4 Patrones de Diseño de IA Agéntica y Ejemplos del Mundo Real
Los patrones de diseño de IA agéntica mejoran la autonomía de los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como Llama, Claude o GPT mediante 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 diversos casos de uso.
¿Qué son los flujos de trabajo agénticos?
Un agente se considera más inteligente si elige consistentemente acciones que conducen a resultados más alineados con su función objetivo.
Flujos de trabajo automatizados (basados en reglas, sin IA)
Siguen reglas y procesos predefinidos, generalmente 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 con IA (no agénticos)
Sistemas donde los LLMs y las herramientas se orquestan a través de rutas de código predefinidas, con una participación mínima del pensamiento. En un flujo de trabajo no agéntico, un LLM genera una salida a partir de un prompt, como generar una lista de recomendaciones basada en una entrada.
Flujos de trabajo agénticos
Procesos impulsados por IA donde 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 está respondiendo 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 la 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 Euro 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 automejora continua.
→ Este patrón implica un mecanismo de autoretroalimentación donde un agente de IA evalúa sus salidas o decisiones antes de finalizar su respuesta o tomar más medidas.
→ Permite al agente analizar su propio trabajo, identificar errores o brechas 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:
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 usar un bucle de retroalimentación, como ejecutar el código en un entorno aislado, para identificar errores.
- Autoiteración: Evalúa si el código generado funciona como se esperaba, 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 modelos de lenguaje grandes (LLMs) al permitirles 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 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 protocolos de uso de herramientas y 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 análisis de datos
- aprovechar modelos de machine learning para ejecutar algoritmos especializados
Probamos las capacidades de uso de herramientas de agentes de IA populares.
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 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 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 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 manejan 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 lógicos durante la descomposición de tareas
- minimiza la necesidad de ingeniería de prompts de varios pasos
- permite al agente autocorregirse antes de iniciar una acción
Patrón multiagente
Los patrones multiagente se centran en la delegación de tareas, que implica asignar diferentes agentes a diferentes tareas que pueden crearse solicitando a un solo LLM (o múltiples LLMs) que manejen responsabilidades distintas.
Por ejemplo, para crear un agente desarrollador de software, podrías solicitar 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 framework abierto que dota a los agentes de 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 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: Constructores 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 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 de RAG.
Para más información, ver:
→ Descubra los Principales Sistemas de RAG Agéntico
→ Compare las Principales 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 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: Detecta y corrige vulnerabilidades de seguridad en dependencias sin intervención humana.
- Diffblue: Escribe automáticamente pruebas unitarias para código Java, garantizando cobertura y corrección del código.
3. Videojuegos
- NPCs autónomos:
- IA Dungeon: Utiliza un LLM para generar NPCs basados en 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 en 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 rutas:
- NavMesh IA: Sistema autónomo de búsqueda de rutas en videojuegos, donde los agentes pueden navegar por entornos dinámicos.
4. Creación multimedia
- Convertir resultados de búsqueda de IA generativa 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 autónomamente 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 almacenes de datos a través de sistemas autónomos.
6. Uso del ordenador
Los agentes modernos pueden interactuar con Interfaces Gráficas de Usuario (GUIs) de manera similar a los usuarios humanos. A través de capacidades de uso del ordenador, los agentes interpretan píxeles de pantalla, mueven cursores e introducen texto en diversas 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 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 sanitaria
La IA agéntica para sanidad busca aprovechar los sistemas sanitarios para automatizar flujos de trabajo en operaciones clínicas. Ejemplos de herramientas incluyen:
Automatización sanitaria de propósito general:
- Sully.ai
- Hippocratic IA
- Innovacer
- Agente de IA Sanitaria de Beam
- Notable Health
Soporte al paciente:
- Amelia IA
- Cognigy
Lectura adicional
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
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year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai-design-patterns}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 4 de Agosto de 2026}
}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado 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.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó 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 habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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