Los mejores agentes de IA en 2025: Comparación de herramientas, marcos y plataformas

Las empresas de todos los sectores se enfrentan a un reto común: las tareas repetitivas que agotan el tiempo y paralizan la innovación. Aunque la automatización tradicional puede gestionar flujos de trabajo sencillos, tiene dificultades con la complejidad y la imprevisibilidad.

Los agentes de IA ofrecen una solución de cambio radical. A diferencia de los chatbots básicos o las herramientas basadas en reglas, pueden analizar la información, tomar decisiones y adaptarse a nuevas situaciones, sin la constante intervención humana. Esta capacidad está impulsando su rápida adopción, y el mercado de agentes de IA alcanzó los 5.400 millones de dólares en 2024 y se prevé que crezca un 45,8% anual hasta 2030.

Esta guía explora las principales soluciones de agentes de IA en 2025 -desde herramientas de bajo código hasta plataformas empresariales- centrándose en la implementación y la estrategia en el mundo real. Tanto si eres programador, científico de datos o líder tecnológico, encontrarás ideas prácticas para guiar tu próximo movimiento.

Para los que no conozcan el concepto, nuestra página Entender a los Agentes de IA: El tutorial El futuro de los sistemas autónomos proporciona un contexto fundacional adicional.

¿Qué son los agentes de IA?

Antes de elegir una solución, es importante entender qué son los agentes de IA y en qué se diferencian de la automatización tradicional.

Un agente de IA es un sistema de software que puede percibir su entorno, analizar datos, tomar decisiones y actuar para alcanzar objetivos, sin intervención humana constante. A diferencia del software convencional, que sigue reglas fijas, los agentes de IA se adaptan en función de la información que recopilan y aprenden de la experiencia.

La mayoría de los agentes se basan en cuatro componentes clave:

• Percepción: Recoger datos de usuarios, sensores o bases de datos
• Toma de decisiones: Analizar datos mediante algoritmos o LLM como el Soneto 4 de Claude
• Acción: Responder mediante actualizaciones del sistema, uso de herramientas o resultados
• Aprender: Mejorar con el tiempo en función de las reacciones y los resultados

Lo que diferencia a los agentes modernos es su capacidad para procesar entradas multimodales; no sólo texto, sino también imágenes, audio y vídeo. Esto les da una comprensión del contexto más parecida a la humana, lo que permite respuestas más sofisticadas y flexibles.

Aplicaciones

Los agentes de IA ya están resolviendo problemas reales en todos los sectores:

• Atención al cliente: Plataformas como Agentforce gestionan las consultas 24/7 y mejoran con el uso
• Sanidad: Los agentes ayudan en el diagnóstico y controlan los datos del paciente
• Finanzas: Se adaptan para detectar el fraude y potenciar la negociación algorítmica
• Estos casos de uso muestran cómo los agentes de IA van más allá de la automatización para ofrecer una toma de decisiones adaptable e inteligente.

¿Quieres saber más? Consulta nuestra guía IA Agentica: Cómo funciona, ventajas, comparación con la IA tradicional para un desglose detallado.

Los mejores agentes de IA: Lista completa

El mercado de agentes de IA ofrece docenas de soluciones, pero elegir la plataforma adecuada requiere comprender cómo cada una de ellas aborda las necesidades empresariales y los requisitos técnicos específicos. 

Dicho esto, veamos algunos de los mejores agentes de IA en diversos formatos, desde marcos y herramientas de desarrollo hasta agentes empresariales prefabricados. 

Los mejores marcos y herramientas de desarrollo de agentes de IA

Aunque los agentes empresariales prefabricados funcionan bien para las grandes organizaciones que pueden permitírselos, la creación de agentes personalizados ofrece una opción fiable para obtener exactamente lo que necesitas. En esta sección, describiremos los principales marcos de desarrollo para la creación de agentes basados en código y las mejores soluciones de código abierto sin código que hacen que el desarrollo de agentes sea accesible a equipos sin grandes conocimientos de programación.

1. LangGraph

LangGraph es un marco especializado dentro del ecosistema LangChain que se centra en la construcción de agentes controlables, con estado y compatibles con el streaming. 

