Construyendo 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.
Explore los componentes centrales 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 encadenamiento de prompts, enrutamiento, paralelización, trabajadores orquestadores y un evaluador-optimizador:
Comprendiendo los componentes de los agentes de IA
Construir agentes implica conectar componentes en varios dominios como modelos, herramientas, conocimiento y memoria, barandillas de seguridad. OpenAI proporciona primitivas componibles para cada uno:
Fuente: OpenAI1
Obviamente, OpenAI enumera primero sus propias cosas, pero hay un amplio ecosistema de alternativas. Dependiendo de tu caso de uso, puedes construir agentes utilizando marcos como LangChain, LlamaIndex, CrewAI o incluso capas de orquestación personalizadas.
Profundizaré en cada uno de estos componentes:
Modelos
Primero, tienes el componente de modelos. Estos son tus modelos de IA, tus grandes modelos de lenguaje que son la inteligencia central capaz de razonar, tomar decisiones y procesar diferentes modalidades. Los propios ejemplos de OpenAI apuntan a sus modelos de la serie GPT-5.
Dependiendo del tipo específico de agente que estés construyendo, querrás elegir un tipo diferente de modelo dentro del ecosistema de OpenAI. GPT-5.5 es el modelo insignia actual de OpenAI. Planifica tareas de varios pasos, utiliza herramientas, revisa su propio trabajo y continúa hasta que una tarea está 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 trabajos pesados de codificación, razonamiento y STEM. Gemini 3.1 Pro de Google compite de cerca, con una ventana de contexto de 1 millón de tokens para grandes bases de código y documentos extensos.
Para agentes de codificación específicamente, el modelo GPT-5.3-Codex de OpenAI es su modelo de codificación más capaz. Ejecuta tareas largas que mezclan investigación, uso de herramientas y ejecución, y puedes dirigirlo mientras trabaja. Lidera benchmarks como SWE-Bench Pro y Terminal-Bench 2.0, que evalúan ingeniería de software real y trabajo en línea de comandos.
Hemos evaluado y comparado los principales modelos de IA para ayudarte a entender cómo se desempeña cada uno en términos de razonamiento, velocidad y costo, para que puedas elegir el que mejor se adapte a tus objetivos.
Herramientas
A continuación, 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 tu IA. Puedes conectarla a Gmail, Calendar, tu unidad de almacenamiento, o aplicaciones como Slack, Discord, YouTube, Salesforce y Zapier. Incluso puedes crear tus propias herramientas personalizadas.
Con el SDK de Agentes de OpenAI (que requiere algo de codificación), puedes definir herramientas o usar las integradas como búsqueda web, búsqueda de archivos y uso de la computadora.2
El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) 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 digitales”, flujos de trabajo de múltiples pasos guiados por humanos donde varios agentes ejecutan procesos de extremo a extremo, habilitados por el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
Si no te gusta programar, las plataformas sin código como n8n te permiten arrastrar y soltar herramientas para vincularlas con tu modelo.
Conocimiento y memoria
Hay dos tipos principales de memoria: base de conocimiento (memoria estática) y memoria persistente.
- La base de conocimiento le 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 la empresa donde los materiales de referencia deben mantenerse consistentes.
- La 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 de vectores, búsqueda de archivos y incrustaciones para manejar la memoria.
Si prefieres soluciones de código abierto, Pinecone (nativo de la nube y optimizado para búsqueda vectorial) y Weaviate son opciones populares.
Para aquellos que utilizan herramientas sin código, la gestión de la memoria suele estar integrada en plataformas como n8n y Creatio.
Barandillas de seguridad
Las barandillas de seguridad aseguran que tu 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, sin desviarse a otros no relacionados.
Fuera del ecosistema de OpenAI, herramientas populares incluyen Guardrails IA y Guardrails de LangChain. Muchas plataformas sin código tienen funciones de barandillas integradas, pero aún es importante entender cómo funcionan para mantener el control y la conformidad en tus agentes.
Habilidades
Las herramientas permiten que un agente actúe en 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 llenar 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 introdujo las Habilidades de Agente a finales de 2025 y abrió el formato como un estándar compartido en marzo de 2026.3 Las Habilidades funcionan en Claude.ai, Claude Code y la API. El principal beneficio 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 los prompts ad hoc tienden a desviarse.
Cómo 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 le dan al agente hechos para leer.
- Las habilidades le dan al agente un método repetible para una tarea.
Orquestación
El componente final es la orquestación. Esto implica gestionar cómo múltiples subagentes trabajan juntos, desplegarlos en producción y monitorear su rendimiento.
