Cómo construir agentes de IA: Guía para principiantes

Los agentes de IA son la nueva revolución del momento, los cuales están teniendo un impacto significativo en múltiples sectores, transformando la manera en que trabajamos, interactuamos y tomamos decisiones.

Ya sea en la automatización y productividad, en la atención al cliente y experiencia del usuario, la medicina, el aprendizaje personalizado o la creación de contenido digital, están transformando por completo el panorama empresarial. Construir nuestro propio agente puede resultar complicado al principio, por lo que hemos recopilado una serie de recomendaciones y pasos a seguir para que se vuelva una tarea más sencilla. ¡Comenzamos!

Conceptos básicos en la creación de agentes de IA

Hace unas semanas os compartíamos los detalles sobre qué son los agentes de IA y cómo funcionan, los cuales son sistemas o programas capaces de realizar tareas de forma autónoma en nombre de un usuario u otro sistema, diseñando su flujo de trabajo y utilizando las herramientas disponibles. Utilizan las técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural de los LLM para comprender y responder a las entradas del usuario paso a paso y determinar cuándo recurrir a herramientas externas.

Utilizan llamadas a herramientas en el backend para obtener información actualizada, optimizar el flujo de trabajo y crear subtareas de forma autónoma para lograr objetivos complejos.

En este proceso, el agente autónomo aprende a adaptarse a las expectativas del usuario a lo largo del tiempo. Esta capacidad de almacenar interacciones pasadas en la memoria y planificar acciones futuras fomenta una experiencia personalizada y respuestas integrales.

Por ello, para desarrollar y entrenar un agente de IA, debemos enseñarle a comprender y responder al lenguaje humano de una manera útil y relevante, así como contar con unos datos de calidad y comprender los conceptos clave alrededor de la inteligencia artificial como el Machine Learning o el procesamiento de lenguaje natural.

Cómo crear Agentes de IA: Pasos a seguir

Como decíamos más arriba, el componente básico de los sistemas agénticos es un LLM mejorado con funciones como recuperación, herramientas y memoria. Por ello, los modelos pueden utilizar activamente estas capacidades para generar sus propias consultas de búsqueda, seleccionan las herramientas adecuadas y determinan qué información retener.

Para ello la mejor recomendación es centrarse en dos aspectos clave de la implementación: adaptar esas capacidades a cada caso de uso específico y garantizar que proporcionen una interfaz sencilla y bien documentada. Para ello, te recomendamos seguir los siguientes pasos:

Definir el propósito y alcance

Al crear un agente de IA, lo primero que hay que hacer es definir claramente qué se quiere hacer con él. Con esto nos referimos a decidir las tareas y funciones específicas que realizará.

• Enumerar los problemas que se desea que el agente resuelva o las tareas que debería gestionar: ¿Será un agente autónomo? ¿Necesita responder preguntas de clientes? ¿Ayudará a los usuarios a comprar online?
• Identificar el público objetivo: cada usuario tiene distintas expectativas y formas de interactuar con la tecnología, por lo que hay que determinar a quiénes queremos llegar.
• Considerar casos de uso o situaciones específicas en las que se utilizará este agente de IA: esto ayudará a aclarar qué características y capacidades son necesarias.

Recopilar y preparar datos de entrenamiento

Un agente de IA aprende de los datos, por lo que, si estos son incorrectos o de mala calidad, este aprenderá y replicará cosas incorrectas. Por ello, los datos de calidad garantizan que la IA pueda comprender y procesar con precisión las entradas de cada usuario.

Para entrenar a este agente, se deberán recopilar datos que reflejen el tipo de interacciones que tendrán con los usuarios, como transcripciones de texto, grabaciones de voz o registros de interacción.

Una vez que se tengan estos datos, habrá que limpiarlos y prepararlos para el entrenamiento. Esto supone eliminar datos irrelevantes o incorrectos, corregir errores y garantizar la coherencia en todo el conjunto de datos. Además, el último paso implicaría añadir etiquetas para describir lo que representa cada dato.