Con más de 14.000 estrellas de GitHub y 4,2 millones de descargas mensuales, ha demostrado una fuerte adopción empresarial, con empresas como Klarna que han reducido el tiempo de resolución del soporte al cliente en un 80%.

• Orquestación de agentes con estado: Mantiene el contexto a lo largo de interacciones prolongadas.
• Soporte multiagente: Maneja flujos de trabajo monoagente, multiagente, jerárquicos y secuenciales.
• Integración de LangSmith: Monitorización y seguimiento del rendimiento integrados.
• Flujos de trabajo humanos en el bucle: Incluye pasos de aprobación y puntos de intervención manual.
• Capacidades de streaming: Generación de respuestas en tiempo real para mejorar la experiencia del usuario.
• Memoria a largo plazo: Contexto persistente a través de sesiones y conversaciones.

Puedes empezar con nuestro tutorial LangGraph, que explora la plataforma con más detalle y ofrece una guía introductoria para empezar. 

2. AutoGen

AutoGen es el marco de conversación multiagente de Microsoft que utiliza una arquitectura basada en eventos para tareas colaborativas complejas. Lanzado en septiembre de 2023, ha crecido hasta alcanzar más de 45.000 estrellas de GitHub y supera a las soluciones de agente único en las pruebas comparativas GAIA, con empresas como Novo Nordisk implementándolo para flujos de trabajo de ciencia de datos.

• Conversaciones multiagente: Coordina múltiples agentes de IA para la resolución colaborativa de problemas.
• Arquitectura basada en eventos: Maneja interacciones complejas entre agentes.
• Amplia documentación: Completos tutoriales y guías de migración.
• Integración LLM: Funciona con varios modelos lingüísticos de gran tamaño.
• Flujos de trabajo escalables: Diseñado para tareas empresariales complejas.
• Herramientas educativas: Popular en entornos académicos y de formación.

Empieza echando un vistazo a nuestro Tutorial de AutoGent, que te enseña a crear aplicaciones de IA multiagente. 

3. CrewAI

CrewAI orquesta agentes de IA de rol para tareas colaborativas centrándose en la simplicidad y en unos requisitos de configuración mínimos. Lanzada a principios de 2024, ha conseguido más de 32.000 estrellas de GitHub y casi 1 millón de descargas mensuales, lo que la hace popular para la atención al cliente y la automatización del marketing.

• Agentes basados en roles: Asigna responsabilidades específicas a cada agente de la tripulación.
• Aplicación sencilla: Se requiere un código mínimo para la configuración del agente.
• Independencia de LangChain: Funciona sin marco complejo. dependencias.
• Flujos de trabajo colaborativos: Los agentes trabajan juntos en objetivos compartidos.
• Adopción popular: Muy utilizado en los sectores de atención al cliente y marketing.
• Despliegue rápido: Configuración rápida para sistemas multiagente.

Para una guía práctica de implementación, consulta nuestra CrewAI: Una guía con ejemplos de sistemas multiagente de IA tutorial.

4. OpenAI Agents SDK

El SDK de Agentes de OpenAI es un marco ligero de Python lanzado en marzo de 2025 que se centra en crear flujos de trabajo multiagente con rastreo y guardrails exhaustivos. Con más de 11.000 estrellas de GitHub, ofrece compatibilidad agnóstica de proveedores con más de 100 LLM diferentes.

• Diseño ligero: Mínima sobrecarga para los flujos de trabajo multiagente.
• Proveedor agnóstico: Compatible con más de 100 modelos de idiomas diferentes.
• Rastreo exhaustivo: Capacidades detalladas de supervisión y depuración.
• Barandillas incorporadas: Mecanismos de seguridad y controles de comportamiento.
• Baja curva de aprendizaje: Accesible para programadores de Python.
• Integración de OpenAI: Conexión sin fisuras con los servicios OpenAI.

Empieza con nuestro Tutorial del SDK de Agentes de OpenAI para una implementación paso a paso.

