Entendiendo los fundamentos de la construcción de Agentes de IA

Antes de entrar en la construcción de un agente, desglosamos cómo funciona un agente de IA. En esencia, un agente de IA actúa como un sistema que actúa en nombre de un usuario para lograr un resultado específico al percibir su entorno, tomar decisiones y realizar acciones. Aunque pueden variar desde chatbots simples hasta sistemas autónomos complejos, la mayoría de los agentes de IA comparten algunos componentes fundamentales:

Percepción

Es la capacidad de recopilar información del entorno. Este entorno puede ser una interfaz de chat, una base de datos, una página web o incluso sensores físicos. Las entradas pueden incluir:

• Comandos de texto de un usuario (es decir, un mensaje o aviso).
• Eventos desencadenados por otros sistemas, como webhooks o mensajes.
• Información recuperada de sitios web o APIs.
• Contenido de documentos o bases de datos.

Toma de decisiones

Este es el “cerebro” del agente. Basado en su percepción y sus objetivos programados, el agente decide qué hacer a continuación. Esta lógica central puede involucrar:

• Modelos de Lenguaje Grande (LLMs): Los agentes modernos a menudo utilizan LLMs (como GPT, Gemini, Claude, etc.) como su motor de razonamiento principal para entender solicitudes, formular planes y generar respuestas.
• Sistemas Basados en Reglas: Instrucciones simples como “si el cliente pide un reembolso, ejecuta el flujo de trabajo de reembolso”.
• Modelos de Aprendizaje Automático: Algoritmos entrenados para predecir resultados o clasificar información para guiar decisiones.
• Planificación: Descomponer un objetivo complejo (por ejemplo, “planificar un viaje a Roma”) en pasos más pequeños y manejables (buscar vuelos, encontrar hoteles, verificar requisitos de visa).

Acción

Una vez tomada una decisión, el agente necesita actuar. Esto implica interactuar con su entorno para ejecutar los pasos elegidos. Las acciones pueden ser diversas, tales como:

• Enviar un mensaje de vuelta al usuario.
• Llamando a una API (como buscar en la web o publicar en un canal de Discord).
• Ejecutando un flujo de trabajo (¡como un flujo de trabajo de n8n!).
• Actualizando información en una base de datos.
• Controlando un dispositivo físico.

Memoria

Los agentes a menudo necesitan recordar interacciones pasadas o información aprendida para proporcionar contexto a futuras decisiones. La memoria permite a un agente:

• Recordar partes anteriores de una conversación para mantener el contexto.
• Almacenar preferencias del usuario (por ejemplo, “siempre usar unidades métricas”).
• Acceder a bases de conocimiento externas (como documentos o bases de datos) para responder preguntas con precisión.
• Aprender de experiencias pasadas para mejorar el rendimiento futuro.

Estos componentes trabajan juntos en un ciclo continuo: el agente percibe su entorno, decide sobre una acción basada en sus objetivos y su memoria, y luego realiza esa acción, cambiando potencialmente el entorno y comenzando el ciclo nuevamente.

Cómo crear agentes de IA: 3 enfoques prácticos

Entonces, ¿cómo construimos un agente de IA? Hay varias maneras de abordar esto, cada una con su propio conjunto de compensaciones en términos de flexibilidad, complejidad y velocidad de desarrollo.

Construyendo agentes de IA desde cero

Aprender a construir un agente de IA desde cero implica codificar todos los componentes utilizando lenguajes de programación como Python, aprovechando bibliotecas específicas de IA/ML.

Este enfoque ofrece máxima flexibilidad y control sobre cada aspecto del comportamiento del agente. Sin embargo, requiere una experiencia técnica significativa en áreas como ingeniería de software, integración de API y, potencialmente, aprendizaje automático.

Este camino a menudo responde a la pregunta “¿cuánto cuesta construir un agente de IA?” con “significativamente”, debido al tiempo y la experiencia de desarrollo requeridos. Frecuentemente se elige para proyectos altamente especializados o de investigación donde las herramientas existentes no satisfacen requisitos específicos.

Uso de frameworks existentes para construir agentes de IA

Existen varios frameworks (como LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel o Autogen) que proporcionan componentes y abstracciones preconstruidos diseñados para crear agentes de IA. Estos frameworks ofrecen bloques de construcción para gestionar prompts, conectarse a LLMs, manejar memoria, definir herramientas (acciones) y orquestar pasos del agente.

Esta aproximación acelera significativamente el desarrollo en comparación con la construcción desde cero, ya que maneja gran parte de la complejidad subyacente. Sin embargo, aún requiere un dominio de codificación y una buena comprensión de la arquitectura y los conceptos del framework elegido.

Uso de herramientas de automatización de flujos de trabajo

Plataformas como n8n proporcionan un entorno visual basado en nodos para construir agentes. Conectas servicios como LLMs, APIs y bases de datos como nodos, definiendo la lógica y las acciones del agente al organizar y configurar estos nodos en un flujo de trabajo.

Este enfoque reduce significativamente la barrera de entrada y acelera el desarrollo y la creación de prototipos, trasladando el enfoque del codificado complejo al diseño del flujo de trabajo y la integración de herramientas.

