Creación de agentes de IA que realizan el trabajo y no se bloquean

En esta guía, comprenderá:

• Por qué el mundo está pasando de la GenAI a la era de la IA agencial.
• Las mayores limitaciones de los grandes modelos lingüísticos actuales.
• Cómo abordar estas limitaciones con un canal de conocimiento agentico.
• Dónde y por qué fallan los agentes de IA, y qué necesitan para tener éxito.
• Cómo Bright Data ofrece un conjunto completo de herramientas para dominar los agentes de IA.

¡Vamos a profundizar en el tema!

La era de la IA agencial: de la IA generativa a los agentes de IA

Según McKinsey, alrededor del 88 % de las empresas encuestadas utilizan la IA en al menos una función empresarial. Más interesante aún, el 23 % de los encuestados afirma que sus organizaciones ya están ampliando un sistema de IA agencial en algún lugar de la empresa, mientras que otro 39 % está experimentando activamente con agentes de IA.

Esto indica un cambio gradual de los simples procesos de GenAI hacia sistemas más avanzados basados en agentes. Las empresas ya no se limitan a impulsar modelos. En su lugar, están probando agentes de IA dentro de procesos y sistemas reales.

¿Por qué? Porque, en comparación con los flujos de trabajo tradicionales de GenAI, los agentes de IA son autónomos, pueden recuperarse de los errores y pueden perseguir objetivos mucho más complejos. Eso es lo que realmente permite la toma de decisiones basada en la IA y la obtención de información más profunda y útil.

Este cambio está dando sus frutos. En un estudio de PwC realizado a 300 altos ejecutivos, dos tercios (66 %) afirmaron que los agentes de IA están aportando un valor cuantificable, principalmente a través del aumento de la productividad.

Como era de esperar, la IA agencial sigue siendo una de las tendencias de más rápido crecimiento en este ámbito. Forbes estima que el mercado de la IA agencial crecerá de 8500 millones de dólares en 2026 a 45 000 millones en 2030, lo que pone de relieve la rapidez con la que este paradigma está ganando terreno.

Las mayores limitaciones de los agentes de IA

La «IA agencial» se refiere al uso de la IA a través de agentes de IA. Se trata de sistemas autónomos diseñados para alcanzar objetivos específicos mediante la planificación, el razonamiento y la toma de medidas con una mínima intervención humana, o bien en nombre del usuario.

¿Cómo lo hacen? Siguiendo una hoja de ruta basada en tareas que consta de instrucciones claras, integraciones de herramientas, pasos opcionales con intervención humana y ejecución por ensayo y error. Para profundizar más, consulte nuestra guía detallada sobre cómo crear agentes de IA.

Un sistema de IA agencial también puede basarse en múltiples agentes de IA subyacentes, cada uno especializado en una tarea específica. Esto suena potente, y lo es. Sin embargo, es importante recordar que el cerebro y el motor principal de cualquier agente de IA sigue siendo un gran modelo de lenguaje.

Los LLM han transformado nuestra forma de trabajar y abordar problemas complejos, pero tienen algunas limitaciones. Las dos más importantes son:

1. Conocimiento limitado: el conocimiento de un LLM está limitado por sus datos de entrenamiento, que representan una instantánea del pasado. Como resultado, no es consciente de los acontecimientos actuales ni de los cambios recientes, a menos que se actualice o amplíe explícitamente. Puede inferir la respuesta correcta, pero también puede producir respuestas seguras pero incorrectas o alucinadas.
2. Sin interacción directa con el mundo real: los LLM no pueden interactuar con Internet, sistemas externos o entornos en vivo sin herramientas e integraciones específicas. Su función principal es generar contenido, como texto, imágenes, código o vídeo, basándose en lo que saben y en lo que se les pide que hagan.

Dado que los agentes de IA se basan en los LLM, heredan estas restricciones, independientemente del marco de IA agencial que se elija. Por eso, sin la arquitectura y los controles adecuados, no todos los agentes de IA se comportan como se pretende.