5. Kit de desarrollo de agentes de Google (ADK)

El ADK de Google es un marco modular anunciado en abril de 2025 que se integra con el ecosistema de Google, incluidos Gemini y Vertex AI. Con unas 10.000 estrellas de GitHub, admite composiciones jerárquicas de agentes y requiere menos de 100 líneas de código para un desarrollo eficiente.

• Integración en el ecosistema de Google: Conexión nativa con Géminis y Vertex AI.
• Arquitectura modular: Enfoque de desarrollo flexible basado en componentes.
• Composiciones jerárquicas: Admite relaciones y dependencias complejas entre agentes.
• Desarrollo de herramientas a medida: Construye herramientas especializadas para casos de uso específicos.
• Requisitos mínimos del código: Desarrollo eficiente con menos de 100 líneas de código.
• Plataforma Agentspace: Utilizado en la propia plataforma de despliegue de agentes de Google.

Conoce los detalles de la implementación en nuestro Tutorial del Kit de Desarrollo de Agentes (ADK).

Comparación del marco de agentes de IA 

La tabla siguiente compara los principales marcos y herramientas para crear agentes de IA, destacando sus características clave, casos de uso ideales y adopción en el mundo real, para ayudarte a elegir el más adecuado a tus necesidades.

Los mejores agentes de IA sin código y de código abierto

Para los equipos sin conocimientos profundos de codificación o los que buscan avanzar rápidamente, estas herramientas de agente de IA sin código y de código abierto ofrecen una potente funcionalidad con una configuración mínima.

1. Dify

Dify es una plataforma de bajo código para crear agentes de IA con más de 93.000 estrellas de GitHub que hace accesible el desarrollo de agentes a usuarios sin conocimientos técnicos. Su interfaz visual admite cientos de LLM diferentes e incluye estrategias integradas de RAG, Llamada a Función y ReAct para disponer de amplias capacidades de agente.

• Interfaz visual: Componentes de arrastrar y soltar para el desarrollo de agentes.
• Soporte Multi-LLM: Compatible con cientos de modelos lingüísticos diferentes.
• Estrategias incorporadas: Incluye los enfoques RAG, Llamada a Función y ReAct.
• Búsqueda vectorial TiDB: Integración escalable de bases de datos vectoriales.
• Funciones de empresa: Generación de documentos y análisis de informes financieros.
• Creación rápida de prototipos: Desarrollo rápido para startups y empresas.

Puedes empezar a utilizar Dify hoy mismo con nuestro artículo, Dify AI: Una guía con proyecto de demostración.

2. AutoGPT

AutoGPT estableció el espacio de los agentes de IA de código abierto al dividir objetivos complejos en subtareas manejables que puede ejecutar de forma independiente. 

Construido sobre los modelos GPT de OpenAI, puede acceder a Internet, interactuar con varias API y mantener la memoria entre sesiones. La adaptabilidad de la plataforma la hace valiosa para la investigación, la recopilación de datos y la automatización de procesos repetitivos. 

Sin embargo, como explico en nuestra guía AutoGPT, requiere algunos conocimientos técnicos para su configuración y mantenimiento.

Su naturaleza de código abierto y su diseño modular ofrecen ventajas únicas a los equipos técnicos:

• Descomposición de tareas: Divide automáticamente los objetivos complejos en subtareas ejecutables.
• Acceso a Internet: Busca e interactúa con servicios web de forma autónoma.
• Gestión de la memoria: Mantiene el contexto a través de secuencias de tareas prolongadas.
• Integración API: El diseño modular admite numerosas herramientas de terceros.
• Libertad de código abierto: Derechos completos de personalización y modificación.
• Estructura de costes: Plataforma gratuita con costes de API OpenAI (0,03-0,06 $ por 1.000 tokens).

3. n8n

n8n ofrece una plataforma de automatización de flujos de trabajo que permite a los equipos crear flujos de trabajo de agentes de IA mediante interfaces de arrastrar y soltar. Esta herramienta de código abierto admite integraciones de IA y proporciona capacidades visuales de creación de flujos de trabajo para automatizar procesos empresariales complejos sin conocimientos de programación.

