Todo sobre agentes
Qué es un agente de IA frente a un LLM, cómo funciona el loop de planificación, herramientas y memoria, y cuándo conviene uno u otro sin gastar de más.
En una era donde los modelos de inteligencia artificial se están convirtiendo en herramientas cotidianas de trabajo, entender qué es y cómo funciona un agente se volvió crucial en 2026.
Funcionamiento de un LLM y de un agente
Cuando empezamos a utilizar ChatGPT, notamos sus limitaciones, respuestas incorrectas, información desactualizada y terminamos en un ping pong de preguntas y respuestas.
Muchas personas creen que el concepto de un agente es cuestión de marketing, pero se equivocan, así que empecemos por esta diferencia.
Un Large Language Model es un programa de inteligencia artificial capaz de reconocer y generar texto, capacitado con un enorme conjunto de datos (por eso “large”) basados en el aprendizaje automático utilizando redes neuronales.
Recibe indicaciones y genera respuestas basadas en:
- Su entrenamiento previo
- El prompt actual
- El contexto de la conversación
Pero este no es capaz de tomar acciones externas o realizar ejecuciones, en cambio un agente utiliza un LLM como motor de razonamiento y lo rodea una gran cantidad de componentes que le permiten razonar, planificar y ejecutar.
Normalmente un agente está compuesto de:
- LLM (motor de razonamiento)
- Herramientas (tools)
- Memoria
- Loop de planificación
Si alguna vez utilizaste n8n habrás visto visualmente cómo un agente está conectado a múltiples herramientas como documentación, bases de datos, memoria, subagentes, sitios webs, etc.
Principales diferencias
La principal diferencia entre ambos es su enfoque: el agente pasa de la automatización a la autonomía. Esto quiere decir que un LLM va a tomar entradas y seguir una serie de pasos para generar una salida, pero el agente, con la autonomía y el conjunto de herramientas que le proporcionamos, tendrá la capacidad de decidir cuál es la mejor manera de llegar a una solución basándose en el contexto.
Es importante entender que el LLM simplemente va a generar una respuesta en base a cómo se encuentra entrenado y el contexto del prompt, mientras que un agente va a evaluar resultados e iterar múltiples veces hasta alcanzar una solución.
Limitaciones de los agentes
Ahora que entendemos la diferencia, hablemos de las limitaciones que nos podemos encontrar cuando implementamos un agente.
Lo primero que suele aparecer es el alto consumo de tokens, provocado por la ejecución de múltiples iteraciones dentro de un ciclo de razonamiento, cada paso puede implicar:
- Analizar el problema
- Decidir cuál herramienta usar
- Procesar el resultado de la herramienta
- Generar el siguiente paso
Esto provoca que una sola tarea requiera varias llamadas al modelo, incrementando significativamente el consumo de tokens y, por lo tanto, el costo.
Otro problema muy común son los loops infinitos o “alucinaciones”: los agentes, al estar trabajando dentro de un loop de planificación, en algunos casos toman el camino incorrecto y empiezan a repetir los mismos pasos, inventar información y continuar iterando sin avanzar realmente hacia una solución.
En la mayoría de los casos este problema se debe a un mal prompt del usuario por falta de indicaciones, o también por la falta de contexto.
El contexto es fundamental
El contexto es toda la información disponible que el modelo utiliza para razonar, tomar decisiones y generar la siguiente acción o respuesta de una tarea. Si alguna vez escuchaste que crear varios chats ayuda a obtener mejores resultados, se trata debido a que el contexto de un chat se llena y el modelo pierde relevancia en tokens antiguos.
Conclusión
Con todo lo visto, me gustaría aclarar que no en todos los contextos es necesario utilizar un agente, muchos cometen el error de gastar dinero manteniéndolos e invirtiendo en ellos cuando un LLM es suficiente para resolver el problema, con los conocimientos claros ahora vas a poder decidir cuál de los dos utilizar.
