Tipos de agentes de IA explicados: cómo funcionan y cuándo utilizar cada uno

Conclusiones clave

• Los agentes de IA están diseñados para diferentes tipos de trabajo, desde tareas rápidas basadas en reglas hasta flujos de trabajo adaptables impulsados ​​por el aprendizaje.
• Comprender los tipos de agentes le ayuda a elegir mejores herramientas, establecer expectativas realistas y diagnosticar problemas cuando los resultados no son suficientes.
• El trabajo más complejo a menudo requiere que varios agentes trabajen juntos, con funciones y coordinación claras.
• Ningún agente por sí solo puede hacerlo todo bien y el juicio humano sigue siendo esencial.
• Puede comenzar a utilizar agentes de IA hoy aplicándolos a flujos de trabajo familiares e iterándolos en función de los comentarios.

Los agentes de IA están cambiando la forma en que las personas escriben, investigan, planifican y realizan su trabajo. Pero el “agente de IA” no es una capacidad única: es una categoría amplia que incluye herramientas diseñadas para tipos de tareas muy diferentes. Algunos agentes están diseñados para ofrecer velocidad y coherencia. Otros están diseñados para razonar, adaptarse y tomar decisiones a lo largo del tiempo.

Cuando sepa cómo funcionan los tipos de agentes y qué hacen mejor, podrá elegir herramientas que se ajusten a sus objetivos, diseñar flujos de trabajo más inteligentes y obtener mejores resultados. Esta guía le ayudará a comprender los principales tipos de agentes de IA y cómo utilizarlos de forma eficaz en su trabajo diario, empezando por comprender qué es exactamente un agente de IA.

Tabla de contenido

• ¿Qué es un agente de IA?
• ¿Cuáles son los principales tipos de agentes?
• ¿Cómo se comparan los diferentes tipos de agentes de IA?
• ¿Cómo trabajan juntos los agentes de IA?
• Por qué es importante comprender los tipos de agentes de IA
• Errores comunes al utilizar diferentes tipos de agentes de IA
• ¿Cuáles son las limitaciones de los diferentes tipos de agentes?
• Cómo empezar a utilizar agentes de IA
• Cómo hacer que los agentes de IA trabajen para usted
• Preguntas frecuentes sobre tipos de agentes de IA

¿Qué es un agente de IA?

Un agente de IA es un sistema que puede actuar para lograr un objetivo observando su entorno, tomando decisiones y actuando en consecuencia. Esaagencialos separa de formas más simples de automatización.

Un ejemplo práctico de esto son los agentes de inteligencia artificial de Grammarly. A diferencia de la mayoría de los asistentes de IA, estos agentes de redacción especializados no están automatizados y no necesitan un aviso para funcionar; considérelos como colaboradores siempre disponibles y un equipo personal de ayudantes que pueden ofrecer sugerencias dinámicas y en tiempo real de manera proactiva mientras trabaja, ayudándolo en cada etapa del proceso de escritura. Integrados perfectamente en su flujo de trabajo, los agentes de inteligencia artificial de Grammarly brindan comentarios relevantes y conscientes del contexto según el tipo de escritura y la audiencia para la que está escribiendo, lo que lo despeja y le permite concentrarse en el pensamiento de alto impacto.

¿En qué se diferencian los agentes de IA de los chatbots o asistentes?

Los chatbots y los asistentes de inteligencia artificial están diseñados principalmente para responder a las aportaciones de los usuarios. Una vez que les preguntas, generan una respuesta. Debe seguir incitándolos a obtener respuestas; generalmente no toman iniciativa ni actúan sin instrucciones específicas.

Los agentes de IA, por el contrario, están diseñados para actuar bajo ciertas condiciones. Pueden monitorear información, evaluar opciones y desencadenar acciones, a menudo sin la intervención directa del usuario en cada paso. Varios agentes también pueden trabajar juntos para realizar una tarea más compleja que la que un solo agente podría realizar de manera confiable por sí solo.

