Redacción Sombra Radio
OpenAI ha publicado su esperada guía práctica para construir agentes basados en modelos de lenguaje. No hablamos de simples chatbots, sino de sistemas capaces de razonar, decidir, actuar y operar con un nivel de autonomía que redefine cómo trabajamos.
En Sombra Radio la hemos leído de arriba abajo y esto es lo que necesitas saber.
🤖 ¿Qué es exactamente un “agente”?
“Un agente es un sistema que ejecuta tareas en tu nombre, con un alto grado de independencia.”
La diferencia con una automatización tradicional es sutil pero profunda. Un agente:
- toma decisiones
- usa herramientas externas
- evalúa si una tarea ha terminado (o ha fallado)
- y puede corregirse sobre la marcha
Mientras un chatbot responde a una pregunta, un agente resuelve una incidencia completa, escribe un informe, hace un seguimiento y escalará si falla.
🧪 ¿Cuándo tiene sentido construir un agente?
OpenAI recomienda usar agentes en flujos de trabajo donde:
- Hay decisiones complejas y matices (como aprobar devoluciones).
- Las reglas tradicionales son difíciles de mantener (como validar documentos legales).
- Se trabaja con lenguaje natural o datos no estructurados.
¿Tu flujo tiene reglas rígidas y siempre iguales? Mejor usa un sistema clásico.
¿Hay ambigüedad, contexto y necesidad de razonamiento? Quizás ha llegado el momento de tu primer agente.
⚙️ Cómo se diseña un agente: los tres pilares
Un agente tiene tres componentes esenciales:
🧠 Modelo
El LLM que toma decisiones. Puedes usar un modelo grande para prototipos y luego ir optimizando con modelos más pequeños para reducir costes y latencia.
🛠️ Herramientas
APIs o funciones externas que permiten al agente hacer cosas: consultar bases de datos, enviar emails, actualizar un CRM o hablar con otros agentes.
🧾 Instrucciones
El corazón del comportamiento del agente. Deben ser claras, predecibles, adaptadas a escenarios reales y cubrir casos límite. Si no hay buenas instrucciones, el agente falla.
🎛️ Orquestación: ¿un solo agente o varios?
OpenAI presenta dos patrones:
🕹️ Agente único (single-agent)
Perfecto para empezar. Más simple, más fácil de evaluar. Ideal para flujos que puedes controlar con un solo cerebro.
🧩 Sistema multi-agente
Cuando los flujos crecen en complejidad, se pueden dividir entre múltiples agentes especializados. Dos estilos clave:
- Manager Pattern: Un agente orquesta a los demás.
- Decentralized Pattern: Los agentes se pasan la batuta entre ellos.
🧱 Guardrails: seguridad, privacidad y control
La guía insiste: los agentes deben tener límites claros. Entre las medidas:
- Clasificadores de seguridad y relevancia.
- Filtros PII para proteger datos sensibles.
- Validación de outputs.
- Escalado a humanos para acciones de alto riesgo (como devolver dinero o cerrar cuentas).
Porque sí, los agentes pueden fallar. Y deben saber cuándo pedir ayuda.
🧬 ¿Y ahora qué?
La guía concluye con una idea potente:
“Los agentes no solo automatizan tareas. Automatizan procesos completos con inteligencia y adaptabilidad.”
Desde Sombra Radio, celebramos que OpenAI no solo lance tecnología, sino que enseñe a usarla de forma responsable, flexible y robusta.
Si estás pensando en integrar IA real, autónoma, ejecutiva… este documento es lectura obligatoria.
Y si prefieres que te lo contemos al estilo sombra, aquí estamos, observando desde el fondo.