Cómo construir un agente de IA con n8n: Tutorial paso a paso

n8n se destaca como una opción para construir agentes de IA porque equilibra de manera única la flexibilidad de implementación con la velocidad de entrega. Aunque principalmente es una herramienta de automatización de flujos de trabajo, permite la creación de agentes que pueden llamar múltiples herramientas preconstruidas o personalizadas, integrar capacidades RAG para recuperación de conocimiento y conectarse a diversas interfaces de chat a través de sus opciones flexibles de API y SDK.

Construiremos un agente de investigación práctico que raspa la web y guarda el resumen automáticamente.

Requisitos previos

• Instancia de n8n: Necesitas tener n8n en funcionamiento. Esto puede ser una instancia auto-alojada o una cuenta en n8n Cloud.
• Browserless: Se requiere acceso a una instancia de Browserless para el raspado web. Puedes usar su servicio en la nube o alojar tu propia instancia.
• Clave de API de Google AI: Obtén una clave de API de Google AI Studio para usar el modelo Gemini.
• Discord: Configura un webhook o cuenta de bot en Discord para enviar notificaciones cuando la investigación esté completa.

Paso 1: Configurar el disparador

Cada flujo de trabajo de n8n comienza con un nodo de disparador. Este nodo activa el flujo de trabajo cuando se produce un evento específico. Para nuestro Agente de Investigación AI, queremos que se active cuando le enviemos un mensaje que contenga una URL, típicamente a través de una interfaz de chat.

En el lienzo de n8n, haz clic en el botón ‘+’ para agregar tu primer nodo. Elige un disparador relevante a cómo deseas interactuar con tu agente.

Paso 2: Configurar el núcleo del agente

El corazón de nuestro flujo de trabajo es el nodo AI Agent. Este nodo actúa como el orquestador central, conectando el disparador, el Modelo de Lenguaje Grande (LLM) y las herramientas que puede utilizar el agente.

Añade un nodo AI Agent al lienzo y conecta la salida de tu nodo disparador a la entrada del nodo AI Agent.

En la configuración del nodo AI Agent, asegúrate de que el menú desplegable Agente esté establecido en _Tools Agent_. Este tipo está diseñado para agentes que necesitan utilizar herramientas específicas para lograr tareas. Establece la Fuente para el Prompt (Mensaje de Usuario) en _Connected Chat Trigger Node_.

Paso 3: Definir la meta y las instrucciones del agente

Aquí es donde le indicas a la IA lo que deseas que haga y cómo debe utilizar sus herramientas. Instrucciones claras son cruciales para un rendimiento confiable del agente.

Añade un nodo Google Gemini Chat Model y configúralo con tus credenciales (tu Clave API de Google AI).

Selecciona el modelo deseado (por ejemplo, gemini-2.5-pro) y conecta este nodo LLM a la entrada de modelo de chat del nodo AI Agent.

En los parámetros del nodo AI Agent, hay un campo llamado Mensaje del Sistema dentro de la sección Opciones. Aquí defines las instrucciones core para el agente.

Paso 4: Añadir la herramienta de raspado web

Ahora configuramos las herramientas que el agente puede usar. Primero, el raspador web utiliza Browserless. Como no hay un nodo dedicado para Browserless, usamos el versátil HTTP Request Tool node.

Añade un nodo de herramienta de solicitud HTTP al lienzo y renómbralo a _website_scraper_. Configura el nodo como en la imagen y define el método, la URL de contexto del API y el cuerpo en JSON que Browserless espera. Usa un marcador de posición para la URL que proporcionará el agente.

Paso 5: Definir la herramienta de guardado a Notion

A continuación, configuramos la herramienta para guardar la información raspada y resumida en tu base de datos Notion.

Añade un nodo de herramienta Notion al lienzo y renómbralo a _save_to_notion_, nuevamente coincidiendo con el nombre de herramienta del mensaje del sistema. Configura la autenticación a Notion y la creación de una nueva página. En la sección de propiedades, mapea los datos generados por el agente a los campos de tu base de datos Notion.

Paso 6: Definir la herramienta de notificación de Discord

Para asegurar que el agente reporte la finalización de su tarea, lo equipamos con una herramienta para enviar mensajes a Discord. Esto permite al agente decidir cuándo y cómo notificarnos basado en sus instrucciones y el resultado de sus tareas.

Añade un nodo de herramienta de Discord, nómbralo “discord_notification” y selecciona tus credenciales de Webhook o Bot de Discord. Aquí puedes indicar al agente que cree el mensaje de notificación.

Paso 7: Probar y refinar tu agente de IA

Construir agentes de IA es un proceso iterativo. Probar a fondo y refinar tus instrucciones son clave para lograr un rendimiento confiable.

Asegúrate de guardar el flujo de trabajo y enviar un mensaje de chat con una URL que deseas investigar. Observa la ejecución del flujo en la interfaz de n8n verificando la entrada/salida de cada nodo.

Resumen

En este artículo, examinamos los componentes centrales de los agentes de IA y las principales maneras de arquitectarlos: codificación desde cero, uso de frameworks o herramientas visuales como n8n. Nuestro ejemplo del agente de investigación mostró cómo n8n facilita la creación de agentes potentes. Al conectar LLMs con diferentes herramientas visualmente, puedes construir sistemas que actúan de manera inteligente por ti.