Cómo crear agentes de IA: la hoja de ruta completa

En esta entrada del blog, verás:

• La definición de un agente de IA.
• Cómo funcionan los agentes de IA y cuáles son sus componentes principales.
• Los principales tipos de agentes de IA en función de su inteligencia y comportamiento.
• Todos los pasos necesarios para crear un agente de IA.
• La mejor pila tecnológica para desarrollar agentes de IA.
• Ejemplos reales de agentes.

¡Empecemos!

¿Qué es un agente de IA?

Un agente de IA es un sistema de software que puede realizar tareas de forma autónoma, utilizando herramientas y tomando decisiones para alcanzar un objetivo con poca o ninguna intervención humana (excepto en escenarios con intervención humana).

Para alcanzar sus objetivos, los agentes de IA suelen planificar, razonar y adaptar sus acciones mediante la coordinación de múltiples pasos de procesamiento, el aprovechamiento de la memoria y la integración con herramientas externas, como API, bases de datos o soluciones de terceros.

Cómo funcionan los agentes de IA y en qué elementos consisten

Los agentes de IA operan ejecutando un ciclo autónomo destinado a alcanzar un objetivo, que suele ser complejo e implica múltiples pasos. Para ello, necesitan percibir su entorno, razonar sobre la información a la que tienen acceso o que han recuperado, actuar y aprender de los resultados, continuando este ciclo hasta que determinan que se ha alcanzado el objetivo.

A diferencia de las llamadas tradicionales a los LLM, que suelen realizar una sola tarea, los agentes de IA pueden participar en la resolución de problemas de varios pasos, al tiempo que adaptan sus estrategias y aprenden de sus errores.

El comportamiento de un agente de IA depende de varios factores, especialmente de la arquitectura conceptual en la que se basa. En términos generales, su flujo de trabajo consiste en un bucle de fases como la percepción, el razonamiento, la acción, el aprendizaje, etc. En conjunto, estas fases permiten al agente perseguir sus objetivos de forma autónoma.

Desde un punto de vista técnico, un agente puede implementarse de forma tan sencilla como un bucle while True con una condición de salida basada en la verificación de objetivos. Por ejemplo, así es como Hugging Face ha implementado recientemente su clase Agent. Más información sobre cómo crear un agente de IA de Hugging Face.

Los componentes básicos de un agente de IA

Un agente de IA suele constar de varios componentes clave que permiten un comportamiento autónomo y adaptativo. Estos son:

• Modelo de lenguaje grande (LLM): a menudo denominado «cerebro» o «motor» del agente, el modelo de IA proporciona las capacidades fundamentales de razonamiento y procesamiento del lenguaje natural. Otorga al agente la capacidad de interpretar las entradas del usuario, generar respuestas y formular planes. Tenga en cuenta que un solo agente puede utilizar varios módulos LLM (por ejemplo, uno para el razonamiento, otro para la planificación y un tercero para la verificación de objetivos). Además, el modelo de IA puede ser remoto o estar alojado localmente.
• Memoria: esencial para mantener el contexto y el aprendizaje a lo largo del tiempo, la memoria de un agente suele organizarse en dos sistemas:
  • Memoria a corto plazo: gestiona el contexto inmediato de una tarea o conversación actual, almacenando la información reciente necesaria para mantener la coherencia. En la mayoría de los casos, se implementa utilizando estructuras de datos en memoria o bases de datos, como cachés temporales, almacenamiento basado en sesiones o Redis, ya que el acceso rápido y la baja latencia son fundamentales en este caso.
  • Memoria a largo plazo: almacena conocimientos fácticos, experiencias pasadas, preferencias de los usuarios y habilidades acumuladas a lo largo de múltiples sesiones. Este componente permite al agente mantener la continuidad y proporcionar respuestas más personalizadas y sensibles al contexto. Las tecnologías comunes para la memoria a largo plazo incluyen bases de datos vectoriales (por ejemplo, Pinecone, Weaviate, FAISS) para almacenar incrustaciones, bases de datos SQL/NoSQL y almacenes de documentos o bases de conocimiento (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, etc.).
• Herramientas: los LLM tienen conocimientos limitados y no pueden realizar todas las tareas por sí mismos. Los agentes de IA amplían sus capacidades mediante la integración de herramientas externas, que permiten al LLM subyacente interactuar con el entorno y el mundo exterior (por ejemplo, acceder al sistema de archivos, navegar por la web o interactuar con la infraestructura empresarial). Estas herramientas ayudan al agente a realizar tareas específicas, como el Scraping web, la interacción con sitios web, la creación de archivos y mucho más. Para gestionar el uso de las herramientas, los agentes se basan en varios protocolos de IA, siendo el MCP (Multi-Tool Control Protocol) el más popular (al menos por el momento).
• Tiempo de ejecución: esta capa de orquestación gestiona el flujo de trabajo general del agente. Comprueba que se sigan los planes, secuencia correctamente las llamadas a las herramientas y coordina todas las partes móviles. Además, puede facilitar la implementación y la gestión de la arquitectura del agente IA. Algunos ejemplos de tiempos de ejecución son LangChain, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen y otros.

