Cuatro componentes esenciales de los agentes de IA

Comprende cómo operan los agentes de inteligencia artificial desde dentro: los cuatro componentes clave, el papel del LLM, el diseño de prompts, la cadena de pensamiento y la planificación con retroalimentación (react y reflection). Conoce qué aporta cada pieza y cómo se combinan para resolver tareas complejas con mayor autonomía.

¿Qué componentes clave tiene un agente de inteligencia artificial?

Los agentes se estructuran en cuatro bloques que trabajan en conjunto. Este mapa mental permite diseñar soluciones más claras y efectivas.

• Percepción: cómo el agente recopila información del entorno mediante entradas, principalmente texto. También pueden existir entradas por eventos externos como correo o mensajería.
• Planificación y razonamiento: el “cerebro” basado en un LLM que entiende el problema, crea un plan y ejecuta pasos. Requiere contexto y orientación mediante prompts bien diseñados.
• Herramientas: interfaces externas que el agente usa para ejecutar tareas o subpasos, integrando resultados en su plan.
• Memoria: uso de interacciones pasadas como contexto para el problema actual y futuros, favoreciendo aprendizaje y consistencia.

Habilidades que se entrenan: diseño de prompts efectivos, estructuración de planes de acción, lectura y uso de contexto, y orquestación de herramientas con memoria para mejorar resultados.

¿Cómo funcionan la percepción y las entradas del agente?

La mayoría de los agentes descritos son pasivos: esperan una forma de entrada que activa su proceso. El enfoque práctico aquí se centra en entradas de texto.

• Entradas activadas por eventos: llega un correo o un mensaje y el agente reacciona.
• Entradas por interacción humana: el usuario escribe un prompt en texto.
• En desarrollo: voz, imágenes, entradas multimodales y sensores físicos.

Este diseño impulsa la habilidad de captura y normalización de inputs, clave para que el plan posterior sea coherente.

¿Cómo planifica un LLM con cadena de pensamiento?

El LLM no solo responde: planifica. Pedir que “piense paso a paso” genera una cadena de pensamiento que clarifica el proceso y mejora la ejecución.

• Planificación sin retroalimentación: se pide un plan y se ejecuta tal cual, sin cambios durante la marcha. Es un plan estático.
• Cadena de pensamiento: instrucción explícita para razonar por pasos antes de responder.
• Modos de prompting:
• zero-shot: “piensa paso a paso” sin ejemplos.
• few-shot: se aportan ejemplos y se pide una solución inspirada en ellos.

Esto ejercita habilidades de razonamiento paso a paso, selección de ejemplos y formulación de prompts claros.

¿Cómo se diferencia un plan estático de uno dinámico?

La planificación con retroalimentación pide al LLM que ajuste su plan mientras ejecuta, criticando y refinando cada paso con nueva información.

• Beneficio: mayor efectividad y adaptabilidad del agente.
• Coste: más latencia y más llamadas a modelos.

Dos diseños frecuentes potencian este ciclo crítico de mejora:

• react (razonar y actuar): el LLM alterna trazas de razonamiento y acciones, actualizando el plan con resultados de herramientas.
• reflection (reflexión): un segundo LLM supervisor critica y recomienda cambios al LLM que ejecuta. Pueden trabajar varios en paralelo.

Habilidades clave aquí: autocrítica del plan, evaluación iterativa y uso disciplinado de herramientas dentro de un bucle de mejora.

¿Qué aportan las herramientas y la memoria al agente?

Las herramientas materializan la solución al permitir acciones concretas; la memoria consolida el aprendizaje y mejora el contexto en futuras interacciones.

• Herramientas: ejecución de pasos específicos y retorno de resultados al plan.
• Memoria: conserva interacciones pasadas para dar coherencia y continuidad a nuevas tareas.
• Sinergia con el LLM: el “cerebro” planifica, las herramientas actúan y la memoria mantiene el hilo del contexto.

Conecta con la comunidad: ¿qué estrategia de prompts te funcionó mejor, zero-shot o few-shot? ¿Has probado bucles de react o reflection para mejorar precisión? Comparte tus ideas y dudas en los comentarios.