Modelos de IA

A continuación se presenta una versión en castellano de los conceptos mostrados en las imágenes, junto con una explicación detallada para público general sobre los patrones de diseño en agentes de IA, basada en la información y el enfoque de los autores.

No reinventes tu arquitectura de agentes de IA cada día

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Utiliza estos potentes patrones de diseño de agentes de IA para avanzar más rápido y construir sistemas más inteligentes y flexibles en menos tiempo (ver https://www.linkedin.com/posts/rakeshgohel01_dont-waste-every-day-reinventing-your-ai-activity-7321515242390249472-vYzv).

Patrones de diseño de agentes de IA

1. ReACT (Razonamiento y actuación)

El patrón ReACT permite a los agentes de IA alternar entre razonar (usando modelos de lenguaje como ChatGPT) y actuar (por ejemplo, utilizando herramientas como buscadores o enviar correos electrónicos). El proceso se divide en:

Razonamiento (LLM1): El agente analiza la pregunta entregada por el usuario, interpreta el contexto, y utiliza herramientas externas (APIs) si es necesario para construir una respuesta informada.
Acción (LLM2): Sobre el razonamiento realizado, el agente decide qué acciones tomar y ejecuta estas acciones, como realizar búsquedas o consultar datos externos.

Este enfoque mejora la capacidad de los agentes para adaptarse y responder con mayor precisión en tareas complejas y cambiantes.

2. CodeAct

La arquitectura CodeAct permite que los agentes de IA ejecuten código Python directamente en vez de limitarse a lenguaje estructurado como JSON. El flujo es el siguiente:

Inicio del usuario: El usuario envía una instrucción en lenguaje natural.
Planificación: El agente analiza la instrucción y planifica una estrategia de respuesta, refinando en cada paso según observaciones anteriores.
Ejecución de código: El agente genera y envía código Python ejecutable al entorno designado.
Retroalimentación: El entorno ejecuta el código y devuelve los resultados o posibles errores, permitiendo que el agente aprenda y corrija el proceso.

Esta técnica es poderosa porque permite automatizar tareas complejas y aprender de forma autónoma en base a la ejecución real.

3. Uso moderno de herramientas

Hoy en día, los agentes pueden aprovechar servicios como MCP o plataformas como AWS y Kagi, que permiten realizar llamadas a herramientas externas de manera más avanzada, utilizando menos ejecución de código. El agente se conecta a servidores especializados, como bases de datos, buscadores web o servicios en la nube, facilitando la realización de tareas complejas a través de simples comandos y protocolos optimizados.

4. Autorreflexión / Reflexión

En este patrón, el agente se autoevalúa para mejorar continuamente:

LLM principal: El modelo central se encarga de realizar tareas cognitivas y utiliza la memoria y herramientas externas.
LLM de crítica: Puede haber uno o varios modelos que actúan como jueces, revisando la calidad y precisión del resultado del LLM principal.
Generador: Se encarga de producir la respuesta final, utilizando los aportes y correcciones recibidos.

La autorreflexión permite a los agentes identificar errores y mejorar sus respuestas de manera iterativa.

5. Flujo de trabajo multiagente

Este sistema integra varios agentes especializados que colaboran:

Agente central: Coordina el trabajo y la comunicación entre los subagentes, reteniendo memoria y acceso a herramientas.
Subagentes: Cada uno tiene funciones especializadas y puede acceder a herramientas propias para tareas concretas.
Decisión combinada: Los subagentes aportan sus respuestas y el sistema combina y guía la salida final a través de un agregador.

Este método promueve soluciones más precisas, ya que cada subagente aporta experiencia puntual.

6. GAR (RAG) Agéntico

Aquí se combinan técnicas de búsqueda y razonamiento:

Uso de herramientas: Se emplean búsquedas web y vectoriales para localizar información relevante en documentos.
Búsqueda híbrida: El agente selecciona la información correcta usando el mensaje del usuario y herramientas especializadas.
Agente principal y decisión: La información se integra mediante razonamiento avanzado y el modelo generador produce la salida final.

Permite crear respuestas contextualizadas y fundamentadas, ideales para tareas donde la precisión depende del acceso a información diversificada.

Texto explicativo para público general

En el mundo de la inteligencia artificial, los agentes de IA no son solo programas que responden a preguntas, sino sistemas que pueden planificar, razonar, actuar y aprender. Los patrones de diseño descritos aquí representan las mejores prácticas para construir agentes inteligentes, flexibles y autónomos.

No pierdas tiempo inventando desde cero: Utiliza enfoques probados como los aquí mostrados para que tus agentes sean más rápidos, inteligentes y capaces de trabajar en entornos reales.
Razonar y actuar: Los agentes modernos pueden pensar y decidir acciones en tiempo real usando modelos avanzados y conectándose a servicios del mundo real.
Colaboración y especialización: Los sistemas multiagente permiten que distintos agentes colaboren para resolver problemas complejos, cada uno usando sus habilidades únicas.
Aprendizaje y autoevaluación: La autorreflexión es clave para agentes más precisos: pueden autoanalizar sus respuestas y mejorar tras cada interacción.
Automatización y robustez: La automatización mediante ejecución de código y el acceso a servicios externos facilitan la resolución eficiente de tareas especializadas, como la búsqueda de información científica o la gestión de bases de datos.
Búsqueda contextual: Combinar búsqueda web y vectorial con razonamiento profundo permite responder con conocimiento actualizado y relevante.

