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 eficaces.

Explora los componentes básicos de los agentes de IA, cómo elegir los componentes y herramientas adecuados, además de construir flujos de trabajo de agentes basados en los patrones simples y componibles de Anthropic, como el encadenamiento de prompts, el enrutamiento, la paralelización, los trabajadores orquestadores y un evaluador-optimizador:

Comprensión de los componentes de los agentes de IA

Construir agentes implica conectar componentes en varios dominios, como models, herramientas, conocimiento y memoria, y barreras de protección. OpenAI ofrece primitivas componibles para cada uno:

Fuente: OpenAI¹

Obviamente, OpenAI enumera primero sus propias cosas, pero existe un amplio ecosistema de alternativas. Según tu caso de uso, puedes construir agentes utilizando frameworks como LangChain, LlamaIndex, CrewAI o incluso capas de orquestación personalizadas.

Profundizaré en cada uno de estos componentes:

Models

Primero, tienes el componente de models. Estos son tus IA models, tus large language models que constituyen la inteligencia central capaz de razonar, tomar decisiones y procesar distintas modalidades. Los propios ejemplos de OpenAI apuntan a sus models de la serie GPT-5.

Según el tipo específico de agente que estés construyendo, conviene elegir un tipo diferente de model dentro del ecosistema de OpenAI. GPT-5.5 es el model insignia actual de OpenAI. Planifica tareas de varios pasos, utiliza herramientas, verifica su propio trabajo y continúa hasta que la tarea esté terminada. 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 elección habitual para trabajo intensivo de programación, razonamiento y disciplinas STEM. Google Gemini 3.1 Pro compite de cerca, con una ventana de contexto de 1 millón de tokens para bases de código grandes y documentos extensos.

Para agentes de programación específicamente, GPT-5.3-Codex de OpenAI es su coding model más capaz. Ejecuta tareas largas que combinan investigación, uso de herramientas y ejecución, y puedes dirigirlo mientras trabaja. Lidera benchmarks como SWE-Bench Pro y Terminal-Bench 2.0, que ponen a prueba el trabajo real de ingeniería de software y línea de comandos.

Hemos evaluado y comparado los IA models principales para ayudarte a entender cómo se desempeña cada uno en términos de razonamiento, velocidad y coste, para que puedas elegir el que mejor se adapte a tus objetivos.

Herramientas

A continuación están las herramientas que amplían las capacidades del model, como permitirle buscar en la web o interactuar con otros sistemas.

Casi cualquier aplicación puede convertirse en una herramienta para tu IA. Puedes conectarla a Gmail, Calendar, tu unidad o aplicaciones como Slack, Discord, YouTube, Salesforce y Zapier. Incluso puedes crear tus propias herramientas personalizadas.

Con el Agents SDK de OpenAI (que requiere algo de programación), puedes definir herramientas o usar las integradas, como búsqueda web, búsqueda de archivos y uso del ordenador.²

MCP (Model Context Protocol) de Anthropic también simplifica la integración de herramientas al estandarizar cómo los models acceden a ellas. En 2026, el valor empresarial proviene cada vez más de «líneas de montaje digitales», flujos de trabajo de varios pasos guiados por humanos donde múltiples agentes ejecutan procesos de extremo a extremo, habilitados por el Model Context Protocol (MCP).

Si no te gusta programar, las plataformas sin código como n8n te permiten arrastrar y soltar herramientas para vincularlas con tu model.

Conocimiento y memoria

Existen dos tipos principales de memoria: la base de conocimiento (memoria estática) y la memoria persistente.

• Base de conocimiento da a tu IA acceso a hechos estáticos, políticas y documentos que permanecen relativamente sin cambios. Esto es esencial para agentes que realizan tareas basadas en políticas o específicas de una empresa, donde los materiales de referencia deben mantenerse consistentes.
  