¿Cómo trabajan los agentes de IA a alto nivel?

En un nivel alto, la mayoría de los agentes de IA siguen un ciclo simple: perciben lo que está sucediendo, deciden qué hacer, actúan según esa decisión y, en algunos casos, aprenden del resultado.

Los detalles varían según el tipo de agente, pero este ciclo central sigue siendo constante. Para profundizar en este proceso, explore nuestra guía sobre cómo funcionan los agentes de IA.

¿Cuáles son los principales tipos de agentes?

Los agentes de IA son de diferentes tipos, según cómo deciden qué hacer a continuación. Algunos reaccionan inmediatamente a lo que detectan, mientras que otros planifican con anticipación, sopesan las ventajas y desventajas o mejoran su comportamiento con el tiempo.

Los tipos de agentes comunes incluyen agentes reflejos simples, agentes reflejos basados ​​en modelos, agentes basados ​​en objetivos, agentes basados ​​en utilidades y agentes de aprendizaje. Más allá de los agentes individuales, los sistemas también pueden combinar agentes a través de arquitecturas multiagente, jerárquicas o híbridas.

Las secciones siguientes analizan estos tipos de agentes y explican cómo funcionan, seguido de un vistazo a diferentes formas de organizarlos para que trabajen juntos.

¿Qué es un agente reflejo simple?

Un agente reflejo simple responde a entradas específicas con acciones predefinidas. No utiliza memoria ni contexto y no ajusta su comportamiento con el tiempo. El agente reacciona a ciertas entradas pero no considera el significado o la intención, lo que lo hace efectivo para tareas limitadas y repetitivas. En la práctica, esto podría parecer un sistema de escritura que señala errores ortográficos a medida que se escribe basándose en patrones lingüísticos conocidos.

Muchos sistemas reflejos simples no se parecen a lo que la gente suele considerar IA. Su termostato de pared, por ejemplo, es técnicamente un simple agente reflejo: simplemente sigue la lógica básica de “si hace frío, entonces calienta”. Si bien puede parecer exagerado llamar a esto IA, comprender esta categoría nos ayuda a apreciar otros tipos sofisticados de agentes de IA.

¿Qué es un agente reflejo basado en modelos?

Un agente reflejo basado en modelos también responde a entradas basadas en reglas estrictamente definidas, pero también tiene en cuenta el contexto a corto plazo.

En la práctica, esto podría parecer un corrector que ignora otros casos de un problema gramatical que usted descartó anteriormente en el documento. Este seguimiento le ayuda a obtener comentarios más relevantes a medida que trabaja, pero el recuerdo es temporal. Una vez que cierre el documento y abra uno nuevo, comenzará a marcar el mismo problema nuevamente.

¿Qué es un agente basado en objetivos?

Un agente basado en objetivos toma decisiones entre múltiples opciones disponibles. En lugar de reaccionar inmediatamente, considera posibles pasos y elige aquellos que mejor le ayuden a alcanzar un objetivo específico.

Por ejemplo, si a un agente de gestión de proyectos se le asigna el objetivo de entregar un informe el próximo viernes, podría crear tareas, asignar propietarios, solicitar entradas faltantes, realizar un seguimiento de los elementos vencidos y marcar bloqueadores. Siempre que el informe se envíe a tiempo, el agente considera que se cumplió el objetivo, incluso si los componentes, como la asignación de tareas o la secuencia de aprobación del resultado final, no fueron eficientes o equilibrados.

¿Qué es un agente basado en servicios públicos?

Un agente basado en la utilidad se basa en el comportamiento basado en objetivos al preguntar no sólo "¿Alcanzamos el objetivo?" sino "¿Cuál es la mejor manera de llegar allí?" Sopesa las compensaciones entre opciones y elige acciones que conduzcan al resultado general más sólido.

