{"id":1678,"date":"2026-09-28T18:36:56","date_gmt":"2026-09-28T16:36:56","guid":{"rendered":"https:\/\/antoniofernandez.net\/?p=1678"},"modified":"2026-10-24T09:39:51","modified_gmt":"2026-10-24T07:39:51","slug":"como-crear-tu-primer-agente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/antoniofernandez.net\/copia-divi\/como-crear-tu-primer-agente\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo crear tu primer agente de ia"},"content":{"rendered":"\n
\"C\u00f3mo
Aprende c\u00f3mo crear tu primer agente de inteligencia artificial con n8n, conectar un modelo de lenguaje y a\u00f1adir herramientas paso a paso.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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C\u00f3mo crear tu primer agente de inteligencia artificial paso a paso es lo que aprenderemos en esta gu\u00eda pr\u00e1ctica para principiantes. <\/p>\n\n\n\n

Conoceremos los componentes necesarios, elegiremos un modelo de lenguaje y configuraremos un agente IA sencillo capaz de utilizar herramientas para realizar determinadas tareas.<\/p>\n\n\n\n

Un agente IA es un sistema que utiliza un modelo de inteligencia artificial y que, seg\u00fan su configuraci\u00f3n, puede seleccionar herramientas para realizar determinadas tareas.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, podemos desarrollar un asistente que reciba una pregunta, interprete su contenido y utilice una herramienta autorizada para obtener informaci\u00f3n antes de preparar una respuesta.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, antes de comenzar debemos comprender qu\u00e9 queremos construir, qu\u00e9 componentes necesitamos y cu\u00e1les ser\u00e1n los l\u00edmites de nuestro proyecto.<\/p>\n\n\n\n

No es necesario desarrollar inicialmente un sistema complejo ni conectar numerosas aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n

Para nuestro primer ejercicio crearemos un agente educativo sencillo, utilizaremos datos ficticios y comprobaremos su funcionamiento antes de ampliar sus capacidades.<\/p>\n\n\n\n

A lo largo de esta gu\u00eda aprenderemos a seleccionar un modelo de lenguaje, preparar nuestro entorno de trabajo, conectar herramientas y realizar las pruebas necesarias para construir nuestro primer agente IA.<\/p>\n\n\n\n

1. Qu\u00e9 es un agente de inteligencia artificial<\/h3>\n\n\n\n

Un agente de inteligencia artificial es un sistema dise\u00f1ado para realizar determinadas tareas utilizando un modelo de IA y otros componentes, seg\u00fan su configuraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En los agentes basados en modelos de lenguaje, el modelo interpreta las instrucciones recibidas y puede intervenir en la selecci\u00f3n de herramientas y en la preparaci\u00f3n de las respuestas.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, podemos desarrollar un agente que reciba una pregunta y disponga de una herramienta para consultar una fuente de informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El sistema puede utilizar esa herramienta cuando la tarea lo requiera y posteriormente generar una respuesta basada en los datos obtenidos.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, debemos recordar que un agente no dispone autom\u00e1ticamente de acceso a Internet, aplicaciones o archivos.<\/p>\n\n\n\n

Estas capacidades dependen de las herramientas que configuremos y de los permisos que concedamos.<\/p>\n\n\n\n

Tampoco debemos asumir que todas sus decisiones ser\u00e1n correctas.<\/p>\n\n\n\n

Por tanto, necesitaremos establecer instrucciones claras, limitar sus capacidades y comprobar los resultados que produce.<\/p>\n\n\n\n

2. Diferencias entre un chatbot, una automatizaci\u00f3n y un agente IA<\/h3>\n\n\n\n

Antes de desarrollar nuestro primer proyecto, conviene distinguir tres conceptos relacionados: chatbot, automatizaci\u00f3n y agente de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Un chatbot es una aplicaci\u00f3n dise\u00f1ada para interactuar con los usuarios mediante una interfaz de conversaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Puede utilizar reglas previamente definidas o incorporar modelos de lenguaje para generar respuestas.<\/p>\n\n\n\n