• Interfaz de arrastrar y soltar: Creación visual de flujos de trabajo sin codificación.
• Apoyo a la integración de la IA: Conecta con varios servicios y modelos de IA.
• Automatización del flujo de trabajo: Automatiza procesos empresariales y flujos de datos complejos.
• Plataforma de código abierto: Desarrollo impulsado por la comunidad con opciones de autoalojamiento.
• Amplia gama de conectores: Admite cientos de servicios y API diferentes.
• Depuración visual: Herramientas sencillas de resolución de problemas y supervisión del flujo de trabajo.

Consulta nuestro Tutorial n8n AI para ver ejemplos de automatización del flujo de trabajo.

4. Rasa

Rasa proporciona un marco de trabajo de código abierto para construir una sofisticada IA conversacional con un amplio potencial de personalización. Con la confianza de empresas como American Express, su arquitectura CALM separa la comprensión del lenguaje de la lógica empresarial, permitiendo cualquier integración LLM sin interrumpir los flujos de trabajo.

• Control total de personalización: Modifica cualquier aspecto del sistema conversacional.
• Arquitectura CALMA: Separación limpia entre la comprensión del lenguaje y la lógica empresarial.
• Despliegue local: Mantiene un control total de los datos para aplicaciones sensibles.
• Soporte a empresas: Servicios profesionales y asistencia para implantaciones de producción.
• Soporte multilingüe: Maneja diversos requisitos lingüísticos.
• Desarrollo comunitario: Ecosistema de colaboradores activos con actualizaciones periódicas.

5. BotPress

BotPress combina un constructor de flujo visual con ganchos de código para crear chatbots altamente personalizables con amplias capacidades de análisis. Esta plataforma de código abierto proporciona una interfaz gráfica de usuario para la creación de flujos, al tiempo que admite integraciones personalizadas y una supervisión detallada del rendimiento de las interacciones de los agentes.

• Constructor visual de flujos: Diseño de conversaciones basado en GUI sin requisitos de codificación.
• Ganchos de código: Integración de programación personalizada para funciones avanzadas.
• Panel de control analítico: Seguimiento exhaustivo del rendimiento de los agentes y de las interacciones de los usuarios.
• Despliegue multiplataforma: Admite varios canales y plataformas de mensajería.
• Flexibilidad de código abierto: Desarrollo impulsado por la comunidad con arquitectura extensible.
• Integraciones personalizadas: Conecta con API externas y sistemas empresariales.

Comparación de agentes de IA sin código y de código abierto 

La tabla siguiente desglosa las principales herramientas de agentes de IA sin código y de código abierto, comparando sus características principales, puntos fuertes y casos de uso ideales, lo que facilita la selección de la solución adecuada en función de las necesidades técnicas y los objetivos de tu equipo.

Los mejores agentes de IA empresarial preconstruidos

Las herramientas que se indican a continuación representan los principales agentes de IA empresarial preconstruidos, diseñados para una implantación escalable y de nivel de producción. Estas plataformas ofrecen sólidas capacidades listas para usar, con una profunda integración en los ecosistemas existentes

1. Devin AI (Laboratorios de Cognición)

Devin AI destaca como el primer ingeniero de software de IA realmente capaz, que se ocupa de proyectos de desarrollo completos, desde la planificación hasta la implantación. Construida por programadores competitivos con 10 medallas de oro IOI, esta plataforma combina grandes modelos lingüísticos con el aprendizaje por refuerzo en un entorno sandboxed. 

Empresas como Nubank han registrado mejoras de eficiencia de 12 veces y ahorros de costes de 20 veces al migrar bases de código de varios millones de líneas. La plataforma destaca en la migración de código heredado, la corrección de errores y el ajuste del modelo de IA.

Las capacidades y la estructura de precios de la plataforma reflejan su orientación al desarrollo:

• Codificación independiente: Escribe, depura y despliega aplicaciones completas de forma independiente.
• Colaboración en tiempo real: Permite a los programadores trabajar junto al agente de IA.
• Migración de código heredado: Se especializa en modernizar bases de código complejas y obsoletas.
• Integración API: Conecta con VSCode y otras herramientas de desarrollo.
• Precios flexibles: Plan básico a 20 $/mes, Equipo a 500 $/mes, Precios personalizados para empresas.
• Capacidad de aprendizaje: Mejora el rendimiento mediante la retroalimentación y el entrenamiento de los usuarios.