Siguiendo con el ejemplo anterior, un agente de gestión de proyectos de servicios públicos iría más allá de asignar tareas y realizar un seguimiento. Consideraría factores como el equilibrio de la carga de trabajo, las fortalezas individuales y los plazos competitivos, luego ajustaría las tareas para mantener el proyecto encaminado sin sobrecargar al equipo. A medida que las cosas cambian, puede reevaluar y modificar su plan en consecuencia.

¿Qué es un agente de aprendizaje?

Un agente de aprendizaje es un agente de IA que mejora sus decisiones con el tiempo aprendiendo de la retroalimentación y de resultados pasados. En lugar de simplemente preguntar: "¿Hice lo que tenía que hacer?" o "¿Cuál es la mejor opción en este momento?" también pregunta: "¿Qué puedo hacer mejor la próxima vez?" para ayudarle a aprender de la experiencia general.

En nuestro ejemplo de gestión de proyectos, un agente de aprendizaje no se limitaría a entregar un informe de manera eficiente. Notaría patrones a lo largo del tiempo, como cuellos de botella recurrentes, cronogramas consistentemente optimistas o contribuyentes que necesitan más apoyo. La próxima vez que deba presentar un informe, aplica esas lecciones ajustando las asignaciones, los cronogramas y los flujos de trabajo para que cada proyecto se ejecute mejor que el anterior.

¿Cómo se comparan los diferentes tipos de agentes de IA?

Ahora que hemos analizado cada tipo de agente individualmente, es útil compararlos uno al lado del otro. La siguiente tabla muestra cómo los cinco tipos principales de agentes de IA difieren en cómo toman decisiones y los tipos de tareas para las que son más adecuados.

¿Cómo trabajan juntos los agentes de IA?

En el mundo real, los agentes de IA no suelen trabajar solos. Los sistemas más avanzados suelen utilizar varios agentes que trabajan juntos para abordar problemas más grandes y complejos. Las principales diferencias entre estos enfoques se reducen a cómo dividen el trabajo y, a menudo, puedes mezclar y combinar estas estrategias dependiendo de lo que estés tratando de lograr.

Estas son las formas más comunes en que se organizan los agentes de IA para trabajar juntos:

• Sistemas multiagente:varios agentes trabajan en paralelo o en secuencia, cada uno de los cuales desempeña una función específica. Este enfoque de equipo de iguales les permite dividir el trabajo complejo en partes más pequeñas, pero también presenta desafíos de coordinación cuando los agentes llegan a conclusiones contradictorias o duplican esfuerzos.
• Agentes jerárquicos:los agentes de nivel superior establecen objetivos y dirección, mientras que los agentes de nivel inferior llevan a cabo acciones específicas. Esta estructura es mejor para gestionar flujos de trabajo complejos, pero puede ser menos adaptable cuando surgen situaciones inesperadas.
• Sistemas híbridos:Se combinan diferentes tipos de agentes dentro de un único sistema. Por ejemplo, los agentes reflejos pueden manejar tareas rutinarias, mientras que los agentes basados ​​en objetivos o de aprendizaje manejan decisiones más complejas. Este enfoque equilibra la velocidad y la adaptabilidad al hacer coincidir los tipos de agentes con el trabajo que mejor hacen.
• Orquestación de agentes:la orquestación de agentes de IA se sitúa por encima de los agentes individuales y gestiona cómo trabajan juntos. Determina cuándo actúan los agentes, cómo se mueven los resultados entre ellos, cuándo es necesario revisar o rehacer el trabajo y dónde encaja la supervisión humana. La orquestación ayuda a garantizar la calidad, la coherencia y la eficiencia en los sistemas de múltiples agentes.

Por qué es importante comprender los tipos de agentes de IA

Comprender cómo los diferentes agentes de IA toman decisiones le brinda más control sobre cómo utiliza la IA en su trabajo. En lugar de tratar la IA como una caja negra, puedes tomar decisiones más intencionales sobre las herramientas que usas, cómo las usas y qué esperas de ellas.

