Un agente de inteligencia artificial necesita combinar diferentes componentes para poder comprender un objetivo, analizar información, tomar decisiones y ejecutar acciones. Aunque su funcionamiento puede variar según el sistema utilizado, elementos como la memoria, las herramientas, el razonamiento y las acciones forman parte de la arquitectura de muchos agentes IA.
Entender cómo trabajan estos componentes nos permite comprender mejor qué ocurre dentro de un agente y por qué puede realizar tareas que requieren varios pasos.
En esta guía veremos cada uno de estos elementos y cómo se relacionan entre sí para que un agente IA pueda avanzar desde una instrucción inicial hasta un resultado.
¿Cuáles son los principales componentes de un agente IA?
Un agente IA no depende de un único elemento. Para poder realizar una tarea necesita combinar diferentes componentes que intervienen desde que recibe un objetivo hasta que obtiene un resultado.
El modelo de inteligencia artificial suele actuar como uno de los elementos centrales del sistema, ya que permite interpretar instrucciones, analizar información y decidir qué pasos pueden ser necesarios. Sin embargo, por sí solo no convierte necesariamente una aplicación en un agente.
Para ampliar sus capacidades, el agente puede utilizar memoria para conservar información relevante, herramientas para interactuar con servicios externos, mecanismos de razonamiento para decidir qué hacer y acciones para ejecutar las tareas necesarias.
La forma en que estos componentes se combinan dependerá del agente, de su objetivo y del nivel de autonomía que tenga configurado.
El modelo de inteligencia artificial: el motor del agente
El modelo de inteligencia artificial es uno de los componentes fundamentales de muchos agentes IA. Su función es interpretar las instrucciones, procesar la información disponible y generar las respuestas o decisiones que permitirán al agente avanzar hacia su objetivo.
Muchos agentes actuales utilizan modelos de lenguaje o LLM, capaces de comprender instrucciones escritas, analizar textos, generar contenido y determinar qué acción puede ser necesaria en cada momento.
Sin embargo, el modelo no trabaja de forma aislada. Para que un agente pueda realizar tareas más complejas necesita combinar esta capacidad con otros componentes, como la memoria y las herramientas externas.
Podemos entender el modelo como el motor de razonamiento del agente, mientras que los demás componentes le proporcionan información, capacidades y medios para actuar.
La memoria: cómo conserva información un agente IA
La memoria permite que un agente IA mantenga y utilice información relevante durante la realización de una tarea. Sin ella, el sistema tendría que trabajar únicamente con la información disponible en cada interacción.
Una forma básica de memoria es el contexto de la conversación o de la tarea, que permite al agente tener en cuenta instrucciones, datos y resultados obtenidos en pasos anteriores.
En sistemas más avanzados también puede existir una memoria capaz de conservar determinada información durante periodos más largos. Esta información puede almacenarse en bases de datos u otros sistemas externos y recuperarse cuando resulte necesaria.
La memoria ayuda al agente a mantener la continuidad, evitar repetir determinados pasos y utilizar información obtenida anteriormente para decidir qué hacer a continuación. Sin embargo, debe gestionarse correctamente, especialmente cuando puede contener datos personales, privados o sensibles.
Las herramientas: cómo un agente IA interactúa con el exterior
Las herramientas permiten que un agente IA haga algo más que generar una respuesta. Gracias a ellas puede interactuar con aplicaciones, consultar información, acceder a servicios externos o ejecutar determinadas operaciones.
Una herramienta puede ser, por ejemplo, un buscador, una base de datos, una aplicación de correo electrónico, un calendario, un sistema de gestión empresarial o cualquier otro servicio al que el agente tenga acceso.
Estas conexiones pueden realizarse mediante tecnologías como las APIs o sistemas de integración como MCP, que permiten comunicar el agente con diferentes aplicaciones, datos y servicios.
