3.3 Agentes de IA y Automatización
Inteligencia artificial basada en agentes: el nuevo paso en la evolución de la IA
En los últimos años hemos asistido a una evolución muy rápida de los modelos de lenguaje y de las herramientas de inteligencia artificial. Sin embargo, muchas de estas herramientas tenían inicialmente una limitación clara: funcionaban principalmente como sistemas de pregunta–respuesta. Es decir, el usuario hacía una pregunta y el modelo generaba una respuesta.
Aunque este modelo es muy útil, el siguiente paso natural ha sido ir más allá: crear sistemas capaces no solo de responder, sino también de actuar, planificar tareas y utilizar herramientas externas. De esta idea surge el concepto deLos agentes de inteligencia artificial.
Los agentes representan uno de los cambiosdesarrollos más importantesrecientes en ella uso prácticoevolución de lalos IA,sistemas porquebasados permitenen pasarmodelos de lalenguaje. simple conversación a sistemasMientras que ejecutanlos tareasasistentes completasde IA ayudan al usuario respondiendo preguntas o generando contenidos bajo demanda, los agentes están diseñados para actuar de forma autónoma opara semiautónomaalcanzar un objetivo.
En
recibe información del entorno, toma decisiones y ejecuta acciones para cumplir una tarea.
En el contexto de los modelos generativos actuales, estos agentes suelen utilizar Large Language Models (LLM) como motor de razonamiento y planificación.
Para profesores de ciencias, entender el concepto de agente es importante porque abre nuevas posibilidades: desde analizar datos experimentales hasta generar simulaciones, investigar literatura científica o automatizar tareas académicas.
Qué es un agente de inteligencia artificialIA
Un agente de IA puede entendersedefinirse como un sistema queautónomo combinacapaz varias capacidades:de:
-
Unrecibir un objetivo o tarea -
analizar el problema
-
tomar decisiones sobre qué hacer
-
ejecutar acciones mediante herramientas
-
evaluar los resultados y continuar el proceso.
En otras palabras, los agentes no se limitan a responder preguntas. Su objetivo es resolver tareas completas.
En muchos casos el modelo de lenguaje oactúa sistemacomo el “cerebro” que controla el flujo de razonamiento.decisiones del sistema.
Esto significa que el modelo no solo genera texto, sino que también decide:
-
qué herramientas usar
-
Accesoquéainformaciónherramientas externas.buscar -
Capacidadqué paso ejecutar a continuación.
Cómo funcionan los agentes de planificarIA
Los agentes modernos suelen funcionar mediante un bucle iterativo de razonamiento y acción.
Este ciclo suele incluir varias etapas:
-
Interpretación del objetivo
-
CapacidadPlanificación deejecutar tareas y evaluar resultados.
En lugar de responder únicamente a una pregunta, un agente puede seguir un proceso más parecido al de un asistente humano.
Por ejemplo, imaginemos que se le pide a un agente:
“Busca empresas de logística en Zaragoza, analiza su tamaño y crea un informe con las cinco más relevantes.”
Un sistema tradicional respondería con información aproximada. Un agente, en cambio, podría realizar varios pasos:
Buscar información en internet.acciones-
FiltrarUsoempresasderelevantes.herramientas -
Analizar datos económicos oEvaluación deactividad.resultados -
RedactarRepetición del proceso hasta completar la tarea
Este patrón se conoce en muchos sistemas como agent loop o ciclo de ejecución del agente.
Un agente puede ejecutar este ciclo varias veces hasta alcanzar el resultado final.
Arquitectura de un informe.agente
La arquitectura de los agentes modernos suele incluir varios componentes fundamentales.
1. Modelo de lenguaje
El modelo de lenguaje actúa como el motor de razonamiento del agente.
Se encarga de:
-
interpretar instrucciones
-
Guardarlogeneraren un documento o enviarlo por correo.planes
Estetomar tipo de flujo se denomina cadena de acciones o workflow inteligente.decisiones.
Componentes de un sistema de agentes
Un sistema basado en agentes suele incluir varios elementos.
Modelo de lenguaje
Es el “motor cognitivo” del agente. El modelo interpreta instrucciones, genera razonamientos y decide qué acción realizar.
Herramientas
Los agentes puedenactuales conectarsesuelen autilizar distintasmodelos herramientas, por ejemplo:como:
-
GPT
Claude
Gemini
Qwen
Llama.
2. Memoria
Los agentes necesitan recordar información relevante durante la ejecución de una tarea.
La memoria puede incluir:
-
resultados intermedios
-
contexto de la conversación
-
datos obtenidos durante la tarea.
Esta memoria permite que el agente trabaje en procesos largos.
3. Herramientas
Una característica clave de los agentes es su capacidad para utilizar herramientas externas.
Entre las herramientas más comunes están:
-
buscadores web
-
ejecución de código
-
APIs externas
-
bases de datos
-
hojas de cálculo APIs externassistemas de
correo electrónicoaplicaciones empresarialesarchivos.
Memoria
Algunos agentes pueden mantener memoria a corto o largo plazo, lo que les permite recordar información de conversaciones anteriores o datos relevantes para futuras tareas.
Planificación
Los agentes puedencombinan modelos de lenguaje con herramientas para resolver tareas complejas de forma iterativa.
4. Planificador
El planificador permite dividir una tarea compleja en variossubtareas.
Por ejemplo:
Objetivo:
Analizar artículos sobre energía nuclear.
Plan:
-
buscar artículos
-
seleccionar los más
simples.relevantesEste -
resumir cada uno
-
generar un informe final.
Funcionamiento básico de un agente
Arquitecturas modernas de agentes
En los sistemas actuales de agentes de inteligencia artificial existen distintas formas de organizar cómo el agente piensa, decide y actúa. Estas formas de organización se conocellaman comoarquitecturas. planificaciónCada oarquitectura descomposicióndefine decómo tareas.
Deresolver un solo agente a sistemas multiagente
problema.
ReAct (Reasoning + Acting)
Una de las tendenciasarquitecturas más recientesconocidas es ReAct, cuyo nombre viene de “razonar y actuar”. En este enfoque el agente funciona como si siguiera un pequeño ciclo repetitivo: primero piensa qué debería hacer, después realiza una acción (por ejemplo buscar información o usar una herramienta) y finalmente observa el resultado antes de continuar.
Es parecido a cómo resolveríamos un problema paso a paso: pensamos qué necesitamos, hacemos una prueba, vemos el resultado y volvemos a decidir qué hacer a continuación. Este tipo de arquitectura es muy flexible porque el agente puede ir adaptando su estrategia según lo que va descubriendo.
Plan-and-Execute
Otra arquitectura bastante utilizada es Plan-and-Execute. En este caso el agente no actúa inmediatamente, sino que primero intenta elaborar un plan completo para resolver el problema. Después ejecuta ese plan paso a paso.
Podemos imaginarlo como cuando un estudiante planifica un trabajo: primero define los pasos que va a seguir (buscar información, analizar datos, redactar conclusiones) y luego va completando cada parte del plan. Este enfoque suele ser más eficiente cuando las tareas son largas o requieren varios pasos claros.
Multi-agent systems
Una idea más reciente consiste en utilizar varios agentes especializados que colaboran entre sí. en lugar de uno solo. En estos sistemas, cada agente tiene un papel específico dentro del proceso.
Por ejemplo, en un sistema complejode investigación automática podríamos tener:
-
un agente investigador que busca información
-
un agente analista que interpreta los datos
-
un agente redactor que
generapreparainformesel informe final
Cada agente se encarga de una parte del trabajo, y un sistema de coordinación organiza cómo colaboran. Este enfoque se inspira en cómo trabajan los equipos humanos y permite abordar tareas más complejas que las que podría resolver un único agente.
En suma, las arquitecturas de agentes definen cómo se organiza la “forma de pensar” de un sistema de IA. Algunas se basan en ciclos de razonamiento y acción, otras en planificación previa, y otras en la colaboración entre varios agentes especializados. Estas ideas son la base de muchas de las aplicaciones más avanzadas de inteligencia artificial actuales.
Aplicaciones de los agentes en educación científica
Los agentes de inteligencia artificial pueden utilizarse en muchos contextos educativos, especialmente en asignaturas científicas como física, química, biología o matemáticas. En lugar de limitarse a responder preguntas, estos sistemas pueden ayudar a analizar información, investigar temas científicos o generar materiales de aprendizaje, funcionando como asistentes tanto para estudiantes como para docentes. Además, distintos estudios señalan que el uso de IA en educación científica puede mejorar la comprensión de conceptos complejos y favorecer el aprendizaje activo del alumnado.