• Memoria persistente permite a la IA recordar interacciones pasadas entre sesiones. Esto es crucial para chatbots o asistentes personales que necesitan recordar conversaciones anteriores.

OpenAI ofrece servicios alojados como vector stores, búsqueda de archivos e embeddings para gestionar la memoria.

Si prefieres soluciones de código abierto, Pinecone (nativo de la nube y optimizado para búsqueda vectorial) y Weaviate son opciones populares.

Para quienes usan herramientas sin código, la gestión de memoria suele estar integrada en plataformas como n8n y Creatio.

Barreras de protección

Las barreras de protección garantizan que tu agente se comporte como se pretende, evitando respuestas irrelevantes, dañinas o inapropiadas. Por ejemplo, un bot de atención al cliente debe mantenerse centrado en temas relacionados con el servicio, sin desviarse hacia otros no relacionados.

Fuera del ecosistema de OpenAI, las herramientas populares incluyen Guardrails IA y LangChain Guardrails. Muchas plataformas sin código tienen funciones de barreras de protección integradas, pero sigue siendo importante entender cómo funcionan para mantener el control y el cumplimiento en tus agentes.

Habilidades

Las herramientas permiten que un agente actúe sobre el mundo exterior. Las habilidades enseñan al agente a 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 cuando la tarea lo requiere, para no saturar la ventana de contexto.

Anthropic presentó Agent Skills a finales de 2025 y abrió el formato como estándar compartido en marzo de 2026.³ Las habilidades funcionan en Claude.ai, Claude Code y la API. La principal ventaja es la consistencia: en lugar de reescribir el mismo prompt largo cada vez, un equipo define una habilidad una vez y la reutiliza. Esto importa en producción, donde el prompting ad hoc tiende a desviarse.

En qué se diferencian las habilidades de los otros componentes:

• Las herramientas conectan al agente con sistemas externos (correo electrónico, bases de datos, búsqueda).
• El conocimiento y la memoria dan al agente hechos para leer.
• Las habilidades dan al agente un método repetible para una tarea.

Orquestación

El componente final es la orquestación. Implica gestionar cómo trabajan juntos varios subagentes, desplegarlos en producción y supervisar su rendimiento.

Una vez desplegados, los agentes necesitan supervisión continua. Los models, los datos y los comportamientos cambian, por lo que los agentes necesitan actualizaciones periódicas.

Varias plataformas y frameworks soportan la orquestación, como:

• Plataformas low-code/sin código:
  • Stack AI
  • Microsoft Copilot Studio Agent Builder
  • Relevance IA, etc.
• Frameworks de código abierto:
  • LangGraph (parte de LangChain): modela un agente como un grafo de pasos, con control explícito sobre ramificaciones, reintentos y puntos de comprobación humanos.
  • CrewAI: organiza a los agentes como un «equipo» de roles, como investigador, redactor y revisor. Es rápido para crear prototipos cuando el trabajo se divide en roles claros.
  • LlamaIndex: más potente para agentes que buscan en documentos y bases de conocimiento internas.
  • SDKs de proveedores: el Agents SDK de OpenAI y el Claude Agent SDK de Anthropic son kits de herramientas oficiales para construir agentes con los models de cada proveedor. El Claude Agent SDK es la misma arquitectura que impulsa Claude Code.

Bloques de construcción de la automatización: flujos de trabajo frente a agentes

Un agente de IA es un sistema que percibe su entorno, procesa información y toma acciones de forma autónoma para alcanzar objetivos específicos, como los agentes de programación como Cursor o Windsurf, editores de código impulsados por IA con «modos de agente» que pueden realizar tareas de programación de forma autónoma usando models como Claude Opus 4.7. Otro ejemplo común son los agentes de atención al cliente, que muchas empresas usan para gestionar consultas.

Hay muchas formas diferentes de diseñar y desplegar estos agentes, según la complejidad del flujo de trabajo y el grado de autonomía requerido.