Estos patrones hacen posible construir asistentes, agentes y sistemas de IA que no solo entienden preguntas, sino que pueden resolver tareas reales, adaptarse a nuevas situaciones y mejorar de forma continua, abriendo así la puerta a aplicaciones en educación, empresa, salud, y cualquier otro entorno donde la inteligencia artificial aporte valor.

Si tienes interés en ver ejemplos de código para aplicar estos patrones, existen recursos adicionales disponibles, como los mencionados por los autores, que pueden ayudarte a empezar en la implementación práctica de estos sistemas de agentes de IA.

El orden habitual de implantación de sistemas agénticos en IA sigue una lógica de complejidad creciente y depende de la madurez y necesidades del proyecto. El despliegue suele avanzar en niveles, comenzando por arquitecturas simples y evolucionando hacia sistemas compuestos y colaborativos.

Orden habitual de despliegue

Agentes LLM básicos (ReAct y Razonamiento-Actuación):
- Se inicia implementando agentes simples que usan modelos de lenguaje para razonar y ejecutar acciones puntuales, utilizando herramientas externas de manera secuencial.learn.microsoft+3
- Es el modelo más fácil de implementar y sirve para tareas como chatbots, búsqueda de información o generación de textos.
Uso de herramientas y llamadas a APIs:
- El siguiente paso es dotar a estos agentes de capacidades para interactuar con APIs y sistemas externos (bases de datos, buscadores, etc.), ampliando el alcance funcional del agente.actualidad-ia+2
- Permite resolver tareas más complejas que requieren extraer, analizar o modificar datos reales.
Memoria y contexto (autorreflexión):
- Una vez que los agentes interactúan con múltiples fuentes, se introduce la memoria persistente y el ciclo de autoevaluación (autocrítica), para que aprendan y mejoren su desempeño de manera iterativa.reddit+1
- Aquí los agentes pueden revisar sus propias respuestas y corregir errores en tiempo real.
CodeAct y ejecución autónoma de código:
- Cuando se requieren acciones sofisticadas, el agente se moderniza para generar y ejecutar código (por ejemplo, Python) de forma autónoma, permitiendo automatización avanzada y control directo sobre scripts y procesos.q2bstudio+1
- Es ideal para tareas de procesamiento de datos, integración con sistemas y análisis dinámico.
Agentes con RAG (Generación aumentada por recuperación):
- Para proyectos que demandan respuestas contextuales y acceso a grandes volúmenes de información, se incorpora el patrón RAG, que combina recuperación de datos con generación usando modelos de lenguaje.ibm+1
- Es fundamental para aplicaciones empresariales donde la calidad de la respuesta depende de múltiples fuentes de conocimiento.
Flujo de trabajo multiagente (Agentes colaborativos):
- Finalmente, en aplicaciones de gran envergadura o que requieren especialización intensa, se despliega un sistema multiagente, donde distintos agentes cumplen funciones específicas y colaboran entre sí para generar salidas más precisas y complejas.cloud.google+2
- Los subagentes pueden coordinar, planificar y ejecutar tareas autónomamente, permitiendo dividir y conquistar los retos más avanzados.

Tabla resumen de implantación

Fase de despliegue	Complejidad	Ejemplo inicial	Ventajas principales
ReAct & LLM simple	Baja	Chatbot básico	Rápido, fácil y económico
Uso de herramientas/API	Media	Asistente web/API	Ampliación de capacidades funcionales
Memoria y autorreflexión	Media-Alta	Autocrítico	Aprendizaje, mejora iterativa
CodeAct (ejecución código)	Alta	Automatización datos	Control y flexibilidad avanzada
RAG Agéntico	Alta	Q&A empresarial	Búsqueda y respuesta contextual
Multiagente colaborativo	Muy alta	Sistemas complejos	Escalabilidad, especialización, robustez

Notas finales

El progreso entre fases no es estrictamente lineal: se puede adaptar según los requisitos del caso y el nivel tecnológico previo del equipo.
Es clave evaluar la carga de trabajo, el alcance de la tarea y la capacidad del equipo en cada etapa.learn.microsoft+1
El diseño modular y la orquestación secuencial suelen facilitar las iteraciones y la mejora progresiva, ofreciendo flexibilidad para ir incorporando patrones avanzados conforme el sistema madura.

Esta ruta permite desbloquear progresivamente el potencial de la IA agéntica, evolucionando de interacciones simples hacia sistemas inteligentes, autónomos y colaborativos, cada vez más útiles para retos reales en educación, industria y servicios.

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