Análisis de datos experimentales
Una de las aplicaciones más interesantes es el análisis de datos obtenidos en experimentos o prácticas de laboratorio. Un agente puede ayudar a procesar información experimental realizando tareas como cargar datos, generar gráficos, interpretar resultados y redactar conclusiones preliminares.
Por ejemplo, en una práctica de física sobre movimiento, el agente podría analizar una tabla de datos de posición y tiempo, calcular velocidades o aceleraciones y representar los resultados en un gráfico. De esta manera, los estudiantes pueden centrarse en interpretar el fenómeno físico en lugar de dedicar todo el tiempo a los cálculos.
Investigación científica
Los agentes también pueden ayudar a investigar temas científicos. En este contexto actúan como asistentes de investigación capaces de buscar información en artículos científicos, identificar ideas clave y resumir resultados relevantes.
Por ejemplo, ante una tarea como “investiga el impacto del cambio climático en los ecosistemas marinos”, el agente podría buscar publicaciones científicas, resumir los hallazgos principales, detectar tendencias en los datos y elaborar un pequeño informe. Este tipo de herramientas puede acelerar procesos como la revisión bibliográfica o el análisis de literatura científica.
Generación de simulaciones
Otra aplicación importante es la creación de simulaciones científicas. En muchas áreas de la ciencia se utilizan modelos o simulaciones para comprender cómo se comporta un sistema bajo determinadas condiciones.
Un agente puede ayudar a construir estas simulaciones o a explicar los resultados. Por ejemplo, ante una pregunta como “simula qué ocurre con un gas cuando se reduce su volumen”, el sistema podría explicar el fenómeno utilizando la ley de Boyle, generar una tabla de valores o mostrar un gráfico que represente la relación entre presión y volumen.
Las simulaciones basadas en IA también permiten experimentar con fenómenos que a veces no son fáciles de reproducir en un laboratorio real.
Diseño de actividades educativas
Además de ayudar al alumnado, los agentes pueden apoyar al profesorado en la creación de materiales didácticos. Un agente puede generar ejercicios, diseñar cuestionarios o proponer actividades de aprendizaje relacionadas con el temario.
Por ejemplo, un docente podría pedir al agente que:
-
genere ejercicios de física sobre movimiento uniformemente acelerado
-
uncreeagentecuestionariossupervisordequequímicavalidasobreelenlacesresultadoquímicos -
diseñe una actividad de laboratorio para estudiar reacciones ácido-base
De esta manera, el agente actúa como un asistente pedagógico, un tipo de sistema diseñado específicamente para interactuar con estudiantes y apoyar el aprendizaje dentro de entornos educativos.
En conjunto, estas aplicaciones muestran cómo los agentes pueden convertirse en herramientas de apoyo al aprendizaje científico, ayudando a analizar datos, investigar información, crear simulaciones y diseñar actividades educativas. Utilizados correctamente, pueden complementar el trabajo del profesorado y facilitar que el alumnado explore los contenidos científicos de forma más activa y autónoma.
Frameworks actuales para crear agentes
En los últimos años han surgido numerosas herramientas que facilitan la creación de agentes de inteligencia artificial, es decir, sistemas capaces de planificar tareas, usar herramientas externas y ejecutar procesos complejos. Estos frameworks proporcionan estructuras y componentes listos para usar, lo que permite construir agentes sin tener que programar todo desde cero.
LangChain
Uno de los frameworks más conocidos para desarrollar aplicaciones con modelos de lenguaje. Permite conectar los modelos con herramientas externas, bases de datos o APIs, y también ofrece componentes para gestionar memoria, prompts y flujos de ejecución. Gracias a su arquitectura modular, los agentes pueden decidir qué acción realizar (por ejemplo buscar información o ejecutar código) dentro de un proceso de razonamiento flexible.
AutoGen
Framework desarrollado por Microsoft para construir sistemas donde varios agentes colaboran entre sí mediante conversaciones. Los agentes intercambian mensajes, revisan el trabajo de otros agentes y refinan las respuestas de forma iterativa. Este enfoque resulta especialmente útil en tareas complejas como investigación, generación de código o automatización de procesos.
CrewAI
Es una plataforma diseñada específicamente para trabajar con equipos de agentes especializados. En este modelo se define un “equipo” donde cada agente tiene un rol, un objetivo y unas herramientas. Por ejemplo, puede haber un agente investigador, otro analista y otro redactor que colaboran para completar una tarea compleja.
