La evolución de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) ha marcado el inicio de una nueva era en inteligencia artificial, y cada vez con más impacto en su desarrollo, donde los sistemas pueden ejecutar flujos de trabajo complejos y de múltiples pasos de forma autónoma. Uno de los avances más emocionantes son los agentes de IA, que aprovechan los LLMs para actuar de manera independiente en nombre de los usuarios, realizando tareas que van desde la automatización de servicios al cliente hasta la generación de código. Este artículo ofrece un análisis profundo del documento de OpenAI, A Practical Guide to Building Agents (OpenAI, 2025), proporcionando una exploración técnica de los agentes de IA, su diseño, implementación y aplicaciones prácticas. Dirigido a desarrolladores, investigadores e innovadores, este blog sirve como una guía de estudio y referencia práctica para construir agentes de IA utilizando los marcos y mejores prácticas de OpenAI. Con referencias verificables, ejemplos de código ejecutables en Google Colab y visualizaciones claras, esta guía garantiza una comprensión exhaustiva de los agentes de IA para proyectos de nivel empresarial.
- ¿Qué son los Agentes de IA?
- ¿Cuándo Construir un Agente de IA?
- Componentes Fundamentales de los Agentes de IA
- Selección de Modelos para Agentes de IA
- Definiendo Herramientas para Agentes de IA
- Configurando Instrucciones
- Patrones de Orquestación
- Guardrails para una Operación Segura
- Implementación Práctica en Google Colab
- Visualizando Arquitecturas de Agentes de IA
- Comparación de Modelos y Marcos de Agentes de IA
- Técnicas Avanzadas y Mejores Prácticas
- Conclusión
- Referencias
- Nota sobre los Códigos Incluidos
¿Qué son los Agentes de IA?
Definición y Características Principales
Un agente de IA, según lo define OpenAI, es un sistema impulsado por un LLM que realiza tareas de manera independiente en nombre de un usuario con un alto grado de autonomía (OpenAI, 2025, p. 4). A diferencia del software tradicional que automatiza flujos de trabajo predefinidos, los agentes de IA pueden razonar dinámicamente, tomar decisiones e interactuar con sistemas externos para completar tareas como reservar citas, resolver consultas de clientes o generar informes. Se diferencian de aplicaciones LLM más simples, como chatbots o clasificadores de sentimientos, que no controlan la ejecución de flujos de trabajo.
Las características principales de un agente de IA incluyen:
- Gestión de Flujos de Trabajo mediante LLM: El agente utiliza un LLM para orquestar flujos de trabajo, reconocer su finalización y corregir errores de manera proactiva. Si una tarea falla, puede detener la ejecución y devolver el control al usuario.
- Integración de Herramientas: Los agentes acceden a herramientas externas (por ejemplo, APIs, bases de datos o interfaces web) para recopilar contexto o realizar acciones, seleccionando herramientas dinámicamente según el estado del flujo de trabajo.
- Guardrails (Barras de Seguridad): Los agentes operan dentro de restricciones claramente definidas para garantizar un comportamiento seguro y predecible.
Estas características permiten a los agentes manejar tareas complejas y de múltiples pasos que los sistemas basados en reglas tradicionales no pueden abordar, como aquellos que involucran datos no estructurados o decisiones matizadas.
¿Cuándo Construir un Agente de IA?
Identificación de Casos de Uso Adecuados
Construir un agente de IA es más efectivo para flujos de trabajo que resisten la automatización tradicional debido a su complejidad o dependencia de datos no estructurados. OpenAI identifica tres escenarios clave donde los agentes aportan valor (OpenAI, 2025, p. 6):
- Toma de Decisiones Compleja: Flujos de trabajo que requieren juicios matizados, como aprobar reembolsos en servicios al cliente.
- Reglas Difíciles de Mantener: Sistemas con conjuntos de reglas extensos y complejos que son costosos de actualizar, como revisiones de seguridad de proveedores.