Con este conocimiento podrás:

• Haga coincidir la herramienta adecuada con el trabajo:algunos agentes son excelentes para realizar tareas rápidas y repetibles, mientras que otros son mejores para planificar o aprender con el tiempo. Conocer la diferencia le ayuda a establecer expectativas realistas y evitar el mal uso de las herramientas.
• Elija herramientas que se adapten a su forma de trabajar:en lugar de pedirle a un simple agente que maneje decisiones complejas o esperar que un agente en aprendizaje sea perfecto desde el primer día, puede seleccionar agentes que se alineen con la tarea en cuestión.
• Descubra más rápido qué está mal:muchas herramientas de inteligencia artificial dependen de que varios agentes trabajen juntos detrás de escena. Cuando algo no funciona, comprender los roles de los agentes le ayuda a identificar si el problema radica en el reconocimiento de patrones, la planificación, el aprendizaje o la coordinación.
• Cree flujos de trabajo que su equipo realmente utilizará:cuando comprende cómo los diferentes tipos de agentes se complementan entre sí, resulta más fácil crear flujos de trabajo que resulten confiables, intuitivos y escalables en todo su equipo.

Errores comunes al utilizar diferentes tipos de agentes de IA

Cuando los agentes de IA no se comportan de la manera esperada, a menudo es una señal de que el agente que realiza el trabajo no es del tipo adecuado para la tarea o se ha configurado incorrectamente. Aprender a reconocer estos patrones hace que sea más fácil ajustar su enfoque y obtener resultados más confiables.

A continuación se presentan algunos errores comunes a los que hay que prestar atención, junto con formas de abordarlos:

• Uso de agentes reactivos para trabajos complejos:los agentes reflejos simples o basados ​​en modelos funcionan bien para tomar decisiones rápidas y repetibles, pero tienen dificultades con tareas que requieren planificación o priorización. Para trabajos más complejos, cámbielos o combínelos con agentes basados ​​en objetivos o utilidades.
• Esperar mejoras de agentes que no aprenden:algunos agentes están diseñados para comportarse de manera consistente en lugar de adaptarse. Si los resultados nunca mejoran con el tiempo, considere introducir un agente de aprendizaje o agregar un circuito de retroalimentación que permita que el sistema se ajuste en función de los resultados.
• Ver resultados inconsistentes:los agentes que sopesan las compensaciones pueden producir resultados diferentes incluso con los mismos insumos, especialmente si se basan en modelos de lenguaje grande (LLM), que introducen un grado de aleatoriedad. Cuando la coherencia es fundamental, los agentes reflejos suelen ser una mejor opción.
• Depender excesivamente de los agentes para tomar decisiones:los agentes basados ​​en objetivos y en la utilidad pueden apoyar la toma de decisiones, pero incluso los objetivos bien definidos pueden dejar fuera un contexto importante. Asegúrese de mantener la supervisión humana, especialmente antes de actuar sobre la salida de un agente.
• Desdibujar las responsabilidades entre agentes:en sistemas con múltiples agentes, las fallas a menudo ocurren en los puntos de transferencia. Defina claramente qué agente es responsable de cada decisión y cómo se mueven los resultados entre ellos para mejorar la confiabilidad y la coordinación.

¿Cuáles son las limitaciones de los diferentes tipos de agentes?

Ningún tipo de agente puede hacerlo todo bien y algunas acciones probablemente deberían dejarse en manos de los humanos. Comprender sus limitaciones le ayuda a utilizar los agentes de forma más eficaz y a diseñar flujos de trabajo que aprovechen sus puntos fuertes.

