Cómo Construir Agentes de IA: Una Guía Práctica para Automatizar Tareas
Imaginemos construir un asistente que pueda investigar temas en línea, resumir los hallazgos y guardarlos directamente en tu Notion, de manera automática. Eso es lo que la automatización inteligente permite a los agentes de IA. Pero aquí está el verdadero desafío: lograr que una IA actúe de manera confiable en el mundo real, interactuando con APIs, raspando sitios web y actualizando bases de datos. ¿Cómo podemos cerrar la brecha entre el razonamiento de la IA y las herramientas que necesita para ejecutar tareas reales?
En esta guía, exploraremos tres formas efectivas de construir agentes de IA:
- Desde cero (si te sientes audaz),
- Con frameworks como LangChain y CrewAI (si buscas flexibilidad sin reinventar la rueda),
- O utilizando n8n (si prefieres flujos de trabajo visuales y quieres construir agentes de IA listos para producción rápidamente).
Mantendremos un enfoque práctico, y al final, tendrás un agente de IA que realmente realiza tareas, no solo que las piensa.
Entendiendo los Fundamentos de los Agentes de IA
Antes de sumergirnos en la construcción, desglosaremos cómo funciona un agente de IA. En su esencia, un agente de IA actúa como un sistema que opera en nombre de un usuario (o programa) para lograr un resultado específico, percibiendo su entorno, tomando decisiones y realizando acciones. Aunque pueden variar desde chatbots simples hasta sistemas autónomos complejos, la mayoría de los agentes de IA comparten algunos componentes fundamentales:
Percepción
La percepción es la capacidad de recopilar información de su entorno. Este entorno puede ser una interfaz de chat, una base de datos, una página web o incluso sensores físicos. Las entradas pueden incluir:
- Comandos de texto de un usuario (por ejemplo, un mensaje o un aviso).
- Eventos desencadenados por otros sistemas, como webhooks o mensajes.
- Información recuperada de sitios web o APIs.
- Contenido de documentos o bases de datos.
Toma de Decisiones
Este es el «cerebro» del agente. Basado en su percepción (la información recopilada) y sus objetivos programados, el agente decide qué hacer a continuación. Esta lógica central puede involucrar:
- Modelos de Lenguaje Grande (LLMs): Los agentes modernos a menudo aprovechan LLMs (como GPT, Gemini, Claude, etc.) como su motor de razonamiento principal para entender solicitudes, formular planes y generar respuestas.
- Sistemas Basados en Reglas: Instrucciones simples como «si el cliente solicita un reembolso, ejecuta el flujo de trabajo de reembolso».
- Modelos de Aprendizaje Automático: Algoritmos entrenados para predecir resultados o clasificar información para guiar decisiones.
Planificación
Descomponer un objetivo complejo (por ejemplo, «planificar un viaje a Roma») en pasos más pequeños y manejables (buscar vuelos, encontrar hoteles, verificar requisitos de visa).
Acción
Una vez que se toma una decisión, el agente necesita actuar en consecuencia. Esto implica interactuar con su entorno para ejecutar los pasos elegidos. Las acciones pueden ser diversas, como:
- Enviar un mensaje de vuelta al usuario.
- Llamar a una API (como buscar en la web o publicar en un canal de Discord).
- Ejecutar un flujo de trabajo (como un flujo de trabajo de n8n).
- Actualizar información en una base de datos.
- Controlar un dispositivo físico.
Las acciones son cómo el agente influye en su entorno para acercarse a su objetivo. La capacidad de utilizar diversas herramientas de agentes de IA (como APIs o flujos de trabajo) es central para la efectividad de un agente.
Memoria
Los agentes a menudo necesitan recordar interacciones pasadas o información aprendida para proporcionar contexto para decisiones futuras. La memoria permite a un agente:
- Recordar partes anteriores de una conversación para mantener el contexto.
- Almacenar preferencias del usuario (por ejemplo, «siempre usa unidades métricas»).