Una automatizaci\u00f3n, por su parte, ejecuta determinadas operaciones siguiendo un flujo de trabajo configurado.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, podemos crear un proceso que reciba informaci\u00f3n desde un formulario y registre autom\u00e1ticamente los datos en una hoja de c\u00e1lculo.<\/p>\n\n\n\n

Un agente IA puede incorporar un modelo de lenguaje y herramientas que le permitan seleccionar determinadas operaciones seg\u00fan las instrucciones recibidas.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, estos conceptos no son excluyentes.<\/p>\n\n\n\n

Podemos desarrollar un chatbot que utilice un agente IA o crear una automatizaci\u00f3n que incorpore un agente en una de sus etapas.<\/p>\n\n\n\n

La diferencia fundamental est\u00e1 en c\u00f3mo organizamos el sistema y qu\u00e9 capacidades le proporcionamos.<\/p>\n\n\n\n

Para nuestro primer proyecto utilizaremos un agente sencillo, evitando incorporar componentes que todav\u00eda no necesitamos.<\/p>\n\n\n\n

3. Definir el objetivo de nuestro primer agente IA<\/h3>\n\n\n\n

Uno de los errores que debemos evitar consiste en comenzar a conectar herramientas sin haber definido previamente qu\u00e9 queremos conseguir.<\/p>\n\n\n\n

Antes de crear nuestro agente, debemos establecer un objetivo concreto.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, podr\u00edamos desarrollar un asistente educativo que explique conceptos b\u00e1sicos relacionados con los agentes de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n podemos permitirle utilizar una herramienta sencilla para realizar determinados c\u00e1lculos.<\/p>\n\n\n\n

Este proyecto nos permitir\u00e1 comprender c\u00f3mo se relacionan el modelo de lenguaje, las instrucciones y las herramientas.<\/p>\n\n\n\n

Nuestro agente tendr\u00e1 un objetivo limitado: responder preguntas educativas y utilizar exclusivamente las herramientas que hayamos autorizado.<\/p>\n\n\n\n

No podr\u00e1 enviar correos electr\u00f3nicos, modificar documentos ni realizar operaciones en aplicaciones externas.<\/p>\n\n\n\n

Esta limitaci\u00f3n nos ayudar\u00e1 a reducir la complejidad y los riesgos durante el aprendizaje.<\/p>\n\n\n\n

Cuando hayamos comprobado su funcionamiento, podremos estudiar c\u00f3mo ampliar sus capacidades.<\/p>\n\n\n\n

4. Qu\u00e9 componentes necesitamos para construir un agente IA<\/h3>\n\n\n\n

Un agente de inteligencia artificial puede incorporar diferentes componentes.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, para nuestro primer ejercicio nos centraremos en los elementos fundamentales.<\/p>\n\n\n\n

Modelo de lenguaje<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Es el componente que permite interpretar instrucciones y generar respuestas.<\/p>\n\n\n\n

Dependiendo de sus caracter\u00edsticas y de la configuraci\u00f3n del sistema, tambi\u00e9n puede intervenir en la selecci\u00f3n de herramientas.<\/p>\n\n\n\n

Instrucciones<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Permiten definir el comportamiento esperado del agente.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, podemos indicar que debe responder de forma educativa, utilizar un lenguaje claro y reconocer cu\u00e1ndo no dispone de informaci\u00f3n suficiente.<\/p>\n\n\n\n

Herramientas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Son los componentes que permiten realizar determinadas operaciones.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, podemos proporcionar una calculadora para resolver operaciones matem\u00e1ticas.<\/p>\n\n\n\n

Entorno de ejecuci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Es la plataforma o aplicaci\u00f3n donde configuramos y ejecutamos nuestro agente.<\/p>\n\n\n\n

Podemos utilizar diferentes alternativas, desde herramientas visuales hasta entornos de programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Mecanismos de supervisi\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Permiten comprobar el comportamiento del agente y establecer l\u00edmites sobre las operaciones que puede realizar.<\/p>\n\n\n\n