Aquí hay algunas limitaciones comunes a tener en cuenta:

• Los agentes basados ​​en reglas no se adaptan por sí solos:los agentes reflejos simples y basados ​​en modelos son confiables porque están diseñados para producir resultados consistentes. Esto los hace ideales para tareas repetibles, pero también significa que requieren cambios manuales de reglas para manejar situaciones nuevas o más complejas. Para un comportamiento adaptativo, se necesita un tipo de agente diferente.
• Dependencia de objetivos claros:los agentes basados ​​en metas y en utilidades se desempeñan mejor cuando las metas, las limitaciones y las compensaciones están claramente definidas. Cuando los objetivos son vagos o las prioridades entran en conflicto, estos agentes pueden tener dificultades para producir resultados útiles.
• Los agentes de aprendizaje son tan buenos como la retroalimentación:los agentes de aprendizaje mejoran en función de las señales que reciben. La retroalimentación inconsistente, poco frecuente o contradictoria puede retardar el aprendizaje o reforzar los comportamientos incorrectos.
• Gastos generales de coordinación en sistemas de múltiples agentes:puede abordar flujos de trabajo más complejos combinando agentes, pero ahora también está gestionando transferencias, dependencias y nuevas formas en que las cosas pueden fallar. Sin una coordinación clara, la complejidad añadida puede rápidamente superar los beneficios.
• Necesidad constante de participación humana:Ningún tipo de agente reemplaza completamente el juicio humano. Cuanto más matizado sea el trabajo, más necesitará personas que revisen los resultados, brinden orientación e intervengan cuando sea necesario.

Trate estas limitaciones como consideraciones de diseño, no como obstáculos. Cuando se tiene en cuenta cómo trabajan los diferentes agentes, dónde necesitan apoyo y cómo se coordinan, los sistemas de IA se vuelven más confiables y más efectivos de usar.

Cómo empezar a utilizar agentes de IA

Ahora que sabes cuál es la función de los principales tipos de agentes de IA y las distintas formas de coordinarlos, puedes empezar a utilizarlos de forma más intencionada. Ni siquiera es necesario crear uno para comenzar; es probable que ya estén en las herramientas que ya utiliza.

Aquí hay un proceso simple para comenzar:

• Comience con un flujo de trabajo familiar:elija tareas que ya conozca bien, como revisar borradores, coordinar proyectos o realizar seguimientos. Identifique dónde podría ayudar un agente y qué tipo de comportamiento desea que maneje.
• Haga coincidir la configuración con el rol del agente:si necesita respuestas rápidas y predecibles, como captar palabras o frases prohibidas por las pautas de su marca, configure un agente más simple con reglas y límites claros. Si desea que un agente planifique, evalúe opciones o se adapte con el tiempo, espere una configuración más compleja e incorpore orientación y revisión adicionales.
• Evalúe los resultados:revise los resultados periódicamente y ajuste las instrucciones o la configuración del agente según sea necesario. Si utiliza un agente de aprendizaje, las correcciones, aprobaciones y rechazos sirven como retroalimentación que moldea el comportamiento futuro, así que sea deliberado y coherente.
• Diseñe con varios agentes en mente:una vez que se sienta cómodo con un solo agente, intente unirlos y que cada agente se encargue de una parte diferente del trabajo. Ser explícito sobre quién hace qué hace que el sistema sea más fácil de ajustar y depurar cuando surgen problemas.
• Manténgase involucrado cuando el criterio importa:incluso los agentes bien configurados pueden cometer errores, especialmente cuando las tareas evolucionan o las condiciones cambian. Los controles periódicos y la supervisión humana ayudan a garantizar que los resultados sigan siendo precisos y apropiados.

Comenzar con herramientas en las que ya confía y aprender cómo se comportan sus agentes en flujos de trabajo reales hace que los agentes de IA sean más fáciles de adoptar y más valiosos con el tiempo.

Cómo hacer que los agentes de IA trabajen para usted

Así como las personas de un equipo aportan diferentes habilidades a su trabajo, cada tipo de agente de IA tiene sus propias fortalezas y limitaciones. No se le pediría a un contador que diseñara gráficos ni a un redactor para pronosticar la demanda del mercado, y el mismo principio se aplica a la IA. Usar agentes de manera efectiva significa elegir el más adecuado para la tarea y comprender para qué está diseñado para hacer bien.