Para dar un rápido adelanto, un agente de IA suele ser un conjunto de subagentes, cada uno realizando tareas específicas. Together, estos subagentes se coordinan dentro de sistemas multiagente para ofrecer lo que percibimos como un único agente de IA.

Estos son fundamentalmente diferentes 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 flujos de trabajo, aquí hay una rápida comprobación de la realidad. Los agentes no siempre son la respuesta. Muchos equipos siguen logrando buenos resultados con flujos de trabajo simples, incluso en tareas donde un agente podría, en teoría, funcionar. Muchos equipos siguen comprobando 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, existen situaciones reales donde los agentes superan a los flujos de trabajo tradicionales en tareas que exigen flexibilidad, razonamiento y adaptabilidad:

Conversaciones dinámicas que requieren adaptaciones:

Algunas interacciones, como las solicitudes básicas de reembolso o restablecimiento de contraseña, encajan perfectamente en los flujos de trabajo. Pero otras requieren un juicio matizado o decisiones sensibles al contexto, como recomendaciones personalizadas, que dependen en gran medida del contexto y del razonamiento de ida y vuelta.

Toma de 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 de que un proveedor de energía líder en Alemania utilizó una herramienta agéntica impulsada por GenAI para automatizar las revisiones de pagos.⁴

Si estás planificando infraestructura a gran escala, como optimizar diseños de ingeniería, el coste de computación es insignificante. En estos casos de alto riesgo, los agentes añaden valor porque el coste de equivocarse supera con creces el coste de ejecutar el model.

Flujos de trabajo impredecibles y de varios pasos:

Algunos flujos de trabajo son demasiado complejos, donde escribir reglas interminables de «si esto, entonces aquello» se convierte en un proyecto en sí mismo.

En estos casos, los bucles agénticos simplifican el caos. En lugar de codificar cada camino posible, el model decide dinámicamente el siguiente paso basándose en el contexto y el 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 coste y una latencia más predecibles de lo que lo haría un agente.

Introducción a los flujos de trabajo e implementaciones de agentes de IA

Los agentes de IA no suelen ser una única 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.⁵

En el corazón de los sistemas agénticos está lo que Anthropic llama el aumentado LLM. Esta estructura consta de tres elementos clave:

• la entrada,
• el modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM),
• y la salida.

Fuente: Anthropic⁵

El aumentado LLM es capaz de generar sus propias consultas de búsqueda, seleccionar herramientas relevantes y decidir qué información almacenar en memoria.

Puede que notes algunas similitudes con los componentes de OpenAI (como se describe a continuación). Sin embargo, esta versión es más simplificada y carece de elementos como barreras de protección y orquestación, pero la estructura central sigue siendo la misma. Esto es perfectamente aceptable. Para tareas como pruebas y despliegue, es mejor consultar los componentes de OpenAI.

OpenAI: lista de componentes de agentes de IA¹

Para entender cómo estos subagentes encajan e interactúan para formar un agente de IA más grande, empiezo con los flujos de trabajo más simples y avanzo gradualmente hacia sistemas más complejos y totalmente autónomos:

1. Flujos de trabajo agénticos simples (encadenamiento de prompts)

El flujo de trabajo agéntico más simple se llama encadenamiento de prompts. En este proceso, una tarea se descompone en una serie de pasos, donde cada subagente maneja la salida del anterior.

En esencia, funciona como una línea de montaje, pero puedes 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 posterior, y así sucesivamente, hasta que se produce la salida final. Este método es especialmente útil para tareas que pueden dividirse fácilmente en subtareas más pequeñas y secuenciales.

El flujo de trabajo de encadenamiento de prompts⁵

Ejemplo del mundo real:⁶

Encadenamiento de prompts en n8n (esquema, evaluación y publicación en hojas)

En el ejemplo anterior, el usuario introduce un tema en la ventana de chat de n8n. Cada nodo LLM utiliza el model Azure OpenAI.