El agente puede analizar la tarea, decidir qué herramienta necesita utilizar, enviarle la información correspondiente y posteriormente procesar el resultado obtenido para determinar cuál debe ser el siguiente paso.
Las herramientas amplían considerablemente las capacidades de un agente, pero también hacen necesario establecer correctamente los permisos y límites de acceso, especialmente cuando pueden consultar datos o ejecutar acciones en servicios externos.
El razonamiento: cómo decide qué hacer un agente IA
El razonamiento es el proceso mediante el cual un agente IA analiza el objetivo, la información disponible y los posibles pasos que puede realizar para avanzar hacia un resultado.
Cuando recibe una tarea, el agente puede determinar qué información necesita, qué herramienta debe utilizar o qué acción resulta más adecuada en cada momento. Después puede evaluar el resultado obtenido y decidir cuál será el siguiente paso.
Este proceso no significa que el agente piense como una persona. Sus decisiones dependen del modelo de inteligencia artificial, las instrucciones, el contexto, las herramientas disponibles y las reglas establecidas en el sistema.
En tareas complejas, este ciclo puede repetirse varias veces: el agente analiza la situación, selecciona una acción, obtiene nueva información y vuelve a evaluar qué debe hacer a continuación.
Esta capacidad de adaptar los siguientes pasos según los resultados obtenidos es una de las características que diferencia a muchos agentes IA de las automatizaciones tradicionales basadas únicamente en una secuencia fija.
Las acciones: cómo un agente IA ejecuta tareas
Las acciones son las operaciones que un agente IA puede ejecutar para avanzar hacia el objetivo que se le ha asignado. Representan el paso en el que una decisión se convierte en una actuación concreta.
Dependiendo de las herramientas y permisos disponibles, un agente podría realizar acciones como buscar información, consultar una base de datos, crear un documento, enviar un mensaje, actualizar un registro o ejecutar una automatización.
Normalmente, el agente selecciona una acción después de analizar la situación y determinar qué necesita hacer. Una vez ejecutada, recibe un resultado que puede utilizar como nueva información para decidir el siguiente paso.
Por este motivo, las acciones están estrechamente relacionadas con el razonamiento y las herramientas: el agente decide qué hacer, utiliza una herramienta para hacerlo y analiza el resultado obtenido.
Cuanto mayor sea la capacidad de un agente para ejecutar acciones sobre sistemas externos, más importante será establecer permisos, límites y mecanismos de supervisión adecuados.
¿Cómo trabajan juntos los componentes de un agente IA?
Los componentes de un agente IA no funcionan de forma independiente. Su capacidad aparece cuando modelo, memoria, razonamiento, herramientas y acciones trabajan de forma coordinada para alcanzar un objetivo.
De forma simplificada, el proceso puede seguir esta secuencia:
- Objetivo: el agente recibe una instrucción o tarea que debe realizar.
- Memoria y contexto: consulta la información disponible y los resultados obtenidos anteriormente.
- Razonamiento: analiza la situación y decide cuál puede ser el siguiente paso.
- Herramientas: selecciona, cuando sea necesario, una herramienta o servicio externo.
- Acción: ejecuta la operación elegida.
- Resultado: analiza la información obtenida y determina si ha alcanzado el objetivo o necesita realizar otro paso.
Este ciclo puede repetirse varias veces durante una misma tarea. Cada resultado proporciona nueva información que el agente puede utilizar para decidir qué hacer a continuación.
Así, un agente IA puede pasar de una instrucción inicial a una secuencia dinámica de decisiones y acciones, en lugar de limitarse necesariamente a ejecutar siempre los mismos pasos.
Ejemplo práctico: cómo utiliza un agente IA sus componentes
Imaginemos un agente IA cuyo objetivo es investigar un tema y preparar un resumen con la información más relevante.
Primero, el agente interpreta el objetivo mediante el modelo de inteligencia artificial y utiliza el contexto disponible para determinar qué información necesita. A continuación, puede decidir que debe realizar una búsqueda para obtener datos adicionales.