Una vez desplegados, los agentes necesitan supervisión continua. Los modelos, datos y comportamientos cambian, por lo que los agentes requieren actualizaciones regulares.
Varias plataformas y marcos soportan la orquestación, como:
- Plataformas de bajo código/sin código:
- Stack AI
- Constructor de Agentes de Microsoft Copilot Studio
- Relevance IA, etc
- Marcos de código abierto:
- LangGraph (parte de LangChain): modela un agente como un grafo de pasos, con control explícito sobre ramificaciones, reintentos y puntos de verificación humana.
- CrewAI: organiza agentes como una “tripulación” de roles, como investigador, escritor y revisor. Es rápido de prototipar cuando el trabajo se divide en roles claros.
- LlamaIndex: más fuerte para agentes que buscan en documentos y bases de conocimiento internas.
- SDKs de proveedores: el SDK de Agentes de OpenAI y el SDK de Agente de Claude de Anthropic son conjuntos de herramientas oficiales para construir agentes en los modelos de cada proveedor. El SDK de Agente de Claude 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 toma acciones de forma autónoma para alcanzar objetivos específicos, como los agentes de codificación como Cursor o Windsurf, editores de código impulsados por IA con “modos de agente” que pueden realizar tareas de codificación de forma autónoma utilizando modelos como Claude Opus 4.7. Otro ejemplo común son los agentes de servicio al cliente, que muchas empresas utilizan para manejar consultas.
Hay muchas maneras diferentes de diseñar y desplegar 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 a menudo es una colección de subagentes, cada uno realizando tareas específicas. Together, estos subagentes se coordinan dentro de sistemas multiagente para entregar lo que percibimos como un solo 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 verificación rápida de la realidad. Los agentes no siempre son la respuesta. Muchos equipos aún logran buenos resultados con flujos de trabajo simples, incluso en tareas donde un agente podría, en teoría, funcionar. Muchos equipos todavía encuentran que los flujos de trabajo tradicionales funcionan bien, incluso en escenarios donde los agentes podrían, en teoría, ser aplicados.
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 exigen 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 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 respaldan son mucho más costosas si se toman incorrectamente.
Por ejemplo, BCG informó que un proveedor de energía líder en Alemania utilizó una herramienta agentiva impulsada por GenAI para automatizar las revisiones de pagos.4
Si estás 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 impredecibles de varios pasos:
Algunos flujos de trabajo son demasiado complejos, donde escribir reglas interminables de “si esto, entonces aquello” se convierte en su propio proyecto.
En estos casos, los bucles agentivos simplifican el caos. En lugar de codificar cada camino posible, el modelo decide dinámicamente el siguiente paso basado en el contexto en tiempo real y el razonamiento.
Este enfoque funciona bien para sistemas de diagnóstico o herramientas que manejan docenas de variables cambiantes.
Cuándo los flujos de trabajo son mejores
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 preguntas frecuentes
Un flujo de trabajo podría procesar miles de estas solicitudes, con un costo y latencia más predecibles que un agente.
Introducción a los flujos de trabajo e implementaciones de agentes de IA
Los agentes de IA no suelen ser una entidad única. 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 Construyendo Agentes Efectivos de Anthropic.5
En el corazón de los sistemas agentivos está lo que Anthropic llama el LLM aumentado. Esta estructura consta de tres elementos clave:
- la entrada,
- el LLM (LLM),
- y la salida.
Fuente: Anthropic5
El LLM aumentado es capaz de generar sus propias consultas de búsqueda, seleccionar herramientas relevantes y decidir qué información almacenar en la 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 barandillas y orquestación, pero la estructura central sigue siendo la misma. Esto es perfectamente aceptable. Para tareas como pruebas y despliegue, es mejor referirse a los componentes de OpenAI.
Lista de componentes de agentes de IA de OpenAI1
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 gradualmente avanzo hacia sistemas más complejos y totalmente autónomos:
1. Flujos de trabajo agentivos simples (encadenamiento de prompts)
El flujo de trabajo agentivo más simple se llama encadenamiento de prompts. En este proceso, una tarea se desglosa en una serie de pasos, donde cada subagente maneja la salida del anterior.
En su núcleo, funciona como una línea de ensamblaje, 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 posterior procesamiento, y así sucesivamente, hasta que se produce la salida final. Este método es particularmente útil para tareas que se pueden dividir fácilmente en subtareas secuenciales más pequeñas.