El primer LLM genera un esquema estructurado para una entrada de blog. El prompt para el Outline Writer es el siguiente:

Captura de pantalla del prompt para el generador de esquemas LLM

Donde {{ $json.chatInput }} se refiere al tema introducido por el usuario en la ventana de chat.

La variable {{ $json.chatInput }} está en gris porque el flujo de trabajo aún no se ha ejecutado. Si hubiéramos ejecutado o probado el nodo, estaría en verde o rojo, según la validez de la variable.

A continuación, el siguiente LLM evaluará el esquema basándose en criterios clave en la sección de mensajes del sistema. El prompt se puede encontrar a continuación:

El LLM Blog Writer final añadirá una fila en una hoja sobre el tema basándose en el esquema creado por el LLM anterior.

Captura de pantalla del prompt para el Blog Writer LLM

Cuándo usar el encadenamiento de prompts:

• Las tareas pueden descomponerse naturalmente en subtareas fijas y secuenciales
• Cada paso contribuye de forma significativa a la salida final
• El razonamiento paso a paso mejora la precisión frente al procesamiento directo
• Se necesitan puntos de control de calidad a lo largo del proceso

2. Flujo de trabajo de enrutamiento

El enrutamiento es otro tipo de flujo de trabajo en el que se recibe una entrada y un subagente se encarga de dirigir esa entrada a la tarea de seguimiento adecuada. Cada tarea es gestionada por un subagente especializado en ese ámbito y, una vez completadas las tareas, se genera la salida final.

Un ejemplo clásico de enrutamiento se ve en los bots de atención 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 gestionar ese problema concreto.

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 models según sus fortalezas. Para preguntas STEM más complejas, puedes enrutar la entrada a un model de razonamiento potente como Claude Opus 4.7. Para consultas simples y rápidas, puedes enrutarla a un model más ligero como Gemini 3.5 Flash, que está diseñado para la velocidad.

Ejemplo del mundo real:⁷

En el ejemplo anterior, el agente enruta la entrada del usuario a agentes especializados (como un Agente de Recordatorios, un Agente de Correo, etc.) utilizando 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:

Puedes introducir una consulta en la ventana de chat de n8n. Por ejemplo:

• El usuario dice: «Recuérdame llamar a mi madre mañana».
  → Enrutado al Agente de Recordatorios
• El usuario dice: «Envía un correo al equipo de RR. HH.».
  → Enrutado al Agente de Correo
• El usuario dice: «Programa una reunión con John la próxima semana».
  → Enrutado al Agente de Reuniones

Cuándo usar el enrutamiento:

• Tipos de entrada diversos: Tu sistema recibe varios tipos de consultas que se benefician de un manejo especializado
• Optimización de recursos: Quieres asignar consultas simples a procesadores rentables mientras enrutas solicitudes complejas a sistemas avanzados
• Especialización por dominio: Las diferentes categorías de entradas requieren experiencia o lógica de procesamiento específicas del dominio
• Optimización del rendimiento: Necesitas equilibrar la carga y garantizar tiempos de respuesta óptimos en los diferentes tipos de consultas

3. Flujo de trabajo de paralelización

El siguiente flujo de trabajo es la paralelización. Este flujo de trabajo agéntico específico suele tener dos variantes principales. En la paralelización, varios subagentes trabajan en una tarea simultáneamente y sus salidas se combinan después.

• La primera variante se llama seccionamiento, donde una tarea se descompone en subtareas independientes que se ejecutan en paralelo.
• La segunda variante es la votación, donde la misma tarea es realizada varias veces por diferentes subagentes para producir salidas diversas, que luego se agregan.

Esto acelera los flujos de trabajo grandes al ejecutar tareas independientes al mismo tiempo.