- Acceder a bases de conocimiento externas (como documentos o bases de datos) para responder preguntas con precisión (a menudo utilizando técnicas como Generación Aumentada por Recuperación o RAG).
- Aprender de experiencias pasadas para mejorar el rendimiento futuro.
Estos componentes trabajan juntos en un ciclo continuo: el agente percibe su entorno, decide sobre una acción basada en sus objetivos y memoria, y luego realiza esa acción, potencialmente cambiando el entorno y comenzando el ciclo nuevamente.
Entender estos bloques de construcción básicos es el primer paso. A continuación, veamos las diferentes formas en que puedes construir agentes de IA.
Cómo Crear Agentes de IA: 3 Enfoques Prácticos
Entonces, ¿cómo podemos construir un agente de IA? Hay varias formas de abordar esto, cada una con su propio conjunto de ventajas y desventajas en términos de flexibilidad, complejidad y velocidad de desarrollo.
1. Construcción de Agentes de IA Desde Cero
Aprender a construir un agente de IA desde cero implica codificar todos los componentes utilizando lenguajes de programación como Python y posiblemente aprovechando bibliotecas específicas de IA/ML. Este enfoque ofrece la máxima flexibilidad y control sobre cada aspecto del comportamiento del agente. Sin embargo, requiere una experiencia técnica significativa en áreas como ingeniería de software, integración de APIs y potencialmente aprendizaje automático. También demanda un tiempo y esfuerzo considerable para construir, probar y mantener todo el sistema.
Este camino a menudo responde a la pregunta «¿cuánto cuesta construir un agente de IA?» con «significativamente», debido al tiempo y la experiencia de desarrollo requeridos. Se elige a menudo para proyectos altamente especializados o orientados a la investigación donde las herramientas existentes no satisfacen requisitos específicos.
2. Uso de Frameworks Existentes para Construir Agentes de IA
Varios frameworks (como LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel o Autogen) proporcionan componentes preconstruidos y abstracciones diseñadas para crear agentes de IA. Estos frameworks ofrecen bloques de construcción para gestionar prompts, conectar a LLMs, manejar memoria, definir herramientas (acciones) y orquestar pasos del agente. Aceleran significativamente el desarrollo en comparación con construir desde cero al manejar gran parte de la complejidad subyacente.
Sin embargo, aún requieren competencia en programación y un buen entendimiento de la arquitectura y conceptos del framework elegido. Este enfoque encuentra un equilibrio entre flexibilidad y velocidad de desarrollo, adecuado para equipos que desean un desarrollo estructurado con cierta personalización.
3. Uso de Herramientas de Automatización de Flujos de Trabajo
Las plataformas como n8n proporcionan un entorno visual basado en nodos para construir agentes. Conectamos servicios como LLMs, APIs y bases de datos como nodos, definiendo la lógica y acciones del agente al organizar y configurar estos nodos en un flujo de trabajo.
Este enfoque reduce significativamente la barrera de entrada y acelera el desarrollo y la creación de prototipos, cambiando el enfoque de la codificación compleja al diseño de flujos de trabajo e integración de herramientas. Es particularmente adecuado para automatizar tareas, construir rápidamente prototipos de agentes e integrar capacidades de IA en procesos empresariales más amplios.
Construyendo un Agente de IA con n8n: Tutorial Paso a Paso
n8n se destaca como una opción para construir agentes de IA porque equilibra de manera única la flexibilidad de implementación con la velocidad de entrega. Aunque es principalmente una herramienta de automatización de flujos de trabajo, permite la creación de agentes que pueden llamar a múltiples herramientas preconstruidas o personalizadas, integrar capacidades RAG para recuperación de conocimiento y conectarse a diversas interfaces de chat a través de sus opciones flexibles de API y SDK.
Vamos a construir un agente de investigación práctico que raspe la web y guarde el resumen para nosotros, ¡automáticamente!
Prerrequisitos
Antes de comenzar a construir el flujo de trabajