Últimamente no para de hablarse de agentes de IA por todas partes. Cada empresa tiene su roadmap lleno de “agentes que van a revolucionar esto y aquello”, pero cuando rascas un poco, te das cuenta de que pocos han conseguido realmente construir algo útil y que funcione en producción.
Hace poco leí un artículo muy interesante de LangChain sobre cómo construir agentes de forma práctica, y me ha parecido un enfoque muy sensato que quería compartir contigo. Lo he adaptado con mis propias reflexiones después de haberme dado más de un cabezazo intentando implementar sistemas “inteligentes” que al final no lo eran tanto.
El problema de los agentes
Antes de nada, déjame que te diga algo que he aprendido a base de palos: no todo necesita un agente. Sí, has leído bien. A veces la solución más elegante es un simple script de bash o una función que haga exactamente lo que necesitas.
Los agentes son lentos, caros y, seamos honestos, a veces impredecibles. Si puedes resolver tu problema con código tradicional, hazlo. Reserva los agentes para tareas que realmente requieran ese “algo más” de inteligencia y adaptabilidad.
Un marco de trabajo práctico
Después de varios proyectos (algunos exitosos, otros… bueno, otros mejor no los menciono), he llegado a la conclusión de que necesitas un proceso estructurado. Aquí te comparto los 6 pasos que realmente funcionan:
Paso 1: Define el trabajo con ejemplos concretos
Esto es fundamental. Antes de escribir ni una línea de código, siéntate con papel y bolígrafo (ya sabes que soy de los que piensa mejor en papel) y define exactamente qué debe hacer tu agente.
La regla de oro: si no se lo podrías explicar a un becario listo, entonces no está bien definido.
Crea entre 5 y 10 ejemplos concretos de lo que esperas que haga. Por ejemplo, si quieres un agente que gestione emails:
- “Email de Jeff Bezos preguntando por una reunión la próxima semana” → Prioridad alta, revisar calendario, proponer horarios
- “Newsletter de marketing automatizado” → Ignorar o mover a carpeta específica
- “Cliente preguntando sobre precios” → Buscar documentación, preparar respuesta basada en info actualizada
Si no puedes crear ejemplos concretos, tu idea está mal enfocada. Punto.
Paso 2: Diseña el procedimiento operativo
Aquí viene la parte que a muchos les da pereza pero que es crucial: escribe paso a paso cómo haría el trabajo un humano. No te saltes este paso, créeme.
Siguiendo con el ejemplo del agente de email:
- Leer email y analizar remitente
- Consultar base de datos de contactos para contexto
- Clasificar por urgencia e intención
- Si es reunión: revisar calendario y proponer horarios
- Redactar respuesta apropiada
- Revisar y enviar (con supervisión humana)
Este ejercicio te va a revelar muchas cosas que no habías considerado y te va a ahorrar mucho tiempo después.
Paso 3: Construye un MVP con prompts
Aquí es donde muchos equipos se empizan a complicar la vida. No intentes hacer todo de golpe.
Identifica cuál es la tarea de razonamiento más crítica (normalmente clasificación o toma de decisiones) y crea un prompt que la haga bien. Solo eso.
En nuestro ejemplo del email, empezaríamos solo con clasificar emails por urgencia e intención. Nada más. Con datos introducidos a mano:
Email: "¿Podemos reunirnos la próxima semana para hablar del roadmap?"
Remitente: "CEO de Amazon"
Salida: Intención="Reunión", Urgencia="Alta"
Cuando esto funcione bien con tus ejemplos del paso 1, entonces sigues adelante. No antes.
Paso 4: Conecta y orquesta
Ahora sí, es momento de conectar tu prompt con datos reales. APIs, bases de datos, lo que necesites.
Pero cuidado aquí: no te compliques con arquitecturas súper sofisticadas. Empieza simple:
- Un webhook que se dispare con emails nuevos
- Consulta a la API de Gmail
- Enriquecimiento de datos del remitente
- Pasada por tu prompt probado
- Respuesta estructurada
La orquestación compleja puede venir después, cuando tengas confianza en que la lógica básica funciona.
Paso 5: Prueba e itera
Esto es donde se separa el trigo de la paja. Tienes que probar sistemáticamente:
Testing manual primero: usa tus ejemplos del paso 1. Si no pasan estos casos básicos, para y arregla antes de seguir.
Testing automatizado después: cuando el manual funcione, automatiza las pruebas. Define métricas claras de éxito. No vale eso de “parece que funciona bien”.
Para el agente de email:
- Tono profesional y respetuoso ✓
- Detección correcta de intención ✓
- Uso eficiente de herramientas ✓
- Calidad de respuestas ✓
Paso 6: Despliega, escala y refina
Aquí empieza lo bueno (y lo complicado). Despliega con usuarios reales pero con supervisión humana activada.
Monitoriza todo: costes, latencia, precisión, casos extremos. Los usuarios reales van a usar tu agente de formas que jamás imaginaste.
Y algo importante: el lanzamiento es el principio de la iteración, no el final del desarrollo.
Reflexiones desde la trinchera
Después de implementar varios sistemas de este tipo, te digo algunas cosas que he aprendido:
Los agentes no son mágicos. Necesitan datos limpios, contexto bien estructurado y lógica clara. Si tu proceso manual es un caos, el agente no lo va a arreglar.
La supervisión humana es clave, al menos al principio. Nunca he visto un agente que funcione perfecto desde el día uno sin intervención humana.
El coste puede dispararse rápidamente. Ten muy controlado cuántas llamadas haces al LLM y optimiza desde el principio.
Los usuarios siempre encuentran formas creativas de romper tu sistema. Prepárate mentalmente para ello.
Conclusión
Construir agentes útiles no es imposible, pero requiere disciplina y un enfoque metodológico. No te dejes llevar por el hype y aplica el mismo rigor que aplicarías a cualquier otro proyecto de software.
Empieza pequeño, mantente enfocado en casos de uso reales, y no tengas miedo de iterar. Los mejores agentes que he visto han sido construidos paso a paso, con mucha paciencia y testing real.
Y recuerda: a veces la solución más inteligente es no usar IA para nada. Tu script de 50 líneas que funciona perfectamente vale más que el agente más sofisticado del mundo que falla el 20% de las veces.
¿Has intentado construir algún agente? Me encantaría conocer tu experiencia.
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