2. Agentforce (Salesforce)

Agentforce amplía el dominio del CRM de Salesforce al territorio de los agentes de IA, proporcionando soluciones preconstruidas para las funciones de ventas, servicios, marketing y comercio. 

La plataforma combina la IA generativa con el razonamiento agéntico, utilizando la Nube de Datos de Salesforce para la automatización consciente del contexto. Grandes clientes como The Adecco Group, OpenTable y Saks utilizan Agentforce para ofrecer respuestas más rápidas y personalizadas a sus clientes. 

La fuerza de la plataforma reside en su profunda integración CRM y en las relaciones empresariales establecidas.

El enfoque empresarial de la plataforma ofrece amplias capacidades de automatización empresarial:

• Integración CRM: Conecta directamente con los datos y flujos de trabajo existentes de Salesforce.
• Agentes preconstruidos: Soluciones preparadas para funciones empresariales comunes.
• Constructor de bajo código: Herramienta Constructor de Agentes para crear automatizaciones personalizadas sin programar.
• Despliegue multicanal: Funciona en web, móvil, Slack y otras plataformas.
• Acceso a la nube de datos: Utiliza los datos unificados de clientes de Salesforce para interacciones personalizadas.
• Precios de suscripción: Integrado con los planes existentes de Salesforce (costes específicos no revelados).

3. Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio proporciona una plataforma completa para crear asistentes de IA que se integran con las aplicaciones de Microsoft 365. 

El enfoque de bajo código permite a los usuarios empresariales crear agentes personalizados sin grandes conocimientos de programación. Empresas como ICG han informado de un ahorro de costes de 500.000 dólares y una mejora de los márgenes del 20% gracias a la implantación de Copilot. 

La estrecha integración de la plataforma con Microsoft 365 proporciona un valor inmediato a las organizaciones que ya utilizan estas herramientas. Puedes familiarizarte con Microsoft Copilot en nuestro curso Introducción a Microsoft Copilot. 

El enfoque de productividad de la plataforma ofrece un valor inmediato a los usuarios del ecosistema Microsoft:

• Integración con Microsoft 365: Automatización nativa en Word, Excel, Outlook y Teams.
• Desarrollo de bajo código: Herramientas visuales para crear agentes sin programar.
• Orquestación multiagente: Coordina múltiples agentes de IA para flujos de trabajo complejos.
• Integración de Azure AI: Acceso a más de 1.800 modelos de Azure AI Foundry.
• Capacidades de uso del ordenador-: Las actualizaciones recientes permiten a los agentes interactuar con aplicaciones de escritorio.
• Modelo de suscripción: Incluido en el precio del complemento Microsoft 365 Copilot.

4. Asistente IBM Watsonx

El Asistente Watsonx de IBM aporta décadas de experiencia en investigación de IA al desarrollo de interfaces conversacionales, centrándose en los requisitos de seguridad y conformidad de nivel empresarial. 

La plataforma combina la comprensión del lenguaje natural con el machine learning y un editor de diálogos intuitivo. Es adecuado para sectores con requisitos de cumplimiento estrictos, como la banca y la sanidad, donde la reputación de IBM en seguridad empresarial proporciona confianza. Sin embargo, la plataforma puede implicar costes más elevados y una configuración más compleja en comparación con los nuevos operadores.

La herencia empresarial de la plataforma ofrece sólidas capacidades de IA conversacional:

• Seguridad empresarial: Satisface los estrictos requisitos de cumplimiento de las industrias reguladas.
• Soporte multicanal: Maneja interacciones de texto y voz en varias plataformas.
• Editor de diálogos sin código: Interfaz visual para crear flujos de conversación.
• Integración de sistemas empresariales: Conecta con las aplicaciones y bases de datos empresariales existentes.
• Mejora de la IA Generativa: Utiliza LLMs watsonx para mejorar la calidad de la respuesta.
• Precios basados en la nube: Planes de suscripción a través de IBM Cloud (los costes específicos varían según el uso).