La solución es un canal de conocimiento agénico

Como ya habrás adivinado, la forma más fácil y eficaz de superar las limitaciones inherentes a la IA agencial es dotar a los agentes de IA de las herramientas adecuadas. Estas herramientas deben permitir la búsqueda y recuperación de datos en tiempo real, la interacción con el mundo real y la integración con los sistemas y servicios en los que deben operar los agentes.

Sin embargo, no se trata solo de proporcionar herramientas a los agentes. Es igualmente importante estructurar su flujo lógico de manera que sean productivos, rápidos y fiables. Por lo tanto, antes de profundizar en dónde encontrar estas herramientas y cómo funcionan, veamos cómo opera un agente de IA exitoso a alto nivel.

Canal de conocimiento de los agentes: descubrir, extraer, ejecutar

Pensemos en cómo nosotros, como seres humanos, logramos los mejores resultados. Rendimos mejor cuando tenemos acceso a la información y las herramientas adecuadas, y cuando sabemos cómo utilizarlas de forma inteligente. El mismo principio se aplica a los agentes de IA.

Para evitar comportamientos poco fiables o malos resultados, los sistemas de IA agenticos necesitan acceder a conocimientos vivos, verificables y precisos. Esos conocimientos pueden utilizarse para interactuar con el mundo exterior a través de las herramientas adecuadas.

Por intuitivo que parezca, un sistema de IA agencial sólido y práctico sigue un canal de conocimiento agencial. Este se compone de tres etapas fundamentales:

1. Descubrir: Identificar y localizar fuentes de datos relevantes en función de la tarea en cuestión. El objetivo es encontrar fuentes fiables y actualizadas que puedan informar las decisiones del agente.
2. Extraer: recuperar los datos y convertirlos en conocimiento útil. Esto implica recopilar información, limpiar y filtrar el ruido, estructurar los datos no estructurados y agregar los resultados en un formato de datos coherente sobre el que el agente pueda razonar (por ejemplo, Markdown, texto sin formato o JSON, en la mayoría de los casos).
3. Ejecutar: emplear el conocimiento adquirido para impulsar decisiones y acciones. Esto puede incluir la generación de ideas, la activación de flujos de trabajo o la interacción con sitios web para alcanzar el objetivo previsto.

Importante: Las dos primeras etapas se denominan generalmente la fase de «adquisición de conocimiento agénico». En la mayoría de las aplicaciones y casos de uso, estas son las etapas más importantes (y, como veremos a continuación, donde las cosas tienden a fallar).

Durante la fase de adquisición de conocimiento agénico, el sistema busca, recupera y refina los datos más relevantes para la tarea. Esto se consigue normalmente mediante un sistema RAG agénico dedicado, que coordina múltiples agentes de IA para garantizar una recuperación de información precisa y fiable. Por último, el sistema agénico toma medidas basadas en el contexto y el conocimiento recopilado anteriormente.

Cómo siguen los agentes de IA el proceso de conocimiento agénico

Hay que tener en cuenta que, en la gran mayoría de los casos, los agentes de IA son muy autónomos y tienen capacidad de razonamiento. Por lo tanto, es posible que no siempre sigan el proceso de forma estrictamente lineal. En cambio, suelen repetir etapas individuales y, a veces, incluso las tres.

Por ejemplo, si los datos descubiertos en la primera etapa se consideran insuficientes o de baja calidad, el agente puede realizar búsquedas adicionales. Del mismo modo, si los resultados de la etapa de ejecución no son satisfactorios, el agente puede decidir volver al principio y perfeccionar su enfoque. Esto refleja la forma en que trabajan los seres humanos cuando se esfuerzan por obtener resultados de alta calidad.

Por lo tanto, un proceso de conocimiento agencial no es solo una línea recta que va de «Descubrir» a «Ejecutar» (como se puede ver en un proceso GenAI codificado de forma estática). Al mismo tiempo, no hay que preocuparse por gestionar manualmente este comportamiento iterativo similar al humano. ¡El marco o la biblioteca del agente de IA se encarga de ello por usted!

