Qué es un agente de IA

Empecemos por lo cotidiano

Imagina que le pides a un amigo: «¿Cómo se cambia la rueda de un coche?». Te lo explica y ya está. Eso es un chatbot: contesta.

Ahora imagina que le dices: «Cambia la rueda de mi coche». Tu amigo va al garaje, mira cuál está pinchada, busca el gato, afloja las tuercas, cambia la rueda, y vuelve a mirar si quedó bien. Eso es un agente: no solo habla, actúa y comprueba.

La definición en una frase

Un agente es un modelo de lenguaje (LLM) que usa herramientas en un bucle para conseguir un objetivo.

Ese bucle tiene cuatro pasos y se repite hasta acabar:

1. Mirar: lee la tarea y lo que ha pasado hasta ahora.
2. Decidir: elige el siguiente paso («voy a abrir este archivo»).
3. Actuar: usa una herramienta (leer un archivo, ejecutar un comando, buscar en la web).
4. Comprobar: mira el resultado. ¿Funcionó? ¿Falta algo? Si falta, vuelve al paso 1.

¿Y qué es un harness?

Harness significa «arnés», como el de un caballo. El caballo (el modelo) tiene mucha fuerza, pero sin arnés no tira del carro en la dirección correcta. El harness es todo lo que rodea al modelo:

Agente = Modelo + Harness. Si el agente falla, muchas veces lo que hay que arreglar no es el modelo, sino su harness.

Qué vas a aprender

Al terminar sabrás diseñar el entorno para que un agente trabaje de forma fiable: darle el contexto justo, buenas herramientas, memoria entre sesiones y formas de verificar su trabajo. Todo con ejemplos sencillos.