Cuándo usar agentes de IA vs RAG o prompts directos

Elegir entre un agente de inteligencia artificial y alternativas como prompt directo o RAG puede ahorrar complejidad, reducir costos y mejorar la experiencia. Aquí encontrarás criterios claros y ejemplos concretos para decidir con confianza, considerando flujo de trabajo, latencia, memoria, personalización y salidas no determinísticas.

¿Agente o no agente en escenarios clave?

Tomar la decisión empieza por el objetivo. Si el modelo ya tiene el conocimiento necesario, un agente agrega fricción. Cuando la tarea exige interacción con sistemas externos, memoria y adaptación, un agente aporta valor.

¿Traducción simple requiere agente o no agente?

• No agente. Traducir “tell or how are you” al español se resuelve con prompt directo. El conocimiento ya está en el modelo. No hace falta la complejidad de un agente.

¿Política de viajes se resuelve con RAG o agente?

• No agente. Preguntas como “¿puedo irme en business?” se responden con contexto de la política corporativa usando RAG. El modelo recupera la información y responde: por ejemplo, “se viaja en economy; business se paga de bolsillo.”

¿Asistente de viaje virtual necesita agente para reservas e itinerarios?

• Agente. Planificar vacaciones, investigar itinerarios y hacer reservas implica integrar con otros sistemas vía API, usar el historial de viajes y tomar decisiones. Un agente puede evitar sugerir destinos repetidos y ejecutar acciones.

¿Qué criterios definen el uso de un agente de IA?

La clave es evaluar complejidad, tolerancia a la latencia, control de salidas y necesidad de personalización a largo plazo. Si el proceso es lineal y predecible, no necesitas un agente. Si el proceso es abierto y dinámico, sí conviene.

• Tareas complejas sin flujo de trabajo estructurado. Cuando el “si pasa X, entonces Y” se convierte en un árbol de decisiones que “casi es una red”, programarlo de forma tradicional es arduo. Un agente simplifica esta lógica.
• Alta tolerancia a la latencia. Un agente suele encadenar llamadas al modelo, consultar un API, “pensar” y volver a consultar. Esto toma tiempo. Si necesitas respuestas muy rápidas, mejor evita el agente.
• Salidas no determinísticas aceptables. Las respuestas del agente no serán 100 % seguras. Si se requiere precisión absoluta (ej.: piloto automático de un avión), no es el enfoque adecuado hoy.
• Personalización y memoria a largo plazo. Guardar historia de interacciones y contexto permite adaptar el lenguaje, los ejemplos y los métodos. Pero más memoria implica prompts más pesados; conviene “limpiar” memoria para mantener el rendimiento.

¿Aprendizaje personalizado exige agente con memoria?

• Agente. Un tutor que ajusta su lenguaje, ejemplos y métodos “basándose en las respuestas del estudiante” necesita memoria e historial. Si el estudiante ya dominó “hello, how are you?”, el sistema debe avanzar. Podría ser un agente o un “RAG con esteroides”, pero la adaptación continua favorece el diseño con agente.

¿Tienes un caso real y dudas entre RAG, prompt o agente? Cuéntalo en los comentarios y afinamos juntos la estrategia.