El flujo de trabajo de encadenamiento de prompts5
Ejemplo del mundo real:6
Encadenamiento de prompts en n8n (esquema, evaluar y publicar en hojas)
En el ejemplo anterior, el usuario ingresa un tema en la ventana de chat de n8n. Cada nodo LLM utiliza el modelo de OpenAI en Azure.
El primer LLM genera un esquema estructurado para una publicación de blog. El prompt para el Escritor de Esquemas es el siguiente:
Captura de pantalla del prompt para el generador de esquemas LLM
Donde {{ $json.chatInput }} se refiere al tema que fue ingresado 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, dependiendo de la validez de la variable.
Luego, 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 Escritor de Blog final agregará una fila en una hoja sobre el tema basándose en el esquema creado por el LLM anterior.
Captura de pantalla del prompt para el LLM Escritor de Blog
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 en comparación con el 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 donde se recibe una entrada y un subagente es responsable de dirigir esa entrada a la tarea de seguimiento apropiada. Luego, cada tarea es manejada por un subagente especializado en esa área, y una vez completadas las tareas, 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 que se especializa 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, puedes enrutar la entrada a un modelo de razonamiento fuerte como Claude Opus 4.7. Para consultas simples y rápidas, puedes enrutarla a un modelo 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, Agente de Correo Electrónico, etc.) utilizando una salida estructurada de un modelo de lenguaje.
El enrutador está conectado a GPT 4o mini. El prompt y las categorías son las siguientes:
Captura de pantalla de los parámetros del nodo de agente de IA
Ejemplos de casos de uso:
Puedes ingresar una consulta en la ventana de chat de n8n. Por ejemplo:
- El usuario dice: “Recuérdame llamar a mi mamá mañana.”
→ Enrutado al Agente de Recordatorios - El usuario dice: “Envía un correo electrónico al equipo de RRHH.”
→ Enrutado al Agente de Correo Electrónico - 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 de dominio: Diferentes categorías de entradas requieren experiencia o lógica de procesamiento específica del dominio
- Optimización del rendimiento: Necesitas equilibrar la carga y asegurar tiempos de respuesta óptimos en diferentes tipos de consultas
3. Flujo de trabajo de paralelización
El siguiente flujo de trabajo es la paralelización. Este flujo de trabajo agentivo específico suele tener dos variaciones principales. En la paralelización, múltiples subagentes trabajan en una tarea simultáneamente, y luego se combinan sus salidas.
- 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 varias veces por diferentes subagentes para producir salidas diversas, que luego se agregan.
Esto acelera los grandes flujos de trabajo al ejecutar tareas independientes al mismo tiempo.
Flujo de trabajo secuencial vs. 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 paralela en n8n demuestra una tarea donde el flujo de trabajo consulta la búsqueda de Google utilizando la API de SERP para recuperar URLs de LinkedIn y almacenarlas en una Hoja de Google. 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 Get recupera el sitio web de la Hoja de Google.
- El agente de IA utiliza la API de SERP para buscar en Google y obtener la URL de LinkedIn.
- Luego, la URL de LinkedIn se actualiza en la Hoja de Google.
En este punto, las tareas se procesan una tras otra, lo que puede ser lento cuando se manejan grandes conjuntos de datos.
n8n tiene esta característica donde puedes seleccionar nodos, hacer clic y luego decir que quieres convertir estos nodos seleccionados en un sub-flujo de trabajo.
Y lo que sucede es que cuando haces clic en este botón, va a nombrar mi flujo de trabajo. Cuando confirmas, convierte todo eso en un sub-flujo de trabajo y está enlazado aquí mismo y siendo llamado por este.
El sub-flujo de trabajo creado
Así que n8n convirtió esto en un sub-flujo de trabajo, pero aún no tienes paralelización porque todavía se ejecutaría todo a través de aquí.
Para que esto realmente se ejecute en paralelo, todos los elementos deben ejecutarse como ejecuciones individuales. Entonces, cuando haces clic en el nodo, puedes elegir ejecutar una vez por cada elemento, lo que significa que va a llamar al sub-flujo de trabajo individualmente para cada elemento.
Y luego, una vez que hayas cambiado eso, puedes ir al sub-flujo 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 efectiva cuando las tareas se pueden dividir en subtareas más pequeñas e independientes que se pueden ejecutar 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 modelos a menudo funcionan mejor cuando cada parte recibe su propia llamada. Esto mantiene cada llamada enfocada, 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 de orquestador-trabajador.