Flujo de trabajo secuencial frente a flujo de trabajo paralelo: una comparación de tiempos⁸

Ejemplo del mundo real:⁸

Captura de pantalla del ejemplo de flujo de trabajo de paralelización en n8n

El ejemplo de ejecución en paralelo en n8n demuestra una tarea en la que el flujo de trabajo consulta la búsqueda de Google utilizando la SERP API para recuperar URLs de LinkedIn y almacenarlas en una hoja de cálculo de Google. En la configuración inicial, el flujo de trabajo procesa cada tarea de forma secuencial, un sitio web a la vez:

1. El flujo de trabajo se activa.
2. La herramienta Get recupera el sitio web de la hoja de cálculo de Google.
3. El agente de IA utiliza la SERP API para buscar en Google y obtener la URL de LinkedIn.
4. La URL de LinkedIn se actualiza en la hoja de cálculo de Google.

En este punto, las tareas se procesan una tras otra, lo que puede ser lento al trabajar con datasets grandes.

n8n tiene esta función con la que puedes seleccionar nodos, hacer clic y luego decir que quieres convertir estos nodos seleccionados en un subflujo de trabajo.

Y lo que sucede es que cuando haces clic en este botón, va a nombrar mi flujo de trabajo. Cuando pulsas confirmar, convierte todo eso en un subflujo de trabajo y se enlaza aquí mismo y es llamado por este.

El subflujo de trabajo creado

Así que n8n convirtió esto en un subflujo de trabajo, pero todavía no tienes paralelización porque seguiría ejecutándose todo por aquí.

Para que esto realmente se ejecute en paralelo, todos los elementos deben ejecutarse como ejecuciones individuales. Así que, cuando haces clic en el nodo, puedes elegir «ejecutar una vez por cada elemento», lo que significa que va a llamar al subflujo de trabajo individualmente para cada elemento.

Y luego, una vez que hayas cambiado eso, puedes entrar en el subflujo de trabajo y hacer clic en ejecuciones. Y vas a ver que los tres elementos se están ejecutando exactamente al mismo tiempo.

Cuándo usar la paralelización: La paralelización es más eficaz cuando las tareas pueden dividirse 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 generar confianza en los resultados. Para problemas con varias partes o criterios de puntuación, los models suelen funcionar mejor cuando cada parte recibe su propia llamada. Esto mantiene cada llamada centrada, por lo que el razonamiento es más preciso.

4. Flujo de trabajo de trabajadores orquestadores

El siguiente flujo de trabajo, que se vuelve más complejo, es el patrón orquestador-trabajador.

La arquitectura orquestador-trabajador hace que tus flujos de trabajo de n8n sean modulares, escalables y adaptativos, convirtiendo una única automatización rígida en un sistema componible de agentes cooperativos.

A primera vista, podría parecer similar a la paralelización, ya que pueden estar activos varios subagentes, pero la distinción 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:⁹

Captura de pantalla del ejemplo de flujo de trabajo de trabajadores orquestadores en n8n

En el ejemplo anterior, el briefing se recopila una vez y un orquestador enruta el trabajo a múltiples agentes especialistas.

El Agente CEO actúa como el LLM orquestador. Procesa el briefing 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 según el 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 Chat Model de OpenAI con configuraciones de memoria y herramientas separadas. Esto permite prompts específicos de cada departamento y esquemas JSON para salidas estructuradas.

Captura de pantalla de los tres nodos de agentes trabajadores

Una vez que el orquestador ha preparado instrucciones específicas de cada departamento, invoca a cada trabajador como una herramienta para generar salidas basadas en las entradas.

Por ejemplo, el Agente de Marketing crea campañas (nombre, canal, KPI).

Nodo de herramienta de IA (Agente de Marketing)

Después de generar las salidas de los trabajadores, el Agente CEO recopila y fusiona las respuestas de los departamentos en un único plan cohesionado. El flujo de trabajo escribe el plan en un documento de Google, añade metadatos, lo convierte a PDF y lo sube automáticamente para compartirlo o revisarlo.

