Sin el ruido del hype, un agente IA es un bucle sencillo: pedir al modelo la siguiente acción, usar herramientas si hace falta y repetir hasta lograr el objetivo. Nada místico: solo un flujo de control claro que permite a un LLM planificar paso a paso y actuar mediante herramientas.
Aquí encontrarás un esqueleto de código mínimo, la explicación paso a paso, cuándo añadir funciones extra y cómo entregar en producción con Draft’n Run, nuestra plataforma orientada a observabilidad para IA agéntica y el AI workflow builder.
El agente completo en pocas líneas
INSTRUCTIONS = "Use tools at your disposal to complete the task"
TOOLS = [web_search, knowledge_access]
def ai_agent(task):
while not finished(task):
answer = ask_llm(INSTRUCTIONS, TOOLS, task)
if has_tools(answer):
return ai_agent(run_tools(answer))
else:
return answerEs deliberadamente mínimo.
Qué hace esta lógica (paso a paso)
- Objetivo y caja de herramientas.
INSTRUCTIONSdescribe el objetivo e invita a usar herramientas.TOOLSlista capacidades (búsqueda, base de datos, CRM, email…). - Pedir el siguiente paso al LLM.
ask_llm(...)devuelve una respuesta directa o un plan con llamadas a herramientas. - Si se requieren herramientas, ejecutarlas y volver al bucle.
run_tools(answer)ejecuta y los resultados se convierten en la nueva entrada. - Si no hay herramientas (o el objetivo se cumple), finalizar.
finished(task)determina el éxito.
Es el ciclo clásico percibir → decidir → actuar → repetir.
“¿Esto realmente es un agente?”
Sí, porque:
- persigue un objetivo,
- percibe contexto (con los resultados de las herramientas),
- decide el siguiente paso (vía LLM),
- actúa por medio de herramientas,
- itera hasta completarlo.
No hace falta ritual: la agentividad surge del bucle cerrado entre razonamiento y acción.
Por qué esto es suficiente (muchas veces)
- El plan emerge en cada paso: el LLM propone el plan turno a turno.
- Las herramientas amplían el alcance: búsqueda web, vectores, CRM, hojas de cálculo, APIs.
- La iteración añade memoria de trabajo: cada pasada reduce la incertidumbre.
- Un
finished()claro acota el perímetro: entregable predeterminado.
Este esquema llega lejos: copilotos de investigación, generadores de reportes, asistentes comerciales, asistentes de conocimiento internos. Revisa ejemplos en la automatización IA y nuestras estudios de caso.
Dónde encaja Draft’n Run
Poner agentes en producción va menos de prompts y más de fiabilidad, seguridad y visibilidad. Draft’n Run ofrece:
- Workflows visuales con entradas/salidas tipadas en el AI workflow builder
- Observabilidad por defecto (trazas, métricas, costes) — ver IA agéntica
- Herramientas seguras con argumentos validados y conectores deterministas — ver integraciones
- Gestión de conocimiento para agentes RAG y automatizaciones documentales — ver IA a medida
¿Listo para una demo? Solicita una demo o consulta los planes.
Cuándo añadir más (y qué)
Arranca con el bucle pequeño; añade solo cuando el caso lo pida:
- Fiabilidad: retries, backoff, salidas estructuradas (esquema JSON), tests de prompts/herramientas.
- Seguridad y coste: límites por paso, presupuestos, red-teaming.
- Observabilidad: trazas, transcripciones de pasos, captura I/O de herramientas.
- Memoria: resúmenes/embeddings indexados por usuario/sesión/proyecto.
- Paralelismo y eventos: jobs en background, webhooks, schedulers.
- Pruebas de éxito negocio: un
finished()robusto que defina el “hecho”.
Consejos prácticos para entregar
- Restringe la caja de herramientas. Pocas herramientas bien diseñadas > muchas vagas.
- Contratos explícitos. Nombres, argumentos, tipos de retorno. Falla rápido.
- Prompts estables y breves. Políticas en
INSTRUCTIONS, tarea por separado. - Traza todo. Pasos, llamadas de herramientas, entradas/salidas.
- Define el éxito de antemano. Un
finished()claro evita la deriva.
Mini-FAQ
P: ¿Qué modelo usar?
R: Cualquiera; revisa benchmarks de “instruction following” (ej. LM Arena).
P: ¿Cuántos pasos?
R: Corto (3–8) hasta que necesites más profundidad (por coste o riesgo).
P: ¿Cómo evitar llamadas a herramientas alucinadas?
R: Salidas estructuradas (JSON con tool_name/args), validación de esquema, rechazo/re-prompt si hay desviaciones.
Para recordar
Si entiendes este bucle de cinco líneas, entiendes los agentes IA. El resto —memoria, planificadores, críticos, grafos— es maquillaje. Empieza aquí, entrega rápido, y suma complejidad solo cuando sea necesario. ¿Preparado? Construye y monitorea con el AI workflow builder o solicita la demo.