Más información:

• Dentro de la pila tecnológica del agente de IA
• Las mejores herramientas de Scraping web de IA: comparación completa
• Creación de conjuntos de datos vectoriales preparados para IA para LLM: una guía con Bright Data, Google Gemini y Pinecone

Tipos de agentes de IA

En esta sección, nos centraremos en los diferentes tipos de agentes de IA. Estos se clasificarán según su nivel de toma de decisiones y cómo interactúan con su entorno para alcanzar los resultados deseados.

Nota: Hay muchas formas de categorizar los agentes de IA, pero esta clasificación es una de las más relevantes. Esto se debe a que define claramente cómo se comporta un agente y cómo toma decisiones. Otras clasificaciones posibles son las basadas en el paradigma del razonamiento, como ReAct, ReWOO y otras.

Más información:

• Dentro del patrón de diseño ReAct: cómo piensa y actúa la IA moderna

Agentes reflejos simples

El agente reflexivo simple es el tipo más básico de agente de IA. Se basa únicamente en la información ambiental actual y en un conjunto de reglas predefinidas de condición-acción para tomar decisiones. No mantiene ningún estado interno, memoria de experiencias pasadas ni considera las consecuencias futuras. Las acciones son inmediatas y reactivas.

Agentes reflejos basados en modelos

Un agente reflexivo basado en modelos es una mejora con respecto al agente reflexivo simple. Incorpora un modelo interno del mundo, que ayuda al agente a rastrear el estado actual y comprender cómo las interacciones o acciones pasadas han impactado en el entorno. Eso significa que puede funcionar incluso en entornos parcialmente observables.

Aunque sigue utilizando reglas de condición-acción, la decisión se basa tanto en la percepción actual como en el estado interno razonado. Esta memoria y razonamiento sobre la dinámica del entorno permite tomar decisiones más informadas y eficaces que su homólogo más simple.

Agentes basados en objetivos

Los agentes basados en objetivos son proactivos y tienen un objetivo o meta específicos. Utilizan la planificación y el razonamiento para evaluar diferentes acciones posibles y seleccionar la secuencia de pasos que les acercará a la consecución de ese objetivo. Estos agentes de IA pueden anticipar el estado futuro deseado y tomar sus decisiones basándose en una evaluación lógica de los resultados en relación con el objetivo.

Agentes basados en la utilidad

Los agentes basados en la utilidad van más allá del simple logro de objetivos, ya que utilizan una función de utilidad para maximizar el beneficio o la felicidad general. Evalúan una serie de posibles resultados y asignan un valor numérico de utilidad a cada uno de ellos, lo que les permite tomar decisiones matizadas que equilibran objetivos o compensaciones contrapuestos (por ejemplo, velocidad frente a seguridad).

Agentes de aprendizaje

Un agente de aprendizaje mejora su rendimiento con el tiempo al adaptarse a nuevas experiencias y datos basándose en la retroalimentación de su entorno. Actualiza continuamente su comportamiento a través de un componente de aprendizaje. Un mecanismo común utilizado para implementar agentes de aprendizaje es el aprendizaje por refuerzo, en el que el agente aprende qué acciones maximizan su recompensa a través de un proceso continuo de prueba y error.

Más información:

• ¿Qué es el ajuste supervisado en los LLM?

Sistemas multiagente

Los sistemas multiagente implican la interacción de múltiples agentes que trabajan juntos para manejar problemas complejos. Los agentes de nivel superior pueden centrarse en objetivos generales, mientras que los agentes de nivel inferior se encargan de subtareas específicas. El concepto central es la orquestación de la IA, en la que un sistema integra estos diversos agentes para gestionar tareas complejas en múltiples dominios. Una de las bibliotecas más populares para implementar sistemas multiagente es CrewAI.

