5 patrones de diseño de IA agéntica y ejemplos del mundo real
Los patrones de diseño de IA agéntica mejoran la autonomía de grandes modelos de lenguaje (LLMs) como Llama, Claude o GPT al aprovechar 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?
Un agente se considera más inteligente si elige de manera consistente acciones que conducen a resultados más alineados con su función objetivo.
Flujos de trabajo automatizados (basados en reglas, no IA)
Siguen reglas y procesos predefinidos, normalmente basados en instrucciones fijas. Están diseñados para manejar tareas repetitivas de manera eficiente, a menudo mediante 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 LLMs y las herramientas se orquestan mediante 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 mínima intervención humana. 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 Euro en 2024?»)
- Consulta del usuario: El usuario hace una pregunta.
- Análisis del 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 por 2–1 en la final en Berlín en julio de 2024.»
5 tipos de patrones de diseño de IA agéntica
Patrón Reflection
El patrón de reflexión mejora los flujos de trabajo agénticos con una mejora continua.
→ Este patrón implica un mecanismo de autorretroalimentación donde un agente de IA evalúa sus salidas o decisiones antes de finalizar su respuesta o realizar una acción adicional.
→ Permite al agente analizar su propio trabajo, identificar errores o carencias y refinar su enfoque, lo que conduce a mejores resultados. Este proceso no se limita a una sola iteración; los agentes pueden ajustar sus respuestas en interacciones posteriores.
Ejemplo del mundo real:
Los agentes de IA como GitHub Copilot pueden refinar el código mediante la autorreflexión al examinar y modificar 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 Reflection: Revisa el código generado en busca de errores, ineficiencias o mejoras. Puede usar un bucle de retroalimentación, como ejecutar el código en un entorno sandbox, 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 la IA agéntica mejora las capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) al permitirles interactuar dinámicamente con herramientas y recursos externos.
Protocolos como el Model Context Protocol (MCP) ayudan a estandarizar el proceso de uso de herramientas.2
La estandarización del uso de herramientas mediante MCP traslada 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 los protocolos de uso de herramientas y los modelos agénticos, los agentes pueden:
- acceder a información en tiempo real (a través de APIs), buscar en la web
- interactuar con APIs para procesar y generar respuestas
- interactuar con sistemas de recuperación de información
- recuperar datasets específicos
- ejecutar scripts para el análisis de datos
- aprovechar modelos de aprendizaje automático para ejecutar algoritmos especializados
Probamos las populares capacidades de uso de herramientas de los agentes de IA.
Ejemplo del mundo real:
MM-REACT, un sistema de Microsoft Azure AI, combina ChatGPT con un conjunto de modelos expertos en visión, como el subtitulado de imágenes, la detección de objetos y el OCR. ChatGPT funciona mediante un bucle de pensamiento-acción-observación: razona sobre la solicitud, llama al experto en visión que necesita, lee el resultado y repite hasta que puede responder.
Por ejemplo, a partir de varios recibos cargados, puede extract las cantidades de cada uno y calcular el coste total del viaje, sin ningún entrenamiento multimodal adicional.3
Patrón de planificación
El patrón de planificación permite a los LLMs descomponer 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 un orden lineal o crear ramas para la ejecución en paralelo.
Ejemplo del mundo real:
Un grupo de investigadores demostró cómo los agentes de LLM colaboran con modelos de plataformas como Hugging Face para manejar tareas complejas y de mayor envergadura.
El enfoque se denominó HuggingGPT, un agente impulsado por LLM que aprovecha LLMs (por ejemplo, ChatGPT) para conectar varios modelos de IA en comunidades de machine learning (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 frameworks gestionan la delegación de tareas de alto nivel, los modelos de razonamiento realizan un procesamiento interno para validar los planes antes de la ejecución. Esta deliberación interna:
- reduce los errores de lógica durante la descomposición de tareas
- minimiza la necesidad de prompt engineering de varios pasos
- permite al agente autocorregirse antes de iniciar una acción
Patrón multiagente
Los patrones multiagente se centran en la delegación de tareas, lo que implica asignar diferentes agentes a diferentes tareas que pueden crearse haciendo prompts a un único LLM (o a múltiples LLMs) para manejar responsabilidades distintas.
Por ejemplo, para crear un agente desarrollador de software, podrías hacer un prompt al LLM: «Eres un experto en escribir código eficiente y claro. Por favor, escribe el código para lograr [specific task].»
