4 Patrones de diseño de IA agéntica y ejemplos del mundo real
IA agéntica Los patrones de diseño mejoran la autonomía de los grandes modelos de lenguaje (LLM) como Llama, Claude o GPT aprovechando el uso de herramientas, la toma de decisiones y la resolución de problemas. Esto aporta un enfoque estructurado para crear y gestionar agentes autónomos en varios casos de uso.
¿Qué son los flujos de trabajo agénticos?
Se considera que un agente es más inteligente si elige consistentemente acciones que conducen a resultados más alineados con su función objetivo.
Flujos de trabajo automatizados (basados en reglas, no de IA)
Siguen reglas y procesos predefinidos, típicamente basados en instrucciones fijas. Están diseñados para manejar tareas repetitivas de manera eficiente, a menudo a través de sistemas como la automatización robótica de procesos (RPA), donde se requiere poca o ninguna toma de decisiones.
Flujos de trabajo de IA (no agénticos)
Sistemas donde los LLM y las herramientas se orquestan a través de rutas de código predefinidas, con un pensamiento mínimo involucrado. En un flujo de trabajo no agéntico, un LLM genera una salida a partir de un prompt, como generar una lista de recomendaciones basadas en la entrada.
Flujos de trabajo agénticos
Procesos impulsados por IA donde los agentes autónomos toman decisiones, realizan acciones y coordinan tareas con una intervención humana mínima. Estos flujos de trabajo utilizan componentes clave como el razonamiento, la planificación y la utilización de herramientas para manejar tareas complejas.
En comparación con la automatización tradicional, como RPA, que sigue reglas y diseños fijos, los flujos de trabajo agénticos son más "dinámicos y flexibles", adaptándose a datos en tiempo real y condiciones inesperadas.
En este flujo de trabajo, el agente de IA responde a la consulta del usuario (Ejemplo: "¿Quién ganó la Eurocopa en 2024?")
- Consulta del usuario: El usuario hace una pregunta.
- Análisis de LLM: El LLM lo interpreta y determina si se necesitan datos externos.
- Activación de herramienta externa: Una herramienta de búsqueda recupera información en tiempo real.
- Creación de respuesta: El LLM combina los datos y responde:
"España ganó la Eurocopa 2024 contra Inglaterra con un marcador de 2-1 en la Final en Berlín en julio de 2024."
5 tipos de patrones de diseño de IA agéntica
Patrón de reflexión
El patrón de reflexión mejora los flujos de trabajo agénticos con una mejora continua de uno mismo.
→ Este patrón implica un mecanismo de retroalimentación interna donde un agente de IA evalúa sus salidas o decisiones antes de finalizar su respuesta o tomar más acciones.
→ Permite al agente analizar su propio trabajo, identificar errores o lagunas y refinar su enfoque, lo que lleva a mejores resultados con el tiempo. Este proceso no se limita a una sola iteración; los agentes pueden ajustar sus respuestas en interacciones posteriores.
Ejemplo del mundo real:
Agentes de IA como GitHub Copilot pueden refinar el código mediante la autorreflexión examinando y modificando su propia estructura y comportamiento en tiempo de ejecución, por ejemplo:
- Respuesta inicial: GitHub Copilot genera un fragmento de código basado en un prompt.
- Proceso de reflexión: Revisa el código generado en busca de errores, ineficiencias o mejoras. Puede utilizar un bucle de retroalimentación, como ejecutar el código en un entorno de prueba, para identificar errores.
- Autoiteración: Evalúa si el código generado funciona como se espera, refina su lógica y sugiere optimizaciones.
Patrón de uso de herramientas
El patrón de uso de herramientas en IA agéntica mejora las capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLM) permitiéndoles interactuar dinámicamente con herramientas y recursos externos.
