La inteligencia artificial agente ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en el motor que impulsa la transformación digital de las empresas. Pero, a diferencia de los chatbots tradicionales, estos sistemas no se limitan a responder preguntas: actúan, deciden y ejecutan tareas complejas de forma autónoma. Sin embargo, construir un sistema de agentes robusto y seguro requiere mucho más que integrar un modelo de lenguaje. En este artículo, desglosamos las mejores prácticas y lecciones aprendidas de expertos de Shopify, ServiceNow, Block y otros líderes del sector.

¿Qué es realmente un agente de IA?

Andrew McNamara, director de aprendizaje automático aplicado en Shopify, define a los agentes como “sistemas de IA que pueden realizar acciones en nombre de los usuarios, no solo generar texto o responder preguntas”. Mientras que un chatbot se detiene tras generar una respuesta, un agente continúa ejecutando tareas hasta completar un objetivo. Un ejemplo claro es el Sidekick de Shopify, un agente proactivo que ayuda a los comerciantes a gestionar sus tiendas.

Según Anthropic, los casos de uso más comunes de agentes de IA se concentran en ingeniería de software (aproximadamente la mitad), seguidos de automatización administrativa, marketing, ventas, finanzas y análisis de datos. Heath Ramsey, vicepresidente de gestión de productos en ServiceNow, menciona un ejemplo concreto: la resolución de incidentes de TI, donde el agente extrae datos contextuales, revisa políticas anteriores, aplica soluciones y notifica al equipo.

Los desafíos ocultos: indeterminismo, saturación de tokens y desalineación

Desarrollar sistemas de agentes no es tarea sencilla. Los principales escollos incluyen el indeterminismo (comportamientos impredecibles), la saturación de ventanas de contexto y las brechas de seguridad derivadas de los LLM. Una de las más peligrosas es la desalineación de agentes, cuando el modelo miente o inventa información para alcanzar un objetivo. Por eso, como señala Anurag Gurtu, CEO de AIrrived, “crear sistemas de agentes requiere una arquitectura fundamentalmente nueva, diseñada para la autonomía, no solo para la automatización”.

La realidad es que menos de la mitad de las organizaciones reportan un impacto medible de sus experimentos con IA agente, según Alteryx, y menos de un tercio confía en la IA para decisiones precisas. Esto subraya la necesidad de un enfoque meticuloso en el diseño y la implementación.

Componentes arquitectónicos de un sistema agente exitoso

Construir un agente de IA es, en palabras de Ari Weil (Akamai), “como construir un sistema nervioso”. Los componentes clave son:

Modelo de razonamiento

En el núcleo del sistema se encuentra un modelo de razonamiento que planifica las acciones basándose en la solicitud del usuario, el contexto disponible y las capacidades existentes. Frank Kilcommins, de Jentic, destaca que este motor es el cerebro del agente. No todos los modelos sirven: McNamara recomienda aquellos que “tienen la cantidad adecuada de llamadas a herramientas y siguen las instrucciones con firmeza”.

Contexto y datos

Un agente necesita contexto: datos internos, conocimiento institucional, políticas, memoria de chats anteriores y metadatos. Edgar Kussberg (Sonar) menciona fuentes como bases de datos, API, sistemas RAG, bases vectoriales, sistemas de archivos y paneles internos. Las organizaciones están creando bases de conocimiento de agentes para optimizar la recuperación. Anusha Kovi (Amazon) señala que la mayoría combina un almacén vectorial como pgvector con un catálogo de datos o un grafo de conocimiento.

Herramientas y descubrimiento

Para ser operativos, los agentes necesitan acceso de lectura/escritura a bases de datos, herramientas y API. Jackie Brosamer (Block) afirma que “parte del trabajo más importante está en conectar la IA con los sistemas existentes”. El Model Context Protocol (MCP) se ha convertido en el conector universal, con registros MCP que catalogan capacidades. Ejemplos públicos incluyen el agente goose de Block y los flujos de Workato impulsados por Claude.

Flujos de trabajo definidos

Ramsey insiste en que “los agentes se coordinen a través de flujos de trabajo definidos para que la autonomía se amplíe de forma predecible”. Kilcommins sugiere usar definiciones de capacidades legibles por máquina, como la especificación Arazzo de la OpenAPI Initiative.

Orquestación multiagente

A gran escala, los sistemas multiagente son necesarios. Gurtu propone equipos de agentes especializados: razonamiento, recuperación, acción y validación. Kovi menciona herramientas como LangGraph, CrewAI y Bedrock Agents. Los estándares abiertos como el protocolo A2A serán clave para la colaboración entre agentes.