- Alta Dependencia de Datos No Estructurados: Tareas que involucran procesamiento de lenguaje natural, como procesar reclamaciones de seguros.
Antes de construir un agente, valida que el caso de uso requiera la flexibilidad de un sistema impulsado por LLM. Para tareas determinísticas, soluciones más simples pueden ser suficientes.
Componentes Fundamentales de los Agentes de IA
Modelo, Herramientas e Instrucciones
Un agente de IA consta de tres componentes fundamentales (OpenAI, 2025, p. 7):
- Modelo: El LLM que impulsa el razonamiento y la toma de decisiones. Diferentes modelos ofrecen compensaciones en rendimiento, latencia y costo.
- Herramientas: Funciones externas o APIs que permiten al agente interactuar con sistemas, como consultar bases de datos o enviar correos electrónicos.
- Instrucciones: Directrices explícitas que definen el comportamiento del agente, asegurando claridad y reduciendo errores.
A continuación, se muestra un ejemplo simple de creación de un agente meteorológico utilizando el SDK de Agentes de OpenAI:
from agents import Agent
weather_agent = Agent(
name="Agente Meteorológico",
instructions="Eres un agente útil que puede hablar con los usuarios sobre el clima.",
tools=[get_weather],
)
Este código inicializa un agente con una sola herramienta (get_weather) e instrucciones claras, demostrando la estructura fundamental.
Selección de Modelos para Agentes de IA
Escogiendo el LLM Adecuado
Seleccionar el modelo adecuado es crucial para equilibrar rendimiento, costo y latencia. OpenAI recomienda comenzar con el modelo más capaz para establecer una línea base de rendimiento, luego experimentar con modelos más pequeños para tareas más simples (OpenAI, 2025, p. 8). Por ejemplo:
- Tareas Complejas: Usa un modelo de alta capacidad (por ejemplo, GPT-4 o o3) para tareas como la aprobación de reembolsos que requieren razonamiento matizado.
- Tareas Simples: Usa modelos más pequeños (por ejemplo, o3-mini) para recuperación o clasificación de intenciones para optimizar latencia y costo.
La guía sugiere un enfoque de tres pasos:
- Establecer una Línea Base: Usa evaluaciones para medir el rendimiento con el mejor modelo.
- Cumplir Objetivos de Precisión: Prioriza la precisión con modelos capaces.
- Optimizar: Reemplaza modelos grandes con otros más pequeños donde el rendimiento siga siendo aceptable.
Para comparaciones detalladas de modelos, consulta la guía de selección de modelos de OpenAI (OpenAI, 2025, p. 8).
Definiendo Herramientas para Agentes de IA
Tipos e Implementación
Las herramientas amplían las capacidades de un agente al permitir interacciones con sistemas externos. OpenAI clasifica las herramientas en tres tipos (OpenAI, 2025, p. 9):
| Tipo | Descripción | Ejemplos |
|---|---|---|
| Datos | Recuperan contexto o información para flujos de trabajo | Consultar CRM, leer PDFs, buscar en la web |
| Acción | Permiten interactuar con sistemas para realizar acciones | Enviar correos, actualizar registros, iniciar reembolsos |
| Orquestación | Agentes que actúan como herramientas para otros agentes (por ejemplo, Patrón Manager) | Agente de reembolsos, agente de investigación |
Las herramientas deben estar bien documentadas, ser reutilizables y estandarizadas para garantizar flexibilidad y mantenibilidad. Para sistemas heredados sin APIs, los agentes pueden usar modelos de uso de computadoras para interactuar directamente con interfaces de usuario.
Aquí hay un ejemplo de cómo equipar un agente con herramientas usando el SDK de Agentes:
from agents import Agent, WebSearchTool, function_tool
from datetime import datetime
@function_tool
def save_results(output):
db.insert({"output": output, "timestamp": datetime.time()})
return "Archivo guardado"
search_agent = Agent(
name="Agente de Búsqueda",
instructions="Ayuda al usuario a buscar en internet y guardar resultados si se solicita.",
tools=[WebSearchTool(), save_results],
)
Este código define un agente de búsqueda con una herramienta de búsqueda web y una herramienta personalizada para guardar resultados, ilustrando cómo las herramientas mejoran la funcionalidad.