Para ello utiliza una herramienta de búsqueda, analiza los resultados obtenidos y conserva en su contexto o memoria la información que considera relevante.
Después, mediante su proceso de razonamiento, puede determinar si dispone de información suficiente o si necesita realizar nuevas consultas. Cuando considera completada la investigación, ejecuta una nueva acción: organizar la información y generar el resumen solicitado.
En este ejemplo podemos observar el ciclo completo:
Objetivo → Memoria y contexto → Razonamiento → Herramienta → Acción → Resultado
Si el resultado todavía no permite alcanzar el objetivo, el agente puede volver a analizar la situación y repetir parte del proceso.
¿Todos los agentes IA utilizan los mismos componentes?
No todos los agentes IA tienen la misma arquitectura ni necesitan utilizar todos los componentes con el mismo nivel de complejidad. Su diseño depende principalmente del objetivo, las tareas que debe realizar y el grado de autonomía que se quiera proporcionar al sistema.
Un agente sencillo puede trabajar con un modelo de inteligencia artificial, unas instrucciones y una única herramienta. Otros sistemas más avanzados pueden incorporar memoria persistente, múltiples herramientas, acceso a diferentes fuentes de información y mecanismos capaces de coordinar numerosos pasos.
También pueden variar los permisos disponibles. Algunos agentes se limitan a consultar y analizar información, mientras que otros pueden ejecutar acciones que modifican datos o interactúan directamente con aplicaciones externas.
Por ello, al crear un agente IA no se trata de incorporar el mayor número posible de componentes, sino de seleccionar y configurar los necesarios para cumplir su objetivo de forma eficaz, controlada y segura.
Ventajas de utilizar una arquitectura por componentes
Ventajas
- Permite separar las diferentes funciones que necesita un agente IA.
- Facilita conectar o sustituir modelos, herramientas y fuentes de información.
- Permite adaptar la memoria y el contexto a las necesidades de cada proyecto.
- Facilita controlar qué acciones y permisos tiene disponibles el agente.
- Hace posible ampliar progresivamente las capacidades del sistema sin tener que rediseñarlo por completo.
- Facilita la supervisión y el análisis de los diferentes pasos que realiza el agente.
Aspectos que debes considerar
- Añadir más componentes también puede aumentar la complejidad del agente.
- La memoria debe gestionarse correctamente para evitar almacenar información innecesaria o sensible.
- Las herramientas externas pueden fallar, cambiar o devolver información incorrecta.
- Las acciones que modifican datos o utilizan servicios externos necesitan permisos y límites adecuados.
- El razonamiento del agente no garantiza que todas sus decisiones sean correctas.
- Los sistemas con mayor autonomía pueden necesitar supervisión humana, especialmente en tareas importantes.
- El uso de modelos, APIs, herramientas y alojamiento puede generar costes de funcionamiento.
¿Qué diferencia hay entre un modelo de IA, un agente IA y una automatización?
Un agente IA no depende únicamente de un modelo de inteligencia artificial. Su capacidad para realizar tareas surge de la combinación de diferentes componentes que permiten comprender un objetivo, conservar información, tomar decisiones, utilizar herramientas y ejecutar acciones.
El modelo proporciona gran parte de la capacidad de análisis, la memoria mantiene información relevante, las herramientas conectan el agente con otros sistemas y las acciones permiten convertir sus decisiones en operaciones concretas.
El razonamiento coordina estos elementos y ayuda al agente a determinar qué debe hacer en cada momento según el contexto y los resultados que va obteniendo.
Comprender esta arquitectura es fundamental antes de empezar a crear agentes más avanzados, ya que permite identificar qué componentes necesita realmente cada proyecto y qué permisos, límites y mecanismos de supervisión debemos establecer.
En los siguientes contenidos de Academia veremos cómo tecnologías como las APIs, OpenRouter, MCP y las herramientas de automatización permiten conectar estos componentes con modelos, aplicaciones y servicios externos.