Para nuestro primer proyecto utilizaremos una configuraci\u00f3n sencilla que nos permita comprender c\u00f3mo interact\u00faan estos elementos.<\/p>\n\n\n\n

No necesitaremos incorporar memoria persistente, bases de datos ni numerosas aplicaciones externas desde el principio.<\/p>\n\n\n\n

5. Qu\u00e9 conocimientos previos necesitamos<\/h3>\n\n\n\n

No es imprescindible disponer de conocimientos avanzados de programaci\u00f3n para comenzar a crear agentes de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Actualmente existen herramientas que permiten configurar determinados agentes mediante interfaces visuales.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, resulta conveniente comprender algunos conceptos fundamentales.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, debemos saber qu\u00e9 es un modelo de lenguaje y qu\u00e9 funci\u00f3n cumple dentro de nuestro sistema.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n conviene conocer qu\u00e9 es una API<\/a>, ya que muchas integraciones utilizan este mecanismo para comunicarse con servicios externos.<\/p>\n\n\n\n

Otro concepto importante es la gesti\u00f3n de credenciales.<\/p>\n\n\n\n

Cuando utilizamos servicios que requieren autenticaci\u00f3n, debemos proteger sus claves y evitar compartirlas.<\/p>\n\n\n\n

Si decidimos desarrollar nuestro agente mediante c\u00f3digo, tambi\u00e9n necesitaremos conocimientos b\u00e1sicos del lenguaje de programaci\u00f3n seleccionado.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, podemos comenzar utilizando herramientas visuales y ampliar nuestros conocimientos progresivamente.<\/p>\n\n\n\n

Nuestro objetivo ser\u00e1 comprender primero el funcionamiento del agente y despu\u00e9s estudiar alternativas m\u00e1s avanzadas.<\/p>\n\n\n\n

6. Elegir entre herramientas visuales y programaci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n

Existen diferentes alternativas para desarrollar agentes de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Una posibilidad consiste en utilizar herramientas visuales que permiten configurar modelos, instrucciones y conexiones mediante una interfaz gr\u00e1fica.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, podemos utilizar n8n<\/a> para crear flujos de trabajo que incorporen agentes IA.<\/p>\n\n\n\n

Esta alternativa puede resultar interesante cuando queremos conectar diferentes aplicaciones y organizar procesos automatizados.<\/p>\n\n\n\n

Otra posibilidad consiste en desarrollar nuestro agente mediante programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, podemos utilizar Python y determinadas bibliotecas o herramientas compatibles con los modelos seleccionados.<\/p>\n\n\n\n

Este procedimiento permite personalizar diferentes aspectos del sistema, pero requiere conocimientos adicionales.<\/p>\n\n\n\n

No existe una \u00fanica alternativa adecuada para todos los proyectos.<\/p>\n\n\n\n

La elecci\u00f3n depender\u00e1 de nuestros objetivos, conocimientos t\u00e9cnicos y necesidades de integraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Para nuestro primer ejercicio utilizaremos un enfoque sencillo que nos permita comprender los componentes fundamentales sin incorporar complejidad innecesaria.<\/p>\n\n\n\n

7. Preparar un proyecto sencillo y establecer sus l\u00edmites<\/h3>\n\n\n\n

Antes de comenzar la implementaci\u00f3n, vamos a definir las caracter\u00edsticas de nuestro primer agente.<\/p>\n\n\n\n

Crearemos un asistente educativo especializado en conceptos b\u00e1sicos de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Su funci\u00f3n principal ser\u00e1 responder preguntas sencillas y utilizar una herramienta de c\u00e1lculo cuando sea necesario.<\/p>\n\n\n\n

Trabajaremos inicialmente con informaci\u00f3n p\u00fablica o ficticia.<\/p>\n\n\n\n

No conectaremos cuentas personales ni concederemos permisos para modificar informaci\u00f3n en servicios externos.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n estableceremos instrucciones para que el agente reconozca sus limitaciones y evite presentar informaci\u00f3n no verificada como si fuera un hecho comprobado.<\/p>\n\n\n\n