OpenAI Agents SDK
Es un framework más reciente que permite crear agentes de forma sencilla dentro del ecosistema de modelos de OpenAI. Ofrece funciones para definir herramientas, delegar tareas entre agentes y controlar el flujo de ejecución. Su objetivo es facilitar la creación rápida de aplicaciones basadas en agentes con poca complejidad técnica.
EsteA enfoquepartir sede conoceestos comoframeworks han aparecido varios proyectos experimentales basados en agentes que intentan automatizar tareas complejas.
AutoGPT
Uno de los primeros sistemas multiagenteque opopularizó orquestaciónla idea de agentes, autónomos. Está diseñado para dividir una tarea grande en subtareas y recuerdaejecutarlas de forma automática.
Devin AI
Un sistema orientado al desarrollo de software que intenta actuar como un “ingeniero de software autónomo”, capaz de analizar código, escribir programas y resolver problemas técnicos.
SIMA
Un agente experimental diseñado para interactuar con entornos digitales y videojuegos, aprendiendo a realizar tareas dentro de ellos.
OpenDevin
Proyecto open source inspirado en ciertoDevin modoque busca crear un agente capaz de ayudar a laprogramar organizaciónsoftware y resolver tareas técnicas de equiposforma humanosautónoma.
Este unatipo empresa.de sistemas muestran el potencial de los agentes para realizar procesos largos que antes requerían intervención humana constante.
El protocolo MCP: conectar modelos con herramientas
UnoVentajas de los retos actuales de los sistemas de agentes es cómo conectar de forma estandarizada los modelos de IA con herramientas externas.
Para resolver este problema ha surgido el Model Context Protocol (MCP).
El protocolo MCP es un estándar abierto que permite que los modelos de lenguaje puedan interactuar con herramientas, aplicaciones y fuentes de datos de forma estructurada.
En lugar de programar cada conexión manualmente, MCP define una forma común de:
describir herramientasintercambiar informaciónestructurar peticiones y respuestas
EstoLos facilitaagentes ofrecen varias ventajas frente a sistemas de IA más simples, como los chatbots tradicionales.
Automatización de tareas complejas
Los agentes pueden ejecutar procesos largos que implican varios pasos, como buscar información, analizar datos y generar un informe.
Capacidad de razonamiento
En muchos casos los agentes no solo responden preguntas, sino que analizan la creacióninformación disponible y deciden cuál es el siguiente paso dentro de ecosistemasuna dondetarea.
Integración con herramientas
Los agentes pueden integrarseinteractuar con distintosprogramas modelosexternos, bases de IA.datos, APIs o sistemas informáticos, ampliando sus capacidades más allá del simple diálogo.
PorAdaptación ejemplo,a undistintos sistemadominios
Un compatibleagente conpuede MCPespecializarse podríaen permitiráreas queconcretas uncomo modeloinvestigación científica, programación, análisis de lenguajedatos accedao fácilmentegeneración a:de contenidos.
Limitaciones actuales
documentos internosbases de datos empresarialessistemas de gestiónrepositorios de códigoaplicaciones de productividad
LaA ideapesar esde su potencial, los agentes todavía presentan algunos desafíos técnicos importantes.
Errores de razonamiento
Los modelos pueden equivocarse al planificar una tarea o interpretar los resultados.
Dificultad para controlar la ejecución
Los agentes pueden entrar en bucles o tomar decisiones inesperadas si no están bien diseñados.
Coste computacional
Las tareas largas implican muchas llamadas a modelos de lenguaje, lo que lapuede IAaumentar los costes de cálculo.
Riesgos de seguridad
Los agentes que interactúan con sistemas externos deben diseñarse cuidadosamente para evitar comportamientos no seadeseados.
Por unesta generadorrazón, dela texto,investigación sinoactual también se centra en un sistema capaz de interactuar conmejorar el entornocontrol, digitalla deseguridad formay controlada.
Herramientas para crear agentes con código
Para desarrolladores o equipos técnicos existen varias plataformas que permiten crear agentes programando sus comportamientos.
Algunas de las más conocidas son:
LangChain
LangChain es unosupervisión de los frameworks más populares para construir aplicaciones basadas en modelos de lenguaje.