Más información:

• Creación de un agente inmobiliario con CrewAI y Bright Data
• Creación de un agente de inteligencia de reseñas de múltiples fuentes con CrewAI y Bright Data
• Optimización de contenido para GEO con CrewAI y Bright Data

Creación de un agente de IA: de la idea a la implementación

Los pasos que se indican a continuación ilustran todo lo que hay que hacer para pasar de cero a tener un agente de IA en línea. ¡Vamos a repasarlos!

1. Defina el propósito

Piense en las tareas que el agente debe realizar a alto nivel y en los escenarios que debe ser capaz de cubrir. Los agentes deben estar lo suficientemente especializados como para resolver problemas específicos. Sin embargo, a veces se desea crear agentes que realicen una amplia gama de tareas y cubran múltiples casos de uso.

Sea como sea, debe tener una idea clara del propósito de su agente de IA. Es posible que incluso se dé cuenta de que en realidad no necesita un agente completo, y que un simple flujo de trabajo de IA es suficiente.

2. Diseñe el flujo de trabajo del agente

Representa visualmente al agente como un mapa de nodos, en el que cada nodo corresponde a un componente, como en el ejemplo siguiente:

En algunos casos, es mejor pensar en términos de pasos en lugar de componentes. Este proceso le ayuda a definir claramente el flujo de trabajo y a establecer la entrada y salida esperadas para cada nodo/paso.

3. Seleccione las fuentes de datos

Un agente de IA solo es tan potente como los datos y la información a los que puede acceder. Por lo tanto, debe identificar y proporcionar los datos que sus modelos de IA necesitan para alcanzar sus objetivos. Esto puede incluir API, datos web, Conjuntos de datos, bases de datos u otras fuentes de datos. Tenga en cuenta que no todos los formatos de datos son ideales para la ingestión de IA, como han demostrado los benchmarks empíricos.

En este sentido, Bright Data ofrece una rica infraestructura de productos preparados para la IA, que incluye:

• API Web Unlocker: evita las protecciones antibots de los sitios web, lo que le permite recuperar cualquier página web en formato HTML o Markdown.
• API SERP: desbloquea los resultados de los motores de búsqueda y extrae datos SERP de los principales motores de búsqueda para potenciar los escenarios de búsqueda web.
• API Web Scraper: API preconfiguradas para la recuperación de datos estructurados en formatos optimizados para IA de más de 100 dominios principales.
• Browser API: Instancias de navegador controlables desde la nube que se integran con la IA para interacciones web programáticas, con capacidades de desbloqueo integradas.
• API de rastreo: automatiza la extracción de contenido de cualquier dominio, recuperando el contenido completo del sitio web como Markdown, texto, HTML o JSON.
• Datos de entrenamiento: datos web públicos preparados para IA y Conjuntos de datos multimodales de plataformas populares, con varios miles de millones de entradas disponibles.

4. Seleccionar los modelos de IA

Plataformas como OpenRouter y Hugging Face enumeran varios miles de modelos de IA. Algunos son de uso general, como los modelos OpenAI o Gemini, mientras que otros están optimizados para aplicaciones específicas. Basándose en el flujo de trabajo visual y la arquitectura de alto nivel de su agente, seleccione los modelos de IA que alimentarán cada nodo que requiera la integración de LLM.

Más información:

• Ajuste de GPT-OSS: una guía paso a paso con Unsloth
• Ajuste de Llama 4 con datos web recientes para obtener mejores resultados
• Ajuste de Gemma 3: guía paso a paso con un conjunto de datos de preguntas y respuestas personalizado
• Cómo ajustar GPT-4o con una API de Scraper web utilizando n8n

5. Integración con herramientas

Los LLM son excelentes para la generación de contenido, pero tienen limitaciones en otras funcionalidades y en sus datos de entrenamiento. Para ampliar las capacidades de su agente, identifique las herramientas que necesitan sus nodos impulsados por LLM. Estas herramientas pueden ser personalizadas (por ejemplo, llamando a API externas), basarse en ejecutores de tareas locales o provenir de servicios listos para usar, como los servidores MCP.

