Agentes IA: qué son, cómo funcionan y para qué sirven
Los agentes de inteligencia artificial son sistemas que pueden recibir un objetivo, analizar información y utilizar herramientas para realizar una secuencia de tareas. Su funcionamiento combina modelos de IA con instrucciones, contexto y conexiones con otros servicios.
Explora qué son, cómo funcionan y qué posibilidades ofrecen. Accede al directorio, descubre herramientas y aprende con las guías de la Academia y las pruebas documentadas del Laboratorio AF.
Directorio de agentes IA
Descubre agentes de inteligencia artificial y explora sus funciones, capacidades y posibles usos.
Herramientas IA
Explora plataformas y herramientas para trabajar con inteligencia artificial y conectar modelos, datos y aplicaciones.
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Aprende desde los conceptos básicos hasta la creación de agentes IA, con guías y contenidos prácticos.
Laboratorio
Explora pruebas, proyectos y automatizaciones con agentes IA, con resultados documentados y sus limitaciones
Qué es y cómo funciona un agente IA
Un agente de inteligencia artificial es un sistema que recibe un objetivo y realiza una secuencia de acciones para intentar alcanzarlo. Puede combinar un modelo de IA con instrucciones, contexto, memoria y herramientas para consultar información o trabajar con otras aplicaciones.
Su funcionamiento puede incluir varios pasos: interpretar la petición, decidir qué información necesita, utilizar las herramientas disponibles y evaluar los resultados antes de continuar. Si encuentra dificultades o necesita autorización, puede requerir la intervención del usuario.
Por ejemplo, un agente podría consultar varias fuentes, comparar los datos y preparar un informe. El grado de autonomía depende de su diseño, de los permisos concedidos y de los controles establecidos.
El ecosistema de un agente IA
Un agente puede combinar modelos de lenguaje, instrucciones, memoria, herramientas y fuentes de datos. Las conexiones con otros servicios y el entorno donde se ejecuta completan este conjunto de componentes.
La siguiente infografía resume cómo se relacionan estas piezas. Después encontrarás accesos para profundizar en cada una.
Modelos de lenguaje (LLM)
Conoce el papel de los modelos de lenguaje: interpretar instrucciones, procesar información y ayudar al agente a decidir sus siguientes pasos.
Modelos abiertos y cerrados
Explora las diferencias entre modelos propietarios y modelos con pesos disponibles, y valora aspectos como el control, la privacidad, los costes y las posibilidades de personalización
APIs y OpenRouter
Descubre cómo conectar aplicaciones con modelos y servicios mediante APIs, y cómo OpenRouter permite acceder a distintos proveedores desde una interfaz común.
GitHub y código abierto
Explora repositorios, documentación y proyectos compartidos para conocer cómo se desarrollan y utilizan agentes y herramientas de inteligencia artificial.
Ejecución local o en VPS
Conoce las diferencias entre ejecutar un agente en tu ordenador o utilizar un servidor remoto, según las necesidades del proyecto.
Agentes IA aplicados al trading
Un agente IA puede combinar fuentes de datos, herramientas de análisis y servicios externos para apoyar tareas relacionadas con los mercados financieros. Por ejemplo, recopilar información, analizar noticias o preparar informes y alertas para su revisión.
Estas aplicaciones requieren comprobar la calidad de los datos y los resultados, definir permisos y mantener controles sobre las acciones automatizadas. Utilizar IA no elimina los errores ni el riesgo de pérdidas.
Artículos y guías sobre agentes IA
Profundiza en los conceptos y herramientas del ecosistema de los agentes IA mediante artículos, guías y ejemplos prácticos.
Explora contenidos de la Academia y pruebas del Laboratorio AF, con pasos documentados, resultados y limitaciones.
Crear borradores en WordPress con IA y n8n
Generar informes con IA y n8n: prueba con dos tablas
Preguntas frecuentes sobre agentes IA
¿Cuál es la diferencia entre un chatbot y un agente IA?
Un chatbot se utiliza principalmente para conversar y responder consultas. Un agente IA puede, además, utilizar herramientas y encadenar acciones para alcanzar un objetivo. La diferencia depende de las capacidades del sistema: algunos chatbots también incorporan funciones de agente
¿Un agente IA necesita un LLM?
No necesariamente. Muchos agentes actuales utilizan un modelo de lenguaje (LLM) para interpretar instrucciones y trabajar con información, pero también existen agentes basados en reglas u otros modelos de inteligencia artificial. Sus componentes dependen de la tarea para la que se diseñan.
¿Puede un agente IA funcionar de forma autónoma?
Puede realizar tareas con cierto grado de autonomía, según su diseño, las herramientas disponibles y los permisos concedidos. Puede necesitar intervención del usuario para resolver dudas, autorizar acciones o revisar resultados. Autonomía no significa que pueda actuar sin límites ni supervisión.
¿Es necesario saber programar para utilizar agentes IA?
No siempre. Existen herramientas visuales y aplicaciones que permiten configurar agentes sin escribir código. Para conectar servicios, personalizar su funcionamiento o resolver problemas técnicos, puede ser necesario tener conocimientos de programación.
¿Dónde se puede instalar o ejecutar un agente IA?
Puede ejecutarse en un ordenador local, en un servidor remoto como un VPS o mediante un servicio en la nube. La elección depende de los recursos que necesita, la privacidad de los datos, el presupuesto y si debe permanecer disponible de forma continua.
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