Durante las primeras pruebas revisaremos sus respuestas y comprobaremos cu\u00e1ndo utiliza las herramientas disponibles.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, tendremos en cuenta los posibles costes asociados al modelo de lenguaje y a la plataforma seleccionada.<\/p>\n\n\n\n

Este enfoque nos permitir\u00e1 comprender el funcionamiento de nuestro primer agente IA en un entorno controlado.<\/p>\n\n\n\n

En el siguiente apartado aprenderemos a elegir el modelo de lenguaje y las herramientas necesarias para desarrollar nuestro proyecto.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

\n

Elegir el modelo de lenguaje y las herramientas<\/h2>\n\n\n\n

Una vez definido el objetivo de nuestro primer agente de inteligencia artificial, debemos seleccionar los componentes que necesitaremos para desarrollarlo.<\/p>\n\n\n\n

Una de las decisiones m\u00e1s importantes consiste en elegir el modelo de lenguaje que utilizar\u00e1 nuestro agente.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n tendremos que determinar qu\u00e9 herramientas podr\u00e1 utilizar, c\u00f3mo estableceremos las conexiones y qu\u00e9 permisos concederemos.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, no necesitamos comenzar con el modelo m\u00e1s avanzado ni incorporar numerosas herramientas.<\/p>\n\n\n\n

Para nuestro primer proyecto es preferible seleccionar una configuraci\u00f3n sencilla, comprobar su funcionamiento y ampliar progresivamente sus capacidades.<\/p>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n, conoceremos los principales criterios para elegir los componentes de nuestro agente IA.<\/p>\n\n\n\n

1. Qu\u00e9 funci\u00f3n cumple el modelo de lenguaje en un agente IA<\/h3>\n\n\n\n

El modelo de lenguaje es uno de los componentes fundamentales de muchos agentes de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Su funci\u00f3n consiste en procesar las instrucciones recibidas, interpretar la informaci\u00f3n disponible y generar respuestas.<\/p>\n\n\n\n

Cuando utilizamos un modelo compatible con herramientas, tambi\u00e9n podemos configurarlo para que solicite determinadas operaciones.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, nuestro agente educativo podr\u00e1 recibir una pregunta relacionada con inteligencia artificial y preparar una explicaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Si incorporamos una herramienta de c\u00e1lculo, el modelo podr\u00e1 solicitar su utilizaci\u00f3n cuando necesite resolver una operaci\u00f3n matem\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, debemos recordar que el modelo no ejecuta necesariamente las herramientas por s\u00ed mismo.<\/p>\n\n\n\n

El entorno donde desarrollamos nuestro agente se encarga de gestionar las conexiones, ejecutar las operaciones autorizadas y devolver los resultados correspondientes.<\/p>\n\n\n\n

Esta distinci\u00f3n nos ayudar\u00e1 a comprender que un agente es un sistema formado por diferentes componentes, no solamente un modelo de lenguaje.<\/p>\n\n\n\n

Recuerda y no olvides que es un LLM<\/a><\/p>\n\n\n\n

2. C\u00f3mo elegir un modelo de lenguaje para nuestro proyecto<\/h3>\n\n\n\n

Existen diferentes modelos de lenguaje que podemos utilizar para desarrollar agentes de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, no todos ofrecen las mismas caracter\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n

Algunos est\u00e1n orientados a generar texto, mientras que otros incorporan capacidades adicionales, como el procesamiento de im\u00e1genes o la utilizaci\u00f3n de herramientas.<\/p>\n\n\n\n

Para nuestro primer agente, debemos seleccionar un modelo que permita interpretar instrucciones y que sea compatible con el entorno de desarrollo elegido.<\/p>\n\n\n\n

Si queremos incorporar herramientas, tambi\u00e9n debemos comprobar que el modelo y la integraci\u00f3n admiten esta funcionalidad.<\/p>\n\n\n\n

Los principales criterios que podemos valorar son los siguientes:<\/p>\n\n\n\n