Nota: El MCP web de Bright Data permite a los LLM y a los agentes de IA acceder a la web de forma eficaz, lo que les permite buscar, extraer y navegar por contenidos en línea sin ser bloqueados, gracias a más de 60 herramientas integradas. Recuerde que también ofrece un nivel gratuito para su uso sin cargo.

Más información:

• Cómo integrar Bright Data Web MCP con smolagents
• Conecta fácilmente los agentes LangChain a Bright Data Web MCP
• CrewAI y Bright Data Web MCP: guía avanzada de Scraping web
• Integración de AutoGen AgentChat con Web MCP de Bright Data
• Integra Pydantic IA con Web MCP de Bright Data
• Crear agentes de IA utilizando AWS Strands SDK + Bright Data MCP
• Integraciones de Bright Data Web MCP

6. Implementar la lógica

Utilizando el marco de agente de IA elegido o una solución de bajo código/sin código, implemente su agente traduciendo su diseño en un sistema funcional. Esto incluye conectar modelos de IA, herramientas y otros componentes.

La implementación del agente de IA puede implicar escribir scripts, crear archivos de configuración y definir indicaciones para guiar a los nodos impulsados por LLM en la realización de sus tareas específicas. En el caso de múltiples agentes de IA, también puede aprovechar protocolos como A2A (Agent-to-Agent) para la comunicación entre agentes.

Más información:

• Cree agentes de IA con Pica y Bright Data
• Utilice Dify para crear agentes de IA con capacidades de recuperación de datos
• Crear agentes de IA con datos web utilizando LlamaIndex
• – Crear agentes de IA con capacidades de scraping en xpander.ai
• Cómo crear un scraper de IA con Hugging Face y Bright Data

7. Prueba e iteración

Una vez que el agente sea ejecutable, pruébalo en escenarios tanto simples como complejos. Verifica que cada paso produzca la entrada y salida esperadas. Las pruebas también ayudan a perfeccionar la infraestructura del agente, por ejemplo, identificando la necesidad de herramientas adicionales, modelos diferentes o mejores indicaciones. Las pruebas de casos extremos son especialmente importantes para la precisión y la fiabilidad. Además, es probable que encuentres algunos errores y te des cuenta de que necesitas un proceso de gestión de errores más robusto.

8. Implementar y supervisar

Por último, implemente su agente, ya sea en la nube o en las instalaciones. Implemente herramientas de supervisión para realizar un seguimiento del comportamiento del agente en condiciones reales. La información obtenida de la supervisión le ayudará a iterar y mejorar el agente. Tenga en cuenta que pueden aparecer nuevos modelos, herramientas o capacidades, por lo que debe actualizar continuamente su agente para aprovechar los últimos avances en IA.

Más información:

• Centro de seminarios web de Bright Data
• Clase magistral sobre datos web de Bright Data
• Entradas del blog de IA de Bright Data

Las mejores pilas tecnológicas para el desarrollo de agentes de IA

Ahora bien, como suele ocurrir en el desarrollo de software, no existe una única pila tecnológica «óptima» para crear agentes de IA. El éxito depende más bien de tomar las decisiones correctas para cada componente que interviene en el proceso de desarrollo de agentes de IA (por ejemplo, proveedores de IA, LLM, bases de datos, herramientas de control de versiones, etc.).

Aquí nos centraremos en el aspecto más importante del conjunto: ¡el marco o la solución que se utiliza para crear el agente de IA!

A continuación, encontrará una tabla con más de 15 de las opciones de código abierto más populares, ordenadas por estrellas de GitHub:

Nota: Bright Data está integrado oficialmente a través de MCP con la mayoría de las tecnologías mencionadas anteriormente, así como con muchas otras. Explore las más de 70 integraciones disponibles.

Más información:

• Los 13 mejores marcos para crear agentes de IA en 2026

Ejemplos de agentes de IA

Ahora que ya tiene una idea clara de qué son los agentes de IA, cómo funcionan, en qué consisten y qué herramientas se utilizan para crearlos, el último paso es verlos en acción.

Por ese motivo, le recomendamos que eche un vistazo a nuestra muestra de agentes de IA, que incluye una selección de agentes de IA creados con diversas tecnologías y diseñados para cubrir una amplia gama de casos de uso.