Preguntas frecuentes sobre los componentes de un agente IA
¿Cuáles son los principales componentes de un agente IA?
Un agente IA puede combinar un modelo de inteligencia artificial con memoria, contexto, herramientas, mecanismos de razonamiento y acciones. La arquitectura concreta dependerá del objetivo y de las capacidades que necesite el agente.
¿Para qué sirve la memoria en un agente IA?
La memoria permite conservar y recuperar información relevante para mantener el contexto de una tarea, utilizar resultados anteriores y ayudar al agente a decidir qué hacer a continuación.
¿Qué herramientas puede utilizar un agente IA?
Puede utilizar buscadores, bases de datos, APIs, aplicaciones, calendarios, servicios de correo y muchas otras herramientas externas, siempre que disponga de una conexión y de los permisos necesarios.
¿Qué significa razonamiento en un agente IA?
Es el proceso mediante el cual el agente analiza el objetivo, el contexto y la información disponible para determinar qué paso o acción puede realizar a continuación. No significa que el sistema piense como una persona.
¿Qué acciones puede ejecutar un agente IA?
Depende de sus herramientas y permisos. Puede consultar información, generar documentos, actualizar registros, utilizar aplicaciones o ejecutar automatizaciones, entre otras posibilidades.
Continúa aprendiendo en nuestro Directorio de Agentes IA
La seguridad, la privacidad y los costes forman parte de cualquier proyecto de inteligencia artificial. Sin embargo, para desarrollar nuestros propios agentes también necesitamos comprender los modelos de lenguaje, las herramientas y las plataformas que permiten conectarlos.
Si quieres seguir aprendiendo, puedes consultar las siguientes guías:
Qué es un LLM y cómo funcionan los modelos de lenguaje
Conocer los modelos de lenguaje nos ayudará a comprender el componente encargado de interpretar instrucciones y generar respuestas.
Modelos de IA abiertos y cerrados: principales diferencias
Esta guía nos permitirá conocer diferentes alternativas y comprender los criterios que podemos valorar antes de seleccionar un modelo.
Qué es una API y cómo conecta aplicaciones de inteligencia artificial
Las APIs permiten conectar aplicaciones y servicios, por lo que resultan fundamentales para numerosos proyectos de inteligencia artificial.
Qué es OpenRouter y cómo utilizar diferentes modelos de IA
Podemos conocer esta plataforma y estudiar cómo facilita el acceso a diferentes modelos de lenguaje mediante una API.
descubre cómo este protocolo facilita la conexión de modelos de inteligencia artificial con herramientas y fuentes de información.
Aprende cómo utilizar repositorios para organizar el código y gestionar nuestros proyectos.
Qué es n8n y cómo crear automatizaciones con agentes IA
Esta guía complementa nuestro ejercicio práctico y permite profundizar en los flujos de trabajo, los nodos y las automatizaciones.
Agentes IA en local o VPS: dónde instalarlos
Cuando queramos desarrollar proyectos más avanzados, podremos estudiar las diferencias entre ejecutar nuestros sistemas localmente o utilizar un servidor VPS.
Directorio de agentes de inteligencia artificial
Conoceremos las diferencias entre ejecutar nuestros proyectos en un ordenador personal o alojarlos en un servidor remoto.
Todos estos contenidos forman parte de nuestro Directorio de Agentes IA, donde reunimos guías y recursos para aprender a desarrollar proyectos de inteligencia artificial de forma progresiva.
Ver todas las entradas del blog
⚠️ Aviso importante
Los componentes y la arquitectura de un agente IA pueden variar según el modelo, las herramientas, la plataforma y la configuración utilizada.
Cuando un agente tenga acceso a datos, aplicaciones o capacidad para ejecutar acciones, es recomendable establecer permisos y límites adecuados, revisar su funcionamiento y mantener supervisión humana en aquellas tareas que puedan tener consecuencias importantes.