Captura de pantalla de los nodos de creación de documentos, conversión y subida

Al ejecutarse, el orquestador determina qué agentes activar, coordina su colaboración y combina sus salidas en un informe completo, demostrando cómo los flujos de trabajo orquestador-trabajador permiten sistemas de IA flexibles, modulares y componibles.

Cuándo usar el flujo de trabajo de trabajadores orquestadores: Este enfoque es especialmente valioso para resolver problemas abiertos o en evolución donde los pasos necesarios no pueden conocerse de antemano.

Ejemplos donde el flujo de trabajo orquestador-trabajador es útil:

• Tareas de programación: Al desarrollar o depurar productos de software complejos que requieren cambios coordinados en varios archivos, donde los archivos y las ediciones exactas pueden determinarse 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 puede identificarse por completo de antemano y debe descubrirse dinámicamente.

5. Flujo de trabajo de 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.

Comienzas con una entrada y el primer subagente genera una solución propuesta. Esa salida 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 suficientemente bueno, lo devuelve al primer subagente con comentarios específicos para mejorar.

Esto crea un bucle de retroalimentación continuo 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:¹⁰

Para este ejemplo, recorrí una simulación en Python, en lugar de una herramienta sin código, para mostrar directamente los esquemas de evaluación, la lógica personalizada y los bucles iterativos.

Esta no es una configuración completa. Para ejecutar el flujo de trabajo evaluador-optimizador de extremo a extremo, necesitarás una configuración adecuada del entorno, inicialización del model y configuración del esquema, etc.

También puedes implementar un bucle evaluador-optimizador utilizando herramientas de automatización de flujos de trabajo que admitan nodos de evaluación.

Flujo de trabajo evaluador-optimizador con Python:

Un ejemplo de bucle evaluador-optimizador, un patrón común en sistemas de IA autorreflexivos o flujos de trabajo agénticos

Este flujo de trabajo representa un bucle automatizado de generación y evaluación de contenido donde colaboran dos componentes: uno crea y el otro revisa. Garantiza 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 de forma iterativa:
  • genera/refina contenido,
  • evalúa la calidad,
  • repite hasta que se aprueba o se alcanza un límite máximo de iteraciones.
• Registrar resultado: Imprimir mensaje de finalización y el generated_content aprobado.
• Devolver resultados: diccionario final_state (p. ej., content_topic, generated_content, quality_assessment).

Visualización del flujo de trabajo:

Bucle evaluador-optimizador con resultados en Python: Cada ciclo utiliza la retroalimentación anterior para mejorar el contenido. El bucle produce finalmente contenido que cumple con el estándar de calidad:

Cuándo usar el flujo de trabajo de 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 omitir ciertos matices lingüísticos o tonos emocionales. El evaluador proporcionaría comentarios y pediría revisiones hasta que la traducción captara plenamente el significado y las sutilezas del texto original.
• Otro ejemplo es la agregación de investigación compleja, donde el optimizador recopila y resume información mientras el evaluador comprueba la profundidad, la exhaustividad y la precisión. Si el evaluador considera que la investigación es insuficiente, la devuelve para seguir trabajando hasta que el informe final cumpla todos los requisitos y sintetice eficazmente la información necesaria.

6. Implementación de agentes verdaderamente autónomos

Y finalmente, está la implementación de agentes verdaderamente autónomos. Este tipo de sistema es conceptualmente sencillo, pero puede producir comportamientos muy diversos y complejos en la práctica.

El agente comienza su funcionamiento con una entrada humana mínima; normalmente una única instrucción u 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, basándose en la retroalimentación del entorno, si sus acciones lo acercan al objetivo. Por ejemplo, si ejecuta código o utiliza 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 se ha alcanzado el objetivo o que no es posible avanzar más.