Otras menciones destacadas

Varias plataformas especializadas abordan necesidades empresariales específicas con enfoques únicos. 

• Códice de OpenAI: Codex es el agente de ingeniería de software basado en la nube de OpenAI, diseñado para automatizar tareas de codificación como escribir características, corregir errores, ejecutar pruebas y proponer pull requests. Cada tarea opera dentro de su propio sandbox seguro en la nube, precargado con el repositorio del usuario. Aprende más en este tutorial del Codex.
• Google Jules: Jules es el asistente de codificación asíncrono de Google que se integra directamente con los repositorios de los programadores. Clona el código base en una máquina virtual segura de Google Cloud, comprende el contexto completo del proyecto y realiza tareas como escribir pruebas, crear nuevas funciones, corregir errores y actualizar dependencias. Más información en este tutorial sobre Google Jules.
• Operador de OpenAI: Un agente de IA diseñado para interactuar con sitios web como un humano, haciendo clic, escribiendo y navegando por interfaces basadas en entradas visuales. Funcionando en un entorno de navegador seguro, puede reservar viajes, pedir comida y rellenar formularios. Las acciones sensibles, como los inicios de sesión o los pagos, requieren la aprobación del usuario. Más información en este blog sobre el Operador de OpenAI.
• El Proyecto Astra representa la visión de Google de un asistente universal de IA que pueda comprender e interactuar a través de múltiples modalidades. Este prototipo combina modelos lingüísticos avanzados con capacidades de visión por ordenador y procesamiento en tiempo real, lo que permite interacciones naturales mediante texto, voz, imágenes y vídeo. 
• Yellow.ai se especializa en automatización conversacional con soporte para más de 135 idiomas, y presta servicio a empresas globales como Domino's y Hyundai. 
• Moveworks se centra en la automatización de la asistencia al empleado, ayudando a organizaciones como CVS Health a reducir las charlas con agentes en directo en un 50%.
• AWS Q Dev Amazon actualizó el chat para programadores de Amazon Q con un razonamiento agéntico de varios pasos para que el asistente pueda llamar de forma autónoma a más de 200 API de AWS, diagnosticar problemas de recursos y aplicar correcciones dentro de la consola o Slack sin ayuda humana. 
• SAP Joule. Joule Studio permite a los clientes de SAP crear agentes sin código ("habilidades") que extraen datos de ERP en tiempo real, sugieren las mejores acciones siguientes y automatizan las aprobaciones, manteniendo intacta la gobernanza a la vez que se aceleran las decisiones. GA para habilidades personalizadas en junio; los agentes de aduanas aterrizarán a finales de año. 

Análisis comparativo

Los equipos de desarrollo también deberían considerar los asistentes de codificación de IA como herramientas complementarias a las plataformas de agentes completas. Nuestra guía sobre Los 12 mejores asistentes de codificación de IA en 2025 abarca herramientas especializadas que trabajan junto a los sistemas de agentes.

La elección entre plataformas suele depender más de las inversiones tecnológicas existentes y de las capacidades organizativas que de la mera comparación de características. 

Las plataformas centradas en el desarrollo, como Devin AI, destacan en las tareas de codificación, mientras que las soluciones empresariales, como Agentforce y Watsonx Assistant, dan prioridad a la integración de sistemas empresariales. 

Las opciones de código abierto proporcionan adaptabilidad, pero requieren conocimientos técnicos, mientras que las plataformas basadas en suscripción ofrecen una asistencia completa con dependencias del ecosistema.

Estrategias de aplicación y buenas prácticas

Pasar de la evaluación de agentes al despliegue con éxito requiere un enfoque estructurado que aborde tanto los requisitos técnicos como la preparación organizativa.

Cómo empezar

Si acabas de empezar, estos consejos pueden ayudarte a ponerte al día en poco tiempo. 

1. Empieza por evaluar y planificar

El éxito de la implantación de un agente de IA comienza con una evaluación exhaustiva de tus flujos de trabajo e infraestructura técnica actuales. Identifica los procesos que implican la toma de decisiones repetitivas o el análisis de datos, ya que representan los candidatos más fuertes para la automatización de agentes. Documenta los puntos débiles existentes, mide las métricas de rendimiento actuales y establece medidas de referencia para evaluar la eficacia del agente más adelante.