Protocolos como el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) ayudan a estandarizar el proceso de uso de herramientas.2
Estandarizar el uso de herramientas a través de MCP mueve el diseño agéntico de integraciones personalizadas de API a una capa de contexto unificada. En lugar de gestionar conectores individuales, los agentes utilizan MCP para mantener un flujo de datos seguro entre el modelo y el entorno local o empresarial. Con protocolos de uso de herramientas y modelos agénticos, los agentes pueden:
- acceder a información en tiempo real (vía APIs), buscar en la web
- interactuar con APIs para procesar y generar respuestas
- interactuar con sistemas de recuperación de información
- recuperar conjuntos de datos específicos
- ejecutar scripts para análisis de datos
- aprovechar modelos de aprendizaje automático para ejecutar algoritmos especializados
Utilizamos agentes de IA populares para probar sus capacidades de uso de herramientas:
Ejemplo del mundo real:
El proyecto de síntesis visual-textual utiliza GPT-4 para interactuar dinámicamente tanto con herramientas externas (como CLIP para análisis de imágenes y GPT-4 para razonamiento) como con recursos externos (por ejemplo, herramientas de diseño, plataformas de comercio electrónico) para completar tareas complejas.3
Patrón de planificación
El patrón de planificación permite a los LLM dividir tareas grandes en subtareas.
Un LLM que utiliza el patrón de planificación organizará los subobjetivos en una secuencia lógica. Dependiendo de la complejidad, el agente puede planificar acciones en orden lineal o crear ramas para la ejecución paralela.
Ejemplo del mundo real:
Un grupo de investigadores demostró cómo los agentes LLM colaboran con modelos de plataformas como Hugging Face para manejar tareas complejas y más grandes.
El enfoque se llamó HuggingGPT, un agente impulsado por LLM que aprovecha los LLM (por ejemplo, ChatGPT) para conectar varios modelos de IA en comunidades de aprendizaje automático (por ejemplo, Hugging Face) para resolver tareas de IA.4
En los flujos de trabajo actuales, el patrón de planificación se integra cada vez más con el razonamiento a nivel de modelo. Mientras que los marcos de trabajo manejan la delegación de tareas de alto nivel, los modelos de razonamiento realizan procesamiento interno para validar planes antes de la ejecución. Esta deliberación interna:
- reduce errores lógicos durante la descomposición de tareas
- minimiza la necesidad de ingeniería de prompts de múltiples pasos
- permite que el agente se autocorrija antes de iniciar una acción
Añadir como fuente preferidaPatrón multiagente
Los patrones multiagente se centran en la delegación de tareas, que implica asignar diferentes agentes a diferentes tareas que pueden crearse mediante el prompt de un solo LLM (o múltiples LLM) para manejar responsabilidades distintas.
Por ejemplo, para crear un agente desarrollador de software, podría hacer un prompt al LLM: "Eres un experto en escribir código eficiente y claro. Por favor, escribe el código para lograr [specific task]."
En sistemas multiagente, los agentes se comunican utilizando protocolos de Agente a Agente (A2A) que definen el flujo de información entre ellos. Por ejemplo, el protocolo A2A de Google es un marco abierto que equipa a los agentes con contexto estructurado y herramientas.5
Frameworks multiagente actuales:
- LangGraph: Facilita flujos de trabajo cíclicos y gestión de estado para agentes que requieren bucles de retroalimentación.
- PydanticAI: Un marco de trabajo centrado en la orquestación de agentes segura por tipo y lista para producción.
- CrewAI: Orquesta agentes asignando roles específicos y secuencias de tareas colaborativas.
- OpenAI Swarm: Un protocolo ligero para gestionar las transferencias entre modelos especializados.
Para más información: Constructores de IA agéntica de código abierto y frameworks.
Patrón Humano-en-el-Bucle (HITL)
El patrón HITL incorpora intervención humana en puntos de decisión específicos para garantizar precisión y seguridad. Las implementaciones clave incluyen:
- Puntos de control de aprobación: El agente se pausa para confirmaración humana antes de ejecutar acciones de alto impacto, como transacciones financieras o eliminaciones de datos.
- Bucles de revisión: Un humano o un modelo supervisor secundario evalúa la salida del agente para proporcionar una capa de control de calidad antes de que concluya el proceso.