En los sistemas multiagente, los agentes se comunican mediante protocolos agente a agente (A2A) que definen el flujo de información entre ellos. Por ejemplo, el protocolo A2A de Google es un framework abierto que dota a los agentes de contexto estructurado y herramientas.5
Frameworks multiagente actuales:
- LangGraph: Facilita flujos de trabajo cíclicos y la gestión del estado para agentes que requieren bucles de retroalimentación.
- PydanticAI: Un framework centrado en la orquestación de agentes con seguridad de tipos y listo para producción.
- CrewAI: Orquesta agentes asignando roles específicos y secuencias de tareas colaborativas.
- OpenAI Swarm: Un protocolo ligero para gestionar transferencias entre modelos especializados.
Para más información: Creadores de IA agéntica de código abierto y frameworks.
Añadir como fuente preferidaPatrón humano en el Loop (HITL)
El patrón HITL incorpora la intervención humana en puntos de decisión específicos para garantizar la precisión y la seguridad. Las implementaciones clave incluyen:
- Puntos de control de aprobación: El agente se detiene para la confirmación humana antes de ejecutar acciones de alto impacto, como transacciones financieras o eliminación 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 agénticos se pueden usar en sistemas RAG para incorporar agentes en el pipeline de RAG.
Para más información, consulta:
→ 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 a partir de descripciones en lenguaje natural
- Devin: Crea aplicaciones desde cero con mínima supervisión humana, utilizando un navegador o una interfaz de línea de comandos.
- Pruebas de software automatizadas:
- Diffblue: Escribe automáticamente pruebas unitarias para código Java, garantizando cobertura y corrección del código.
- Snyk: Escanea dependencias en busca de vulnerabilidades conocidas y abre automáticamente pull requests que las actualizan a versiones parcheadas, dejando que los desarrolladores revisen y fusionen.6
3. Juegos
- NPCs autónomos:
- Agentes generativos (Stanford y Google Research): 25 personajes impulsados por LLM en un pueblo estilo Sims recuerdan, reflexionan y planifican sus días. A partir de un único prompt, organizaron una fiesta de San Valentín por su cuenta.7
- IA Dungeon (Latitude): Un LLM actúa como director de juego, narrando el resultado de cualquier acción del jugador sin un guion fijo.8
- Exploración autónoma:
- Voyager (NVIDIA, Caltech y otros): Un agente GPT-4 explora Minecraft, escribe código para aprender nuevas habilidades y guarda las habilidades que funcionan en una biblioteca reutilizable sin intervención humana.9
- Entrenamiento de agentes inspirado en juegos:
- AgentRefine: Entrena agentes de LLM en escenarios estilo Dungeons & Dragons para que aprendan a corregir sus propios errores.10
- Búsqueda de caminos (IA clásica de juegos):
- NavMesh: Los motores de juegos como Unity utilizan mallas de navegación para que los personajes puedan encontrar rutas alrededor de los obstáculos en tiempo real.11
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 de forma autónoma contenido basado en texto en video.
5. Investigación y análisis de datos
- ChemCrow: Ejecuta simulaciones y hace recomendaciones autónomas para el descubrimiento de fármacos.
- AI2: Proporciona gestión de data warehouse mediante sistemas autónomos.
6. Uso del ordenador
Los agentes modernos pueden interactuar con interfaces gráficas de usuario (GUI) de manera similar a los usuarios humanos. A través de las capacidades de uso del ordenador, los agentes interpretan píxeles de pantalla, mueven cursores e introducen 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. Atención al cliente
Los agentes de IA para atención al cliente responden a las consultas de los 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 IA
- Intercom’s Fim
- Kore.IA Agent
8. Automatización de la atención sanitaria
La IA agéntica para la atención sanitaria tiene como objetivo aprovechar los sistemas de atención sanitaria para automatizar flujos de trabajo en operaciones clínicas. Algunos ejemplos de herramientas incluyen:
Automatización sanitaria de propósito general:
- Sully.ai
- Hippocratic AI
- Innovacer
- Beam AI agente sanitario
- Notable Health
Apoyo al paciente:
- Amelia IA
- Cognigy
Lecturas adicionales
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
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}Registro de cambios
1 actualizacionesAñadida una sección sobre el patrón Human-in-the-Loop (HITL) con puntos de aprobación y bucles de revisión.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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