Más información:

• TrendScan: una plataforma de inteligencia empresarial de múltiples fuentes para la recopilación automatizada y el análisis basado en IA de datos empresariales de Crunchbase, LinkedIn, Reddit y Twitter/X.
• Unified Search Agent: un sofisticado agente de búsqueda multimodal creado con LangGraph que se desplaza de forma inteligente entre la búsqueda en Google y el Scraping web en función de la clasificación de la intención de la consulta.
• Sistema de agentes de IA para el sector inmobiliario: un sistema inteligente de Python que extrae datos de propiedades inmobiliarias como JSON estructurado utilizando agentes de IA, Nebius Qwen LLM y Bright Data Web MCP.
• GEO AI Crew: una herramienta impulsada por IA para auditar y optimizar el contenido de sitios web mediante el rastreo de URL, el análisis de H1 y la generación de recomendaciones GEO prácticas con CrewAI.
• FactFlux: un sistema inteligente multiagente para verificar los datos de las publicaciones en redes sociales utilizando el marco Agno y las herramientas Bright Data.
• AI Travel Planner: un agente de IA que automatiza la planificación de viajes con n8n y el rastreo en tiempo real utilizando Bright Data.

Conclusión

En este artículo, ha aprendido todo lo que necesita saber sobre la creación de agentes de IA. Al leerlo, ahora dispone de la información necesaria para desarrollar agentes de IA, así como de numerosos recursos para seguir leyendo y convertirse en un experto en este tema de actualidad.

Independientemente de cuáles sean sus objetivos en la creación de agentes de IA, contar con un socio fiable para la obtención de datos web marca la diferencia. Al fin y al cabo, como se ha destacado aquí, los agentes son tan buenos como los conocimientos que tienen, lo que depende totalmente de los datos a los que pueden acceder.

Ahí es donde entra en juego Bright Data, que ofrece una infraestructura completa de soluciones de IA para dar soporte a una amplia gama de escenarios y casos de uso de agentes.

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Preguntas frecuentes

Agentes de IA frente a IA agencial: ¿cuál es la diferencia?

Los agentes de IA llevan a cabo procesos completos de forma autónoma. Por el contrario, la IA agencial se refiere a un sistema de nivel superior capaz de coordinar múltiples agentes para lograr objetivos más complejos. Puede planificar, razonar y adaptarse dinámicamente sin necesidad de intervención humana continua. En resumen, los agentes de IA se encargan de las tareas, mientras que la IA agencial sirve como infraestructura inteligente que las coordina.

Agentes de IA frente a flujos de trabajo de IA: ¿cuáles son las principales diferencias?

Los flujos de trabajo de IA son procesos que siguen una secuencia predefinida de pasos o lógica. Son excelentes para una alta previsibilidad y son ideales para tareas estructuradas y repetitivas. Por otro lado, los agentes de IA son sistemas no deterministas que poseen autonomía y utilizan el razonamiento para planificar dinámicamente, elegir herramientas y adaptar sus acciones en tiempo real. Son ideales para problemas abiertos en los que la solución no está predefinida.

¿Cuáles son las mejores tecnologías para crear agentes de IA?

La IA agencial se centra en la ejecución autónoma de tareas, como la planificación, el uso de herramientas, el seguimiento del estado y la toma de decisiones para completar los objetivos. En cambio, la IA generativa (también llamada GenAI) crea nuevos contenidos como texto, imágenes, vídeos o código basándose en indicaciones. Así, la IA agencial coordina y la IA generativa crea. Profundice en nuestro artículo sobre la IA agencial frente a la IA generativa.

¿Cuáles son los mejores servidores MCP para la integración de agentes de IA?

Algunos de los servidores MCP para agentes de IA son Web MCP de Bright Data para datos web en tiempo real y extracción estructurada, GitHub para automatizar los flujos de trabajo de desarrollo, Supabase para la gestión de bases de datos y backend, Playwright MCP para la automatización de navegadores y Notion para la gestión del conocimiento. Otros servidores destacados son Atlassian, Serena, Figma y Grafana. Descúbralos todos en nuestro artículo sobre los mejores servidores MCP para agentes de IA.

¿Qué es el RAG agénico?

El RAG agentico es una forma avanzada de RAG (generación aumentada por recuperación) que utiliza agentes de IA autónomos para controlar y adaptar de forma inteligente el proceso de recuperación y generación de respuestas. Descubra cómo crear un sistema RAG agentico con Bright Data.