Casos de uso compatibles

Los sistemas de IA con agentes impulsados por la adquisición continua de conocimientos se arraigan profundamente en el contexto específico en el que deben operar. Esta conciencia situacional les ayuda a abarcar una larga lista de escenarios, entre los que se incluyen:

Dónde fallan los agentes de IA y qué necesitan para tener éxito

Ahora que comprende la importancia de la IA agencial y cómo crear un sistema eficaz, es el momento de examinar los principales retos y requisitos.

Principales retos y obstáculos

Sin duda, la web es la fuente de datos más grande, actualizada y utilizada del mundo. ¡Estamos hablando de unos 64 zettabytes (es decir, 64 billones de gigabytes) de información!

Para un sistema de IA agencial inteligente, prácticamente no hay alternativa a la búsqueda y recuperación de datos directamente de Internet. Sin embargo, la extracción de datos de la web (lo que se denomina «Scraping web») conlleva numerosos obstáculos…

Los propietarios de sitios web son muy conscientes del valor de sus datos. Por eso, aunque la información sea de acceso público, a menudo se protege con medidas contra el scraping, como bloqueos de IP, CAPTCHAs, retos JavaScript, análisis de huellas digitales y otras defensas contra los bots.

Esto hace que la fase de adquisición de conocimientos por parte del agente sea exigente. Los agentes de IA necesitan herramientas que no solo localicen y recopilen datos de las fuentes web adecuadas, sino que también eludan estas protecciones automáticamente y accedan a la información necesaria en formatos de datos compatibles con RAG, como Markdown o JSON. Para profundizar más, consulte nuestro tutorial sobre la creación de un sistema RAG con agentes.

La fase de ejecución puede ser igualmente compleja, especialmente si el agente necesita interactuar con sitios específicos o realizar acciones en línea. Sin las herramientas adecuadas, los agentes de IA pueden ser fácilmente bloqueados o impedidos de completar sus tareas.

Requisitos para el éxito

Ahora ya sabe que los agentes de IA necesitan acceso a la web para ser eficaces y conoce los retos que deben superar. Pero, ¿qué necesitan para tener verdadero éxito? No basta con proporcionar herramientas para la búsqueda, el acceso y la interacción en la web…

Para lograr resultados significativos, las herramientas disponibles para los agentes de IA deben ser estables, escalables y resistentes. Al fin y al cabo, sin la pila tecnológica de IA agencial adecuada, se corre el riesgo de introducir nuevos problemas en lugar de soluciones.

Para funcionar de manera eficaz, los sistemas de IA agentica necesitan herramientas para la recuperación de datos web y la interacción que garanticen:

• Alto tiempo de actividad: la infraestructura subyacente debe mantener una alta disponibilidad para evitar interrupciones o errores durante la recopilación y el procesamiento de datos.
• Alta tasa de éxito: las herramientas deben eludir las medidas antibots de los sitios web, permitiendo a los agentes buscar en motores de búsqueda, extraer datos web e interactuar con páginas sin ser bloqueados.
• Alta concurrencia: muchas tareas implican obtener datos de múltiples sitios o realizar varias consultas de búsqueda a la vez. Una infraestructura escalable permite a los agentes realizar muchas solicitudes simultáneamente, lo que acelera los resultados.
• Información verificable: los agentes de IA deben interactuar con los motores de búsqueda más populares, como Google, Bing, Yandex y Baidu. Esto les permite replicar la forma en que buscamos información: navegando por los resultados de búsqueda y siguiendo las URL más relevantes. Este enfoque conduce a la verificabilidad de los datos, ya que usted mismo puede replicar las mismas consultas y rastrear la información hasta las URL de las páginas originales.
• Datos nuevos y actualizados: las herramientas de Scraping web deben extraer información de cualquier página web rápidamente, incluidas las fuentes de datos en tiempo real.
• Salida preparada para LLM: los datos deben entregarse en formatos estructurados como Markdown o JSON. Alimentar un LLM con HTML sin procesar produce resultados más débiles, mientras que los datos limpios y estructurados permiten un razonamiento y una comprensión más precisos.

Por supuesto, estos requisitos no tienen sentido si el proveedor no ofrece documentación clara, asistencia receptiva y una integración perfecta con las herramientas de IA. ¿Busca la mejor infraestructura de datos web preparada para IA del mercado? ¡Ahí es precisamente donde entra en juego Bright Data!