Ejemplo del mundo real:

En nuestro benchmark de herramientas de programación de IA, observamos que Windsurf y Cursor demostraron capacidades agénticas al crear estructuras de archivos de forma autónoma, editar múltiples archivos y ejecutar comandos de terminal para desplegar APIs en Heroku.

Windsurf incluso se adaptó a los cambios recientes de la plataforma: cuando descubrió que el complemento PostgreSQL Hobby Dev estaba obsoleto, reconfiguró correctamente el despliegue para usar PostgreSQL Essential 0.

No te pierdas nuestros análisis comparativos e insights basados en datos. El botón abre Google; seleccionar AIMultiple confirma que deseas ver AIMultiple con más frecuencia en los resultados de búsqueda de Google.

Añadir como fuente preferida

Resumen

Construir agentes de IA se trata menos de lograr una autonomía total y más de crear sistemas que sean intencionados, transparentes y fiables. A partir de nuestros experimentos en n8n y de las ideas obtenidas de las guías de Anthropic y OpenAI, descubrimos que los agentes eficaces provienen de las decisiones de diseño.

Al implementar agentes, nos centramos en tres principios rectores:

• Mantén la arquitectura simple. Empieza poco a poco, construye de forma modular e introduce complejidad cuando mejore claramente el rendimiento o la flexibilidad.
• Haz visible el proceso de razonamiento. Permite que los usuarios y desarrolladores vean cómo el agente planifica y toma decisiones, mejorando la interpretabilidad y el control.
• Garantiza interacciones fiables con las herramientas. Diseña herramientas con un alcance claro, bien documentadas y probadas para que los agentes puedan actuar de forma consistente en entornos del mundo real.

Cita esta investigación

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
  title  = {{Construcción de agentes de IA con patrones componibles}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/building-ai-agents}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 29 de Julio de 2026}
}

Registro de cambios

4 actualizaciones

1. 202620 de May

   Añadida una sección Skills sobre Agent Skills entre Guardrails y Orchestration.

2. 6 de Feb

   Se eliminó la sección 'Bloques de construcción de la automatización: Flujos de trabajo vs. agentes'.

3. 5 de Feb

   Actualizado el modelo a Claude Sonnet 4.5 en la introducción.

4. 202524 de Oct

   Se reemplazó la descripción del flujo de trabajo orquestador-trabajador en la sección Orchestrator workers workflow.

Enlaces de referencia

1.

Agents SDK | OpenAI API

2.

OpenAI Agents SDK

3.

PurpleBox Website

PurpleBox Security

4.

How Four Companies Use AI for Cost Transformation | BCG

Boston Consulting Group

5.

Building Effective AI Agents \ Anthropic

6.

Generate blogs with GPT-4o prompt chaining: outline, evaluate & publish to Sheets | n8n workflow template

7.

Route user requests to specialized agents with GPT-4o Mini | n8n workflow template

8.

n8n Parallel Execution and Sub Workflows for Faster Modular Automation - YouTube

9.

Collaborative sales planning with multi-agent AI, Google Docs, and Slack | n8n workflow template

10.

Agentic AI Workflow Patterns: Evaluator-Optimizer (4/4) | by Piyush Agnihotri | The Advanced School of AI | Medium

The Advanced School of AI

Cem Dilmegani

Analista Principal

Síguenos

Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

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.

Ver perfil completo

Investigado por

Ezgi Arslan, PhD.

Analista de la industria

Síguenos

Ezgi tiene un doctorado en Administración de Empresas con especialización en finanzas y se desempeña como Analista de la Industria en AIMultiple. Impulsa la investigación y los conocimientos en la intersección de la tecnología y los negocios, con experiencia en sostenibilidad, análisis de encuestas y de sentimiento, aplicaciones de agentes de IA en finanzas, optimización para motores de respuestas, gestión de cortafuegos y tecnologías de adquisiciones.

Ver perfil completo

Sé el primero en comentar

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.

Nombre

Dirección de correo electrónico

Comentario

0/450

Publicar comentario