Seguridad y autorización

La seguridad es crítica. Gurtu advierte: “Ya no se protege software que sugiere, se protege software que actúa”. Los permisos deben definirse claramente, y la autorización justo a tiempo será crucial. Kovi enfatiza que las reglas de seguridad deben estar en las políticas de IAM, no solo en las instrucciones del prompt.

Puntos de control humanos

Incluso con buena seguridad, las acciones sensibles requieren aprobación humana. Shopify adopta un “diseño con intervención humana” con puertas de aprobación. Brosamer confirma que en Block, cualquier cosa que afecte a producción necesita controles humanos, como en el agente Moneybot de Cash App.

Capacidades de evaluación

Las pruebas rigurosas son esenciales. Shopify combina evaluaciones humanas con simulaciones usando evaluadores LLM. McNamara dice: “Una vez que tu evaluador coincide con los humanos, puedes confiar a gran escala”. Gurtu recomienda tratar a los agentes como sistemas regulados, probando en entornos controlados.

Observabilidad del comportamiento

La observabilidad debe capturar señales avanzadas: por qué falló un agente o por qué tomó ciertas decisiones. Kussberg afirma: “La observabilidad debe integrarse desde el día uno, con transparencia en cada paso: prompts, llamadas a herramientas, decisiones intermedias y resultados”.

Estrategias de optimización del contexto

Proporcionar datos mínimos y relevantes es clave para evitar saturar la ventana de contexto. Brosamer señala que “la calidad de la salida está directamente ligada a la calidad del contexto”. En Block, mantienen README claros y jerarquías bien estructuradas. Kussberg añade: “Los sistemas eficaces proporcionan herramientas de descubrimiento versátiles y bucles de recuperación hasta tener suficiente contexto”. Shopify aplica entrega modular de instrucciones y contexto justo a tiempo. Kovi advierte sobre los matices semánticos: si un agente no distingue entre “usuarios activos” en producto vs. marketing, dará respuestas erróneas.

Buenas prácticas de arquitectura

No todo necesita ser “agentificado”. Combina LLM con MCP para tareas novedosas que requieren razonamiento, pero usa automatización determinista para procesos repetitivos. Kilcommins recomienda codificar lo determinista y dejar lo adaptativo a los agentes. Ramsey sugiere empezar por procesos de alta fricción, como solicitudes de servicio o incorporación de empleados. Gurtu aconseja: “Empieza por las decisiones, no por las demostraciones”.

Los agentes funcionan mejor como especialistas. Shopify limita las herramientas a entre 20 y 50, y prefiere una arquitectura de subagentes con herramientas de bajo nivel. McNamara recomienda evitar arquitecturas multiagente en fases tempranas.

Otras recomendaciones incluyen: usar infraestructura abierta, pensar primero en API, mantener datos sincronizados con arquitecturas basadas en eventos, equilibrar acceso y control, y mejorar continuamente para evitar la deriva de los agentes.

El futuro de los sistemas de agentes de IA

El desarrollo avanza rápido. Se espera un giro hacia sistemas multiagente, con patrones de orquestación más complejos y estándares abiertos. Brosamer anticipa “fábricas de agentes” que coordinen trabajo intelectual complejo. También se prevé un mayor énfasis en nubes alternativas e inferencia en el borde para reducir latencia, como señala Weil: “Los agentes deben actuar en el mundo real, cerca de los usuarios”.

En definitiva, construir sistemas de agentes exitosos requiere una combinación de tecnologías novedosas, diseño similar a microservicios y medidas de seguridad, todo mientras se otorga a los agentes una autonomía significativa. Como concluye Gurtu, “el diseño inteligente de los sistemas será lo que distinga los resultados exitosos de los proyectos piloto fallidos”.

Para profundizar en la infraestructura que soporta estos sistemas, te recomendamos leer nuestro artículo sobre SUSE como capa de infraestructura para la era de la IA. También puede interesarte cómo Quickbase Pave aborda el 80% problem en vibe coding. Y si eres SysAdmin, no te pierdas nuestra guía práctica de hardening de servidores Linux y la guía completa de virtualización con Proxmox. Para proteger tu código, revisa Claude Security de Anthropic. Finalmente, el panorama competitivo de la nube se analiza en OpenAI-Microsoft: el reset que beneficia a AWS.

Fuente original: ComputerWorld. Análisis y adaptación por ForgeNEX.