Casos de uso de flujos de trabajo agénticos
1. Generación aumentada por recuperación (RAG)
Los patrones de diseño agéntico pueden utilizarse en sistemas RAG para incorporar agentes en el pipeline RAG.
Para más información, ver:
→ Descubre los mejores sistemas RAG agénticos
→ Compara las mejores herramientas de generación aumentada por recuperación
2. Desarrollo de software
- Generación y finalización de código:
- Cursor: Genera automáticamente fragmentos de código y funciones completas basadas en descripciones en lenguaje natural
- Devin: Crea aplicaciones desde cero con supervisión humana mínima, utilizando un navegador o una interfaz de línea de comandos.
- Pruebas de software automatizadas:
- Diffblue: Escribe automáticamente pruebas unitarias para código Java, asegurando cobertura y corrección del código.
- Snyk: Detecta y corrige vulnerabilidades de seguridad en dependencias sin intervención humana.
- Diffblue: Escribe automáticamente pruebas unitarias para código Java, asegurando cobertura y corrección del código.
3. Videojuegos
- PNP autónomos:
- AI Dungeon: Utiliza un LLM para generar PNP de texto totalmente autónomos, reaccionando a las acciones del jugador y creando eventos narrativos.
- AgentRefine: Permite a los agentes y modelos de IA identificar errores y corregirlos autónomamente, mejorando su rendimiento para tareas generales.
- Exploración autónoma:
- Spore (evolución controlada por IA): Los agentes de IA se reproducen, mutan y evolucionan sin intervención humana, volviéndose cada vez más inteligentes y diversos con cada generación.
- Búsqueda de caminos:
- NavMesh AI: Sistema de búsqueda de caminos autónomo en videojuegos, donde los agentes pueden navegar entornos dinámicos.
4. Creación multimedia
- Convertir resultados de búsqueda de GenAI en páginas de Wikipedia
- Perplexity Pages: Cuando un usuario introduce una consulta de búsqueda, Perplexity Pages agrega información relevante de múltiples fuentes para convertir los resultados de búsqueda en páginas de Wikipedia.
- Producción de video automatizada
- Pictory convierte automáticamente contenido basado en texto en video.
5. Investigación y análisis de datos
- ChemCrow: Ejecutando simulaciones y haciendo recomendaciones autónomas.
para el descubrimiento de fármacos. - AI2: Proporciona gestión de almacenes de datos a través de sistemas autónomos.
6. Uso de computadoras
Los agentes modernos pueden interactuar con interfaces gráficas de usuario (GUI) de manera similar a los usuarios humanos. A través de capacidades de uso de computadoras, los agentes interpretan píxeles de pantalla, mueven cursores e ingresan texto en varias aplicaciones. Estos agentes pueden:
- buscar en la web e interactuar con interfaces de software de escritorio
- navegar por sistemas ERP internos que carecen de APIs estructuradas
- ejecutar flujos de trabajo administrativos multiplataforma
- rellenar formularios en línea y reservar viajes.
7. Servicio al cliente
Los agentes de IA para servicio al cliente responden a consultas de clientes en lenguaje natural, interpretan el contexto y generan respuestas similares a las humanas. Estos agentes se utilizan comúnmente para la automatización de centros de contacto. Algunos ejemplos incluyen:
- Zendesk AI
- Fim de Intercom
- Agente Kore.AI
8. Automatización de la atención médica
La IA agéntica para la atención médica busca aprovechar los sistemas de salud para automatizar flujos de trabajo en operaciones clínicas. Ejemplos de herramientas incluyen:
Automatización de atención médica de propósito general:
- Sully.ai
- Hippocratic AI
- Innovacer
- Beam Agente de IA de atención médica
- Notable Health
Soporte al paciente:
- Amelia AI
- Cognigy
Lectura adicional
- Mejores herramientas de agentes de IA
- Agentes de IA: Uso de operador vs navegador vs Proyecto Mariner
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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year = {2026},
month = apr,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-design-patterns}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 2 de Abril de 2026}
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