Grammarly es un ejemplo de cómo varios agentes de IA especializados trabajan juntos para mejorar sus flujos de trabajo diarios. Estos agentes especializados se coordinan entre bastidores para ofrecer sugerencias dinámicas y contextuales basadas en lo que estás escribiendo, para quién estás escribiendo y lo que quieres lograr. A medida que los usa en sus aplicaciones, documentos y dondequiera que realice sus tareas más importantes, los agentes de IA de Grammarly ayudan a refinar elementos como el tono, la concisión y la progresión lógica, para que pueda expresar sus ideas con mayor claridad y confianza sin perder el enfoque en el trabajo que más importa.

Cuando los agentes se asignan cuidadosamente a sus funciones, también pueden trabajar juntos para manejar tareas más complejas que las que cualquier agente podría realizar por sí solo. Al comprender compensaciones como la coherencia, la adaptabilidad y la velocidad, puede establecer expectativas realistas, diseñar mejores flujos de trabajo y obtener más valor de los agentes de IA en general.

Preguntas frecuentes sobre tipos de agentes de IA

¿Cuáles son algunos tipos comunes de agentes de IA?

Los tipos comunes de agentes de IA incluyen agentes reflejos simples, agentes reflejos basados ​​en modelos, agentes basados ​​en objetivos, agentes basados ​​en utilidades y agentes de aprendizaje. Estos nombres se basan en las diferentes formas en que los agentes toman decisiones, desde reaccionar a las entradas hasta planificar, optimizar o mejorar con el tiempo.

¿Qué tipo de agente de IA se utiliza con mayor frecuencia en la actualidad?

Los agentes reflejos simples y basados ​​en modelos son los tipos de agentes de IA más utilizados en la actualidad. Impulsan muchas funciones cotidianas que aplican reglas de manera consistente o utilizan contextos a corto plazo sin necesidad de aprender o adaptarse con el tiempo.

¿Necesito habilidades técnicas para utilizar agentes de IA?

No necesitas habilidades técnicas para utilizar agentes de IA en herramientas modernas. Muchos productos incorporan agentes detrás de escena, lo que le permite beneficiarse de su toma de decisiones sin configurarlos ni administrarlos directamente.

¿Cuál es la diferencia entre agentes de IA y chatbots de IA?

Los agentes de IA toman decisiones y realizan acciones para lograr un objetivo por sí mismos, mientras que los chatbots de IA responden principalmente a las indicaciones de los usuarios. Los chatbots se centran en la conversación, mientras que los agentes suelen estar diseñados para monitorear información, evaluar opciones y actuar en todos los flujos de trabajo.

¿Grammarly tiene agentes de inteligencia artificial y de inteligencia artificial?

Sí. Grammarly utiliza IA agente a través de un sistema de agentes de escritura de IA diseñados para apoyarlo activamente durante todo el proceso de escritura. En lugar de responder solo a indicaciones puntuales, los agentes de inteligencia artificial de Grammarly trabajan continuamente junto a usted, ayudándolo a planificar, redactar, revisar y refinar su escritura.

Estos agentes utilizan contextos como sus objetivos, audiencia e intención para tomar acciones informadas y brindar orientación más relevante y consistente, para que pueda comunicarse de manera más clara, segura y efectiva.

Consulte nuestro centro de agentes para obtener más información sobre los agentes de IA de Grammarly.

¿Qué tipo de agente de IA es mejor para los principiantes?

Los agentes reflejos simples y basados ​​en modelos son los mejores para los principiantes. Se comportan de manera consistente, son fáciles de entender y funcionan bien para tareas claramente definidas que no requieren retroalimentación ni ajustes continuos.

¿Pueden trabajar juntos diferentes tipos de agentes de IA?

Sí, diferentes tipos de agentes de IA suelen trabajar juntos dentro del mismo sistema. Muchas herramientas combinan agentes con diferentes estilos de decisión y los coordinan mediante arquitecturas u orquestación para manejar tareas más complejas.