La arquitectura de orquestador-trabajador hace que tus flujos de trabajo de n8n sean modulares, escalables y adaptables, convirtiendo una automatización rígida única en un sistema componible de agentes cooperantes.
A primera vista, puede parecerse a la paralelización ya que múltiples subagentes pueden estar activos, pero la distinción clave es la flexibilidad. A diferencia de la paralelización, la configuración de 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 a lo largo del 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 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 según el contexto y las restricciones.
Captura de pantalla del nodo del Agente CEO
A continuación, tres agentes trabajadores, Marketing, Operaciones y Finanzas, cada uno ejecuta su propio Modelo de Chat de OpenAI con configuraciones separadas de memoria y herramientas. Esto permite prompts específicos del 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 del 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 que se generan las salidas de los trabajadores, el Agente CEO compila y fusiona las respuestas de los departamentos en un solo plan cohesivo. Luego, el flujo de trabajo escribe el plan en un Documento de Google, agrega metadatos, lo convierte a PDF y lo sube automáticamente para compartir o revisar.
Captura de pantalla de nodos de creación, conversión y subida de documentos
Cuando se ejecuta, el orquestador determina qué agentes activar, coordina su colaboración y combina sus salidas en un informe completo, demostrando cómo los flujos de trabajo de 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 requeridos no se pueden conocer de antemano.
Ejemplos donde el flujo de trabajo de orquestador-trabajador 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 de evaluador-optimizador
Aún más complejo es el flujo de trabajo de evaluador-optimizador. Esta configuración se acerca más a un comportamiento 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. Luego, esa salida se pasa a un subagente evaluador, que revisa el resultado. Si el evaluador lo encuentra satisfactorio, la salida se finaliza. Pero si determina que el resultado no es lo suficientemente bueno, lo envía de vuelta al primer subagente con retroalimentación específica 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 esquemas de evaluación, lógica personalizada y bucles iterativos.
Esta no es una configuración completa. Para ejecutar el flujo de trabajo de evaluador-optimizador de extremo a extremo, necesitarás una configuración adecuada del entorno, inicialización del modelo 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 de evaluador-optimizador con Python:
Un ejemplo de un bucle Evaluador–Optimizador, un patrón común en sistemas de IA autoreflexivos o flujos de trabajo agentivos
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 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: dict final_state (por ejemplo, content_topic, generated_content, quality_assessment).
Visualización del flujo de trabajo:
Bucle Evaluador–Optimizador con resultados de Python: Cada ciclo utiliza la retroalimentación anterior para mejorar el contenido. El bucle eventualmente produce 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 de 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 retroalimentación y pediría revisiones hasta que la traducción capture completamente el significado previsto 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 la profundidad, integridad y precisión. Si el evaluador encuentra que la investigación es insuficiente, la envía de vuelta para más trabajo hasta que el informe final cumpla con todos los requisitos y sintetice eficazmente la información necesaria.
6. Implementación de agente verdaderamente autónomo
Y finalmente, está la implementación de agente verdaderamente autónomo. Este tipo de sistema es conceptualmente sencillo pero puede producir comportamientos muy diversos y complejos en la práctica.
El agente comienza su operación con una mínima entrada humana; generalmente una sola instrucción u objetivo. Una vez que se define 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 están acercando 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 la retroalimentación continúa hasta que el agente determina que se ha logrado el objetivo o que no es posible avanzar más.
Ejemplo del mundo real:
En nuestro benchmark de herramientas de codificación de IA, observamos que Windsurf y Cursor demostraron capacidades agentivas 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.
Añadir como fuente preferidaResumen
Construir agentes de IA se trata menos de lograr autonomía total y más de crear sistemas que sean útiles, transparentes y confiables. De nuestros experimentos en n8n y los conocimientos adquiridos de las guías de Anthropic y OpenAI, encontramos que los agentes efectivos provienen de elecciones de diseño.
Al implementar agentes, nos enfocamos en tres principios rectores:
- Mantener la arquitectura simple. Comienza pequeño, construye de forma modular e introduce complejidad cuando mejore claramente el rendimiento o la flexibilidad.
- Hacer visible el proceso de razonamiento. Permitir que los usuarios y desarrolladores vean cómo el agente planifica y toma decisiones, mejorando la interpretabilidad y el control.
- Asegurar interacciones confiables con las herramientas. Diseñar herramientas que estén claramente delimitadas, bien documentadas y probadas para que los agentes puedan actuar de manera consistente en entornos del mundo real.
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
title = {{Construyendo 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}
}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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