Seleccionar la tecnología y herramientas adecuadas

En este paso se deben evaluar las diversas tecnologías disponibles y seleccionar las que mejor se adapten al propósito, datos y necesidades del agente de IA.

Para ello, deberemos tener en cuenta:

• Evaluar requisitos: hay que identificar las tareas específicas a realizar, pues comprender el lenguaje, reconocer imágenes o tomar decisiones requieren de diferentes tecnologías.
• Evaluar las tecnologías de IA: habrá que elegir el marco de ML que mejor se adapte según la complejidad del proyecto, así como una biblioteca u otra para el PLN o herramientas de Computer Vision se tiene que ocupar de tareas visuales.
• Considerar opciones de implementación: ya sea si quiere que esté en local o en la nube, o en computación de borde, será una decisión muy importante si las aplicaciones requieren de procesamiento en tiempo real o que sean escalables.
• Evaluar herramientas de desarrollo: hay que elegir entre entornos de desarrollo integrados o herramientas de gestión de datos.

Diseñar el agente de IA

En este paso se deben establecer las bases de cómo funcionará el agente y cómo realizará sus tareas. Para ello, hay que tener cuenta 4 puntos clave:

1. Arquitectura del agente: seleccionar la arquitectura adecuada facilita una operación eficiente y un mantenimiento sencillo. Tenemos dos opciones principales:
   1. Diseño modular: se desarrollan componentes individuales del agente de IA por separado y luego se integran, lo que facilita las actualizaciones, la depuración y la escalabilidad.
   2. Diseño concurrente: se ejecutan múltiples simultáneamente, lo que lo hace la opción ideal para agentes que gestionan operaciones en tiempo real o interacciones concurrentes.
2. Funciones clave: se deben enumerar las tareas principales que debe realizar el agente, cómo los usuarios interactuarán con él, así como incorporar sistemas de reatroalimentación para ayudar al agente a mejorar con el tiempo.
3. Flujo de datos del plan: aquí hay que tener en cuenta 3 partes:
   1. Manejo de entrada: determinar cómo el agente recibirá y procesará los datos.
   2. Lógica de procesamiento: describir los pasos que seguirá el agente para procesar datos y generar resultados.
   3. Generación de resultados: especificar los resultados que producirá el agente de IA, como predicciones, clasificaciones o acciones, y cómo se comunicarán a los usuarios o sistemas.
4. Establecer procesos de toma de decisiones: aquí hay que seleccionar los algoritmos que se alineen con los objetivos del agente y la complejidad de las tareas, así como el diseño de políticas que definan las reglas que guían su comportamiento.

Desarrollo del agente de IA

La penúltima etapa es desarrollar el agente de IA personalizado, lo que abarca la codificación, la integración y las pruebas para transformar el diseño conceptual en un sistema funcional.

La primera fase de este paso sería codificar las características principales, asegurándose de que se alineen con los requisitos de diseño y funcionalidad del paso anterior.

Si se ha optado por una arquitectura modular, se debe dividir el agente en componentes más pequeños y manejables que puedan desarrollarse, probarse y actualizarse de forma independiente. Cada módulo debe cumplir una función específica, como el procesamiento del lenguaje y la toma de decisiones, antes de integrarlo en el sistema completo.

Una vez implementadas las funciones principales, hay que concentrarse en integrar el agente de IA con los sistemas externos necesarios para su funcionamiento, como realizar llamadas a la API e integraciones con bases de datos.

A continuación, para permitir que los agentes personalizados aprendan y mejoren con el tiempo, de deberán incorporar sistemas de memoria y ML.

El siguiente movimiento tiene que ver con las pruebas y depuración, las cuales juegan un papel importante en el proceso:

• Pruebas unitarias: probar componentes individuales para verificar que cada uno funciona según lo previsto.
• Pruebas de integración: tras las pruebas unitarias, se debe comprobar cómo funcionan juntos los diferentes módulos.
• Pruebas de rendimiento: aquí se prueba el agente en diversas condiciones para evaluar su tiempo de respuesta, precisión y estabilidad general.