Permite:
conectar modelos con herramientascrear flujos de razonamientointegrar bases de datos y documentosconstruir sistemas RAGdiseñaragentesque ejecutan acciones
Es ampliamente utilizado en proyectos de investigación y desarrollo.
AutoGen
Desarrollado por Microsoft, AutoGen permite crear sistemas multiagente, donde diferentes agentes colaboran para resolver tareas complejas.
Es especialmente interesante para experimentos donde varios agentes intercambian información y toman decisiones.
CrewAI
CrewAI es un framework centrado en la idea de equipos de agentes especializados. Cada agente tiene un rol definido, similar a un equipo de trabajo.
Por ejemplo:
agente investigadoragente analistaagente redactor
Esta estructura facilita diseñar procesos complejos de forma organizada.
Semantic Kernel
También desarrollado por Microsoft, Semantic Kernel permite integrar modelos de lenguaje dentro de aplicaciones tradicionales, combinando IA con lógica de programación clásica.
Herramientas para crear agentes sin programar
No todo el mundo necesita programar para crear agentes. Han aparecido también numerosas plataformas no-code o low-code, que permiten diseñar automatizaciones con IA mediante interfaces visuales.
Esto es especialmente interesante para profesionales de distintos sectores, incluidos docentes o gestores.
Algunas herramientas destacadas son:
Zapier AI
Zapier es una plataforma muy conocida para automatizar tareas entre aplicaciones. En los últimos años ha incorporado capacidades de IA.
Permite crear flujos como:
recibir un correoanalizar su contenido con IAclasificarloguardar información en una base de datos
Todo sin necesidad de programación.
Make (antes Integromat)
Make es otra plataforma visual muy potente para crear automatizaciones complejas entre aplicaciones.
Permite diseñar flujos donde intervienen:
APIsbases de datosherramientas de IAaplicaciones empresariales
Flowise
Flowise permite diseñar aplicaciones basadas en modelos de lenguaje mediante una interfaz visual basada en nodos.
Es muy útil para experimentar con agentes y sistemas RAG sin necesidad de programar desde cero.
n8n
n8n es una plataforma de automatización open source muy flexible que puede integrarse con modelos de lenguaje para crear agentes o flujos de trabajo inteligentes.
El futuro: IA como sistema operativo de tareas
La evolución hacia agentes está cambiando el papel de la inteligencia artificial.
Durante años, la IA se utilizaba principalmente para analizar datos o responder preguntas. Con los agentes, la IA empieza a convertirse en un sistema capaz de ejecutar procesos completos.
Esto abre la puerta a nuevas formas de automatización en muchos ámbitos:
gestión empresarialinvestigaciónprogramaciónatención al clienteanálisis de informacióneducación
En lugar de usar herramientas separadas, los usuarios podrán delegar tareas complejas en sistemas de agentes que coordinen diferentes herramientas digitales.
Un nuevo paradigma en la interacción con la tecnología
Este cambio representa un nuevo paradigma en la relación entre personas y tecnología.
En lugar de interactuar con múltiples aplicaciones y menús, cada vez será más común describir una tarea en lenguaje natural y dejar que un sistema de agentes organice el proceso necesario para realizarla.
Para el ámbito educativo, comprender este cambio es especialmente relevante. No solo porque estas tecnologías transformarán muchos sectores profesionales, sino también porque permiten explorar nuevas formas de aprendizaje, investigación y creación de conocimiento.
Conclusión
Los agentes de inteligencia artificial norepresentan sustituyenuna alevolución pensamientoimportante humano,en peroel sídesarrollo de la IA. Mientras que los chatbots tradicionales se centran principalmente en responder preguntas o generar texto, los agentes están diseñados para resolver tareas completas combinando planificación, razonamiento y acción.
Para el profesorado de ciencias, esta tecnología abre nuevas posibilidades: los agentes pueden convertirseayudar a analizar datos experimentales, generar simulaciones, investigar literatura científica o diseñar actividades educativas.
Aunque todavía existen retos técnicos y de seguridad, el desarrollo de frameworks como LangChain, AutoGen o CrewAI muestra que los agentes se están convirtiendo rápidamente en una potentespieza asistentesclave capacesen la construcción de ampliaraplicaciones nuestrasavanzadas capacidadesde parainteligencia analizar información, organizar tareas y resolver problemas complejosartificial.