Cómo Bright Data ayuda a los agentes de IA a evitar bloqueos y alcanzar sus objetivos

Bright Data es la plataforma de datos web líder, que proporciona herramientas preparadas para la IA para descubrir, acceder, extraer e interactuar con datos de cualquier sitio web público.

Más concretamente, da soporte a los procesos de los agentes a través de un conjunto completo de servicios y soluciones. Estas herramientas permiten a los agentes de IA buscar en la web, recopilar datos e interactuar con sitios a gran escala y sin ser bloqueados. También se integran con una amplia gama de marcos de IA, incluyendo opciones muy conocidas como LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Agno, OpenClaw y muchas otras.

Todas estas soluciones se basan en una infraestructura de nivel empresarial e infinitamente escalable, respaldada por una red de Proxies de más de 150 millones de IP. La plataforma ofrece una tasa de éxito del 99,99 % y un tiempo de actividad del 99,99 %. Además, Bright Data proporciona asistencia técnica las 24 horas del día, los 7 días de la semana, junto con una amplia documentación y entradas de blog detalladas para cada solución.

Todo ello permite crear potentes agentes de IA y sistemas basados en IA para la adquisición de conocimientos en tiempo real. Veamos ahora cómo Bright Data da soporte a cada etapa del proceso de adquisición de conocimientos por parte de los agentes.

Descubrir

Bright Data apoya la etapa de descubrimiento de datos con:

• API SERP: ofrece resultados de búsqueda en tiempo real y con múltiples motores de Google, Bing, DuckDuckGo, Yandex y muchos más. Proporciona a los agentes de IA la capacidad de encontrar fuentes verificables y seguir URL contextuales.
• API de archivo web: proporciona acceso filtrado a un archivo web masivo y continuamente actualizado que abarca varios petabytes de datos. Admite la recuperación de HTML histórico, URL de medios y contenido multilingüe para la investigación y los flujos de trabajo de IA.

Extract

Bright Data respalda la fase de extracción de datos web con:

• API Web Unlocker: evita automáticamente los bloqueos mediante huellas digitales impulsadas por IA, rotación de proxies, reintentos, Resolución de CAPTCHA y renderización de JavaScript. Proporciona datos web públicos de forma fiable a gran escala, en formato optimizado para LLM y desde cualquier página web.
• API Crawl: automatiza el rastreo completo del sitio desde una sola URL. Descubre URL, las sigue y extrae contenido estático y dinámico en formatos limpios y listos para la IA, como JSON, Markdown o HTML.

Ejecutar

Bright Data impulsa la fase de ejecución del agente con:

• Navegador de agentes: un navegador basado en la nube y preparado para la IA que permite a los agentes autónomos navegar por sitios web, hacer clic, rellenar formularios, gestionar sesiones y extraer datos, al tiempo que gestiona CAPTCHAs, defensas anti-bot y escalado automático.
• Web MCP: proporciona a los agentes de IA acceso a más de 60 herramientas para la extracción de datos, la recuperación de fuentes web y la interacción con páginas dentro de un navegador en la nube. Admite integraciones rápidas y simplificadas con una amplia lista de soluciones de IA y viene con un nivel gratuito.

Conclusión

En esta entrada del blog, ha aprendido por qué los sistemas de IA agentica están ganando terreno y cómo sus agentes de IA subyacentes pueden estar listos para la producción, ser fiables y tener éxito. En particular, ha visto la importancia de proporcionar acceso a las herramientas adecuadas para respaldar un canal de conocimiento agentico.

Pero no se trata solo de las herramientas que pueden utilizar los agentes de IA. También se trata de la infraestructura subyacente que permite que esas herramientas funcionen de forma valiosa y robusta. En este sentido, Bright Data proporciona una arquitectura de nivel empresarial para la IA, ofreciendo soluciones que admiten todo el espectro de flujos de trabajo agenticos.

¡Regístrese hoy mismo en Bright Data y comience a integrar nuestras herramientas de datos web preparadas para agentes!