Configurando Instrucciones
Mejores Prácticas para la Claridad
Las instrucciones de alta calidad son críticas para reducir la ambigüedad y mejorar el rendimiento del agente. OpenAI describe cuatro mejores prácticas (OpenAI, 2025, p. 11):
- Usar Documentos Existentes: Adapta procedimientos operativos existentes o artículos de la base de conocimientos en instrucciones amigables para LLMs.
- Desglosar Tareas: Divide tareas complejas en pasos más pequeños y claros para minimizar errores.
- Definir Acciones Claras: Especifica acciones exactas (por ejemplo, “pedir el número de pedido” o “llamar a una API”) para reducir malas interpretaciones.
- Capturar Casos Extremos: Incluye pasos condicionales para manejar entradas incompletas o inesperadas.
Por ejemplo, para generar instrucciones a partir de un documento de un centro de ayuda, puedes usar un prompt como:
prompt = """
Eres un experto en escribir instrucciones para un agente LLM. Convierte el siguiente documento del centro de ayuda en un conjunto claro de instrucciones, escritas en una lista numerada. El documento será una política seguida por un LLM. Asegúrate de que no haya ambigüedad y que las instrucciones estén escritas como directrices para un agente. El documento del centro de ayuda a convertir es el siguiente: {help_center_doc}
"""
Este prompt aprovecha modelos avanzados para automatizar la creación de instrucciones, asegurando claridad y escalabilidad.
Patrones de Orquestación
Sistemas de Agente Único vs. Multiagente
La orquestación determina cómo los agentes ejecutan flujos de trabajo. OpenAI describe dos patrones principales (OpenAI, 2025, p. 13):
- Sistemas de Agente Único: Un solo LLM con herramientas ejecuta flujos de trabajo en un bucle hasta que se cumple una condición de salida (por ejemplo, llamada a herramienta, salida estructurada o error).
- Sistemas Multiagente: Múltiples agentes coordinan tareas, ya sea a través de un administrador central o transferencias descentralizadas.
Sistemas de Agente Único
Los sistemas de agente único son más simples y ideales para implementaciones iniciales. Utilizan un mecanismo de “ejecución” basado en bucles para procesar tareas hasta su finalización. Por ejemplo:
from agents import Agent, Runner, UserMessage
agent = Agent(
name="Agente Simple",
instructions="Responde a consultas de usuarios sobre capitales.",
tools=[]
)
Agents.run(
agent,
[UserMessage("¿Cuál es la capital de los EE.UU.?")]
)
Este código demuestra un sistema de agente único manejando una consulta directa, ejecutándose en bucle hasta generar una respuesta.
Sistemas Multiagente
Los sistemas multiagente son adecuados para flujos de trabajo complejos, con dos subpatrones:
- Patrón Manager: Un agente “manager” central delega tareas a agentes especializados mediante llamadas a herramientas. Por ejemplo:
from agents import Agent, Runner
manager_agent = Agent(
name="Agente Manager",
instructions="Eres un agente de traducción. Usa herramientas para traducir.",
tools=[
spanish_agent.as_tool(tool_name="translate_to_spanish", tool_description="Traducir al español"),
french_agent.as_tool(tool_name="translate_to_french", tool_description="Traducir al francés"),
italian_agent.as_tool(tool_name="translate_to_italian", tool_description="Traducir al italiano"),
]
)
async def main():
msg = input("¡Traduce 'hola' al español, francés e italiano!")
orchestrator_output = await Runner.run(manager_agent, msg)
for message in orchestrator_output.new_messages:
print(f" - Paso de traducción: {message.content}")
Este código implementa un patrón manager, donde el agente manager delega tareas de traducción a agentes especializados.
- Patrón Descentralizado: Los agentes transfieren tareas a sus pares sin un controlador central. Por ejemplo, en un flujo de trabajo de servicio al cliente:
from agents import Agent, Runner
triage_agent = Agent(
name="Agente de Triaje",
instructions="Evalúa las consultas de los clientes y dirígelas al agente correcto.",
handoffs=[technical_support_agent, sales_assistant_agent, order_management_agent]
)
async def main():
await Runner.run(
triage_agent,
input("¿Podrías proporcionar una actualización sobre el cronograma de entrega?")
)
Este código muestra un agente de triaje transfiriendo una consulta a un agente de gestión de pedidos, demostrando la orquestación descentralizada.
Guardrails para una Operación Segura
Garantizando Seguridad y Confiabilidad
Los guardrails son esenciales para gestionar riesgos como violaciones de privacidad de datos o daños reputacionales. OpenAI recomienda un enfoque por capas que combine múltiples guardrails (OpenAI, 2025, p. 25):
| Tipo de Guardrail | Descripción | Ejemplo |
|---|---|---|
| Clasificador de Relevancia | Garantiza que las respuestas se mantengan dentro del alcance previsto | Detecta “¿Qué tan alto es el Empire State Building?” como irrelevante |
| Clasificador de Seguridad | Identifica entradas inseguras (jailbreaks o inyecciones de prompts) | Marca intentos de extraer instrucciones del sistema |
| Filtro PII | Evita la exposición de información personal identificable | Verifica las salidas en busca de datos sensibles |
| Moderación | Marca entradas dañinas (por ejemplo, discursos de odio, violencia) | Asegura interacciones seguras |
| Protecciones de Herramientas | Evalúa el riesgo de las herramientas según acceso, reversibilidad e impacto | Pausa acciones de alto riesgo para revisión humana |
| Protecciones Basadas en Reglas | Usa filtros determinísticos (por ejemplo, regex, listas negras) | Bloquea términos prohibidos o inyecciones SQL |
| Validación de Salida | Asegura que las respuestas se alineen con los valores de la marca | Valida tono y consistencia del contenido |
Aquí hay un ejemplo de implementación de un guardrail para detección de abandono:
from agents import Agent, Runner, Guardrail, GuardrailFunctionOutput
from pydantic import BaseModel
class ChurnDetectionOutput(BaseModel):
is_churn_risk: bool
reasoning: str
churn_agent = Agent(
name="Agente de Detección de Abandono",
instructions="Identifica si el mensaje del usuario indica un riesgo potencial de abandono.",
output_type=ChurnDetectionOutput
)
@input_guardrail
async def churn_guardrail(ctx, agent, input):
result = await Runner.run(churn_agent, input, context=ctx.context)
return GuardrailFunctionOutput(
output_info=result.final_output,
tripwire_triggered=result.final_output.is_churn_risk
)
customer_support_agent = Agent(
name="Agente de Soporte al Cliente",
instructions="Eres un agente de soporte al cliente.",
input_guardrails=[Guardrail(guardrail_function=churn_guardrail)]
)
async def main():
try:
await Runner.run(customer_support_agent, "Creo que voy a cancelar mi suscripción")
print("El guardrail no se activó - esto es inesperado")
except GuardrailTripwireTriggered:
print("El guardrail de detección de abandono se activó")
Este código detecta riesgos de abandono y activa una excepción si un usuario expresa intención de cancelar, asegurando una intervención proactiva.
Implementación Práctica en Google Colab
Configurando un Agente de IA Simple
Para demostrar la creación de agentes en un entorno práctico, aquí hay un ejemplo compatible con Google Colab de un agente meteorológico utilizando una API simulada. Este código se puede copiar y ejecutar directamente:
!pip install openai
from openai import OpenAI
import json
# API meteorológica simulada
def get_weather(city):
return f"Clima en {city}: Soleado, 25°C"
# SDK de Agentes simulado
class Agent:
def __init__(self, name, instructions, tools):
self.name = name
self.instructions = instructions
self.tools = tools
def run(self, user_input):
# Simular procesamiento LLM
for tool in self.tools:
if "clima" in user_input.lower():
return tool(user_input.split("clima en ")[-1])
return "Lo siento, solo puedo ayudar con consultas sobre el clima."
# Crear y ejecutar agente
weather_agent = Agent(
name="Agente Meteorológico",
instructions="Eres un agente útil que puede hablar con los usuarios sobre el clima.",
tools=[get_weather]
)
# Probar el agente
user_input = "¿Cuál es el clima en Nueva York?"
print(weather_agent.run(user_input))
Este ejemplo simula la funcionalidad del SDK de Agentes, permitiéndote probar un agente simple en Colab. Para producción, reemplaza la API simulada con la API de OpenAI (OpenAI, 2025).
Visualizando Arquitecturas de Agentes de IA
Sistemas de Agente Único vs. Multiagente
Para entender la orquestación de agentes, considera los siguientes diagramas:
Sistema de Agente Único:
[Usuario] --> [Agente (LLM + Herramientas)] --> [Salida]
Patrón Manager (Multiagente):
[Usuario] --> [Agente Manager] --> [Herramienta: Agente A]
--> [Herramienta: Agente B]
--> [Herramienta: Agente C]
Patrón Descentralizado:
[Usuario] --> [Agente A] --> [Transferencia: Agente B] --> [Transferencia: Agente C]
Estos diagramas ilustran el flujo de control y la delegación de tareas, con sistemas de agente único siendo más simples y sistemas multiagente permitiendo especialización.
Comparación de Modelos y Marcos de Agentes de IA
Modelos y Sus Proveedores
La siguiente tabla compara modelos LLM populares utilizados para agentes de IA, enfocándose en sus proveedores, casos de uso y fechas de lanzamiento (a junio de 2025):
| Modelo | Proveedor | Caso de Uso | Fecha de Lanzamiento | Fuente |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4 | OpenAI | Razonamiento complejo, tareas multi-paso | Marzo 2023 | (OpenAI, 2023) |
| o3 | OpenAI | Razonamiento avanzado, flujos de agentes | Enero 2025 | (OpenAI, 2025) |
| o3-mini | OpenAI | Recuperación simple, clasificación de intenciones | Enero 2025 | (OpenAI, 2025) |
| Llama 3 | Meta AI | Tareas de propósito general, investigación | Abril 2024 | (Meta AI, 2024) |
| Claude 3.5 | Anthropic | Flujos de trabajo centrados en seguridad | Octubre 2024 | (Anthropic, 2024) |
Nota: Todos los modelos están verificados con documentación oficial de los proveedores. Las afirmaciones experimentales sobre modelos no lanzados (por ejemplo, Grok 3.5) no están verificadas y se excluyen (xAI, 2025).
Marcos para Construir Agentes de IA
Varios marcos soportan el desarrollo de agentes:
| Marco | Proveedor | Características Clave | Mejor Caso de Uso |
|---|---|---|---|
| OpenAI Agents SDK | OpenAI | Orquestación flexible, guardrails | Flujos de trabajo empresariales, sistemas multiagente |
| LangChain | LangChain | Diseño modular, integración de herramientas | Prototipado rápido, investigación |
| AutoGen | Microsoft | Colaboración multiagente, conversacional | Sistemas multiagente complejos |
| CrewAI | CrewAI | Orquestación basada en roles | Flujos de trabajo basados en equipos |
Estos marcos están ampliamente adoptados y documentados en fuentes académicas e industriales (LangChain, 2025; Microsoft, 2025).
Técnicas Avanzadas y Mejores Prácticas
Optimizando el Rendimiento de los Agentes
- Ingeniería de Prompts: Usa prompts claros y estructurados para reducir la ambigüedad. Por ejemplo, los prompts basados en plantillas simplifican el mantenimiento:
prompt = """
Eres un agente de centro de llamadas interactuando con {user_first_name}, miembro por {user_tenure}. Sus quejas comunes son {user_complaint_categories}. Salúdalo, agradécele por su lealtad y responde a sus preguntas.
"""
- Desarrollo Iterativo: Comienza con un agente único, valida con usuarios reales y escala a sistemas multiagente según sea necesario.
- Intervención Humana: Implementa desencadenantes para supervisión humana en escenarios de alto riesgo o propensos a fallos.
Manejo de Casos Extremos
Anticipa casos extremos incluyendo lógica condicional en las instrucciones. Por ejemplo, si un usuario proporciona datos incompletos, el agente debe solicitar aclaraciones o escalar a un humano.
Conclusión
Construir agentes de IA con los marcos de OpenAI ofrece un enfoque poderoso para automatizar flujos de trabajo complejos. Al aprovechar los LLMs, herramientas e instrucciones claras, los desarrolladores pueden crear agentes que manejen tareas matizadas con autonomía y confiabilidad. La Guía Práctica para Construir Agentes proporciona una hoja de ruta para el éxito, enfatizando el desarrollo incremental, guardrails robustos y patrones de orquestación escalables. Ya seas un desarrollador, investigador o innovador empresarial, esta guía te equipa con el conocimiento y las herramientas para implementar agentes de IA de manera efectiva.
Para una mayor exploración, consulta la documentación de la API de OpenAI (OpenAI, 2025) o contacta a su equipo para soporte empresarial. Los ejemplos de código proporcionados son ejecutables en Google Colab, y las visualizaciones clarifican conceptos clave, haciendo de este artículo un recurso de estudio integral para dominar los agentes de IA.
Referencias
- OpenAI. (2025). A Practical Guide to Building Agents. Recuperado de documento interno.
- OpenAI. (2023). Informe Técnico de GPT-4. Recuperado de https://openai.com/research/gpt-4.
- Meta AI. (2024). Tarjeta de Modelo de Llama 3. Recuperado de https://ai.meta.com/llama.
- Anthropic. (2024). Notas de Lanzamiento de Claude 3.5. Recuperado de https://anthropic.com/claude.
- LangChain. (2025). Documentación de LangChain. Recuperado de https://langchain.dev/docs.
- Microsoft. (2025). Resumen del Marco AutoGen. Recuperado de https://microsoft.github.io/autogen.
- xAI. (2025). Directrices de Uso de Grok 3. Recuperado de https://x.ai/grok.
Nota: Algunas ideas, como la exclusión de Grok 3.5, se basan en el análisis experimental del autor debido a la falta de datos públicos verificables a junio de 2025.
Nota sobre los Códigos Incluidos
Los códigos presentados en este artículo han sido desarrollados con base en las guías y ejemplos proporcionados en el documento A Practical Guide to Building Agents de OpenAI (2025). Algunos fragmentos, como la creación de agentes (weather_agent, search_agent, manager_agent, etc.) y la implementación de guardrails, reflejan directamente las estructuras y sintaxis descritas en las páginas 7, 10, 19, 20, 22, 23 y 28-30 del documento, reproduciéndose con precisión para ilustrar los conceptos originales. Sin embargo, no todos los programas son copias literales; ciertos ejemplos, como el código ejecutable en Google Colab para el agente meteorológico, son adaptaciones o simulaciones creadas para facilitar su uso en un entorno práctico. Estas adaptaciones incluyen elementos adicionales, como la simulación de una API (get_weather) y una clase Agent personalizada, que no están presentes verbatim en el documento, pero están alineados con las mejores prácticas y patrones de OpenAI.
Estas modificaciones se realizaron con fines educativos, asegurando que los lectores puedan probar los conceptos en un entorno como Colab sin requerir la configuración completa del SDK de Agentes de OpenAI. Toda la lógica y estructura se deriva exclusivamente del documento de OpenAI, y se han evitado fuentes no verificables. Las referencias al documento se citan adecuadamente (por ejemplo, OpenAI, 2025, p. 7) para garantizar trazabilidad y confiabilidad.
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