si el evaluador lo considera satisfactorio, la salida se finaliza. Pero si determina que el resultado no es lo suficientemente bueno, lo devuelve al primer subagente con comentarios específicos para mejorar.
Esto crea un bucle de retroalimentación continua en el que el optimizador refina iterativamente su salida hasta que el evaluador determina que cumple con los estándares de calidad requeridos.
Ejemplo del mundo real:16
Para este ejemplo, seguí una simulación en Python, en lugar de una herramienta sin código, para mostrar directamente esquemas de evaluación, lógica personalizada y bucles iterativos.
Esta no es una configuración completa. Para ejecutar el flujo de trabajo evaluador-optimizador de extremo a extremo, necesitará una configuración adecuada del entorno, inicialización del modelo y configuración del esquema, etc.
También puede implementar un bucle evaluador-optimizador usando herramientas de automatización de flujos de trabajo que admitan nodos de evaluación.
Flujo de trabajo evaluador-optimizador con Python:
Un ejemplo de un bucle Evaluador-Optimizador, un patrón común en sistemas de IA autorreflexivos o flujos de trabajo agentes
Este flujo de trabajo representa un bucle automatizado de generación y evaluación de contenido donde dos componentes colaboran: uno crea y el otro revisa. Asegura que las salidas cumplan con los estándares de calidad antes de la finalización.
Explicación paso a paso:
- Inicializar entrada: Crear initial_state = {“content_topic”: topic}.
- Ejecutar el bucle: Llamar a evaluator_optimizer_workflow.invoke(initial_state) que iterativamente:
- genera/refina contenido,
- evalúa calidad,
- repite hasta que se apruebe o se alcance un límite máximo de iteraciones.
- Registrar resultado: Imprimir mensaje de finalización y el generated_content aprobado.
- Devolver resultados: diccionario final_state (por ejemplo, content_topic, generated_content, quality_assessment).
Visualización del flujo de trabajo:
Bucle Evaluador-Optimizador con resultados en Python: Cada ciclo usa comentarios anteriores para mejorar el contenido. El bucle eventualmente produce contenido que cumple con el estándar de calidad:
Cuándo usar el flujo de trabajo evaluador-optimizador: Este flujo de trabajo es especialmente útil cuando hay criterios de evaluación claros y cuando el refinamiento iterativo puede conducir a mejoras significativas en la calidad.
Ejemplos donde el flujo de trabajo evaluador-optimizador es útil:
- Por ejemplo, en una tarea de traducción literaria, el primer intento podría pasar por alto ciertos matices lingüísticos o tonos emocionales. El evaluador proporcionaría comentarios y pediría revisiones hasta que la traducción capture completamente el significado y las sutilezas del texto original.
- Otro ejemplo es en la agregación de investigación compleja, donde el optimizador recopila y resume información mientras el evaluador verifica profundidad, completitud y precisión. Si el evaluador encuentra que la investigación es insuficiente, la devuelve para más trabajo hasta que el informe final cumpla con todos los requisitos y sintetice efectivamente la información necesaria.
6. Implementación de un agente verdaderamente autónomo
Y finalmente, está la implementación de un agente verdaderamente autónomo. Este tipo de sistema es conceptualmente sencillo pero puede producir comportamientos altamente diversos y complejos en la práctica.
El agente comienza su operación con una entrada mínima del ser humano; generalmente una sola instrucción o objetivo. Una vez definida la tarea, funciona de forma independiente, tomando acciones y observando sus efectos en el entorno.
Una característica clave de este enfoque es la autoevaluación: el agente debe determinar, basado en la retroalimentación del entorno, si sus acciones lo están acercando al objetivo. Por ejemplo, si ejecuta código o usa herramientas externas, debe evaluar si esas acciones contribuyen al progreso o si se requieren ajustes. Este ciclo impulsado por retroalimentación continúa hasta que el agente determina que el objetivo se ha alcanzado o que no es posible un progreso adicional.
Ejemplo del mundo real:
En nuestra evaluación comparativa de herramientas de codificación de IA, observamos que Windsurf y Cursor demostraron capacidades agentes al crear de forma autónoma estructuras de archivos, editar múltiples archivos y ejecutar comandos de terminal para desplegar APIs en Heroku.
Windsurf incluso se adaptó a cambios recientes en la plataforma, cuando descubrió que el complemento PostgreSQL Hobby Dev estaba obsoleto, reconfiguró correctamente el despliegue para usar PostgreSQL Essential 0.
Resumen
Construir agentes de IA consiste menos en lograr una autonomía total y más en crear sistemas con propósito, transparentes y confiables. A partir de nuestros experimentos en n8n y las ideas obtenidas de las guías de Anthropic y OpenAI, descubrimos que los agentes efectivos provienen de decisiones de diseño.
Al implementar agentes, nos enfocamos en tres principios orientadores:
- Mantenga la arquitectura simple. Comience pequeño, construya de forma modular e introduzca complejidad cuando claramente mejore el rendimiento o la flexibilidad.
- Haga visible el proceso de razonamiento. Permita a usuarios y desarrolladores ver cómo el agente planea y toma decisiones, mejorando la interpretabilidad y el control.
- Asegure interacciones confiables con herramientas. Diseñe herramientas claramente delimitadas, bien documentadas y probadas para que los agentes puedan actuar de forma consistente en entornos del mundo real.
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Construcción de agentes de IA con patrones componibles}},
year = {2026},
month = may,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/building-ai-agents}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 20 de Mayo de 2026}
}Enlaces de referencia
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