Implementar y supervisar el agente

Una vez que se ha desarrollado y probado el agente de IA, está listo para implementarlo en un entorno real.

Sin embargo, hay que tener algo en cuenta antes de implementarlo. Lo mejor es crear un entorno que refleje su sistema de producción para probar el rendimiento del agente en un escenario casi real. Esto garantizará que las operaciones del agente no se vean comprometidas en condiciones reales.

Cuando pasemos este punto, se puede comenzar a usar estrategias de implementación, como actualizaciones graduales, implementación azul-verde y lanzamientos para lograr una transición fluida sin interrumpir los sistemas existentes.

Otra recomendación a tener en cuenta es lanzar primero el agente a un grupo pequeño y seleccionado de usuarios y así poder recopilar comentarios para realizar ajustes antes de implementarlo a gran escala.

Una vez que se haya implementado, toca revisar continuamente el rendimiento del agente. lo que incluye: tiempo de respuesta, la precisión y la satisfacción del usuario. Esto nos ayudará a identificar áreas de mejora y perfeccionar la funcionalidad del agente.

Mejores herramientas de creación de agentes de IA

Desarrollar agentes de IA personalizados conlleva numerosos desafíos, como la calidad y cantidad de los datos, la selección de los algoritmos y complejidad del modelo, el procesamiento en tiempo real, la escalabilidad, el cumplimiento normativo y ético o la interacción y experiencia del usuario, entre otros.

Para hacer la vida más fácil a los desarrolladores, existen algunas herramientas que hacen esta tarea más intuitiva.

Vertex AI Agent Builder

Vertex AI es una plataforma de inteligencia artificial desarrollada por Google Cloud, surgida como una evolución de los servicios previos de IA de Google, como AutoML y AI Platform, cuyo objetivo es dar a los desarrolladores y científicos de datos una solución más completa y fácil de usar.

Proporciona APIs para modelos de base líderes y herramientas para prototipar rápidamente, ajustar con facilidad modelos con datos propios e implementarlos sin problemas en las aplicaciones.

Cuenta con una interfaz unificada para el desarrollo, despliegue y administración de modelos de IA, así como una mayor flexibilidad en la elección de los frameworks y herramientas de desarrollo, lo que hace que sea una de las plataformas más atractivas del mercado de la inteligencia artificial.

Por aquí tenéis la charla que realizó Luis Velasco, EMEA Data Analytics Principal Architect de Google, en el Singularity Tech Day 2025, donde cómo las arquitecturas de agentes inteligentes impulsadas por GenAI están transformando la forma en que interactuamos con la tecnología. Aprenderás paso a paso los componentes fundamentales para construir sistemas más autónomos y adaptativos usando Gemini.

LangGraph

LangGraph es una biblioteca basada en LangChain que permite crear agentes de IA con capacidades de razonamiento avanzadas y estructuras de flujo de trabajo personalizadas. Utiliza grafos dirigidos para definir la lógica de los agentes, facilitando la creación de sistemas conversacionales con múltiples pasos y manejo de estados complejos. Su integración con LangChain permite aprovechar modelos de lenguaje (LLMs), herramientas externas y funciones de memoria, lo que la hace ideal para flujos conversacionales dinámicos y adaptables.

Para desarrollar agentes con LangGraph, se define un grafo de nodos, donde cada nodo representa una acción, como una llamada a un LLM, acceso a una API o toma de decisiones basada en reglas. Esto facilita la construcción de sistemas de IA modulares, reutilizables y escalables. Además, es útil en escenarios donde se necesita control preciso sobre el flujo de la conversación, como asistentes virtuales, chatbots empresariales o sistemas de soporte técnico avanzados.

Beam AI

Beam AI es una plataforma diseñada para simplificar la implementación de modelos de IA en producción. Su enfoque principal es proporcionar una infraestructura optimizada para desplegar modelos de lenguaje de manera eficiente, con soporte para orquestación, escalabilidad y monitoreo en tiempo real. Beam AI facilita la integración de modelos en aplicaciones mediante API personalizables y entornos seguros para ejecución.