2. Elige la plataforma adecuada para tu equipo

La selección debe alinear las capacidades del agente con tus casos de uso específicos, en lugar de elegir basándote sólo en la popularidad. Los equipos técnicos se benefician de marcos como LangGraph o AutoGen para el desarrollo personalizado, mientras que los usuarios empresariales suelen encontrar más valor en plataformas de bajo código como Dify o en soluciones empresariales establecidas. Ten en cuenta los conocimientos de programación de tu equipo, la pila tecnológica existente y la capacidad de mantenimiento a largo plazo.

3. Realiza pruebas piloto específicas

Empieza con un caso de uso único y bien definido que ofrezca un valor empresarial mensurable, pero que no interrumpa las operaciones si surgen problemas. La mayoría de las organizaciones consideran que los periodos piloto de 2-3 meses proporcionan tiempo suficiente para evaluar la eficacia y abordar los obstáculos técnicos iniciales.

Los equipos técnicos pueden adquirir experiencia mediante un aprendizaje estructurado con nuestro programa de Ingeniero de IA Asociado para Programadores, mientras que los equipos de ciencia de datos se benefician del programa de Ingeniero de IA Asociado para Científicos de Datos.

Buenas prácticas

Una vez que hayas elegido la herramienta adecuada y empieces a desarrollar tus agentes de IA, aquí tienes algunas buenas prácticas que debes tener en cuenta. 

1. Construye sistemas de agentes, no herramientas aisladas

En lugar de desplegar agentes aislados, construye sistemas de agentes en los que los componentes especializados trabajen juntos: un agente se encarga de la recogida de datos, mientras que otro realiza el análisis y un tercero toma medidas basándose en los resultados. Este enfoque refleja los flujos de trabajo colaborativos que recomiendan empresas punteras como OpenAI y Anthropic.

2. Sigue el flujo de trabajo probado en cuatro pasos

Implementa el flujo de trabajo del agente en cuatro pasos: asignación de tareas al usuario, planificación y asignación del trabajo, mejora iterativa de los resultados y ejecución de las acciones. Construye bucles de retroalimentación en los que los agentes puedan revisar y perfeccionar su trabajo antes de la entrega final, mejorando la calidad del resultado con el tiempo.

3. Evita los errores comunes de implementación

Los agentes funcionan mejor para situaciones impredecibles en las que fallarían los sistemas basados en reglas, que para la simple automatización del flujo de trabajo. Evita automatizarlo todo de inmediato; en su lugar, céntrate en los procesos de alto valor que se benefician de una toma de decisiones inteligente.

4. Mide lo que importa

Realiza un programa de seguimiento de las métricas cuantitativas, como la tasa de resolución de problemas, y cualitativas, como la satisfacción de los usuarios. Fija líneas de base de rendimiento claras y establece ciclos de revisión periódicos para identificar oportunidades de optimización.

5. Planificar el crecimiento desde el primer día

Considera el aumento de los costes de uso de la API, los requisitos de infraestructura y las necesidades de soporte a medida que crece el uso de agentes. Desarrollar la experiencia interna mediante programas de formación para reducir la dependencia de proveedores externos. Las implantaciones exitosas de agentes a menudo conducen a una reimaginación de los procesos y a iniciativas de transformación digital más amplias.

Reflexiones finales 

Los agentes de IA están evolucionando rápidamente, desde simples chatbots a sistemas que planifican, actúan y colaboran con una mínima intervención. Cada vez son más capaces, más multimodales y están más integradas en los flujos de trabajo empresariales reales.

Peroeste poder conlleva una responsabilidad. Normativas como la Ley de IA de la UE significan que las organizaciones deben dar prioridad a la supervisión, la transparencia y el cumplimiento desde el principio.

¿Quieres aprender a trabajar con agentes de IA modernos? Consulta nuestro Curso Construye agentes dinámicos de LangChain para ponerte manos a la obra con las herramientas que dan forma a esta nueva era.