Crear un agente con Beam AI implica definir su comportamiento y conectarlo a fuentes de datos externas o herramientas específicas. La plataforma se encarga del escalado automático y del mantenimiento del rendimiento, lo que la hace ideal para empresas que desean implementar agentes conversacionales sin preocuparse por la infraestructura subyacente. Su compatibilidad con modelos de código abierto y comerciales permite adaptarse a diversas necesidades, desde asistentes virtuales hasta análisis de datos con IA.

Microsoft Copilot Studio Agent Builder

Microsoft Copilot Studio es una herramienta de low code que permite crear asistentes virtuales personalizados dentro del ecosistema de Microsoft. Integra capacidades avanzadas de IA con Microsoft Copilot y Power Virtual Agents, lo que facilita la construcción de agentes conversacionales sin necesidad de conocimientos profundos en programación. Su interfaz gráfica intuitiva permite definir flujos de conversación, conectar bases de datos y aprovechar la integración con herramientas de Microsoft, como Teams, SharePoint y Dynamics 365.

Para desarrollar un agente con Copilot Studio, los usuarios pueden utilizar modelos preentrenados, agregar reglas personalizadas y conectar el agente con diversas fuentes de información. La plataforma ofrece opciones de personalización mediante Power Automate y Azure AI, lo que la hace adecuada para empresas que buscan automatizar procesos internos, atención al cliente o asistentes internos para empleados.

Aquí tienes la charla de Magda Teruel, Partner Solution Architect en Microsoft, la cual aborda las últimas novedades de Microsoft Copilot:

AutoGen

AutoGen es un framework de Microsoft Research que permite la creación de agentes de IA autónomos con capacidades de colaboración y razonamiento avanzado. Su enfoque se basa en la comunicación entre múltiples agentes especializados, que pueden interactuar entre sí y con el usuario para resolver tareas complejas de manera eficiente. AutoGen facilita la coordinación entre modelos de lenguaje, servicios externos y bases de conocimiento, optimizando el proceso de toma de decisiones.

Para construir agentes con AutoGen, los desarrolladores pueden definir agentes individuales con roles específicos, como analistas de datos, asistentes de escritura o programadores automáticos. Estos agentes pueden interactuar utilizando técnicas de autocompleción, generación de código y ejecución de flujos de trabajo dinámicos. Su diseño modular y flexible lo hace ideal para aplicaciones como automatización de tareas, generación de contenido y asistentes especializados en dominios técnicos.

La creación de agentes de IA requiere de una planificación y ejecución cuidadosa en todas las etapas clave, por lo que, la mejor opción es contar con un partner que nos ayude en esta tarea. En Plain Concepts estamos especializados en ayudar a nuestros clientes a diseñar tu estrategia, proteger tu entorno, elegir las mejores soluciones, cerrar las brechas de tecnología y datos, y a establecer una supervisión rigurosa que consiga una IA responsable. Así podrás lograr un aumento rápido de la productividad y construir las bases para nuevos modelos comerciales basados en la hiperpersonalización o el acceso continuo a los datos e información relevante.

Contamos con un equipo de expertos que lleva aplicando exitosamente esta tecnología en numerosos proyectos, asegurando la seguridad de los clientes. Llevamos más de 10 años llevando la IA a nuestros clientes y ahora te proponemos un Framework de adopción de IA generativa:

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A continuación, podéis ver la presentación que hicieron nuestros compañeros Rodrigo Cabello, Principal AI Research Engineer y Pablo Peláez, President Executive, en la última edición del Singularity Tech Day. En la charla, explican cómo los agentes de IA van a revolucionar la automatización en las empresas. Desmontan mitos y revelan estrategias clave para desplegar agentes de IA de forma segura y eficiente. Además, hablan de cómo evitar que se conviertan en cajas negras incontrolables, proteger la información crítica y garantizar su escalabilidad sin disparar los costes. A través de casos reales, veremos qué funciona, qué no y cómo las empresas están logrando extraer el verdadero valor de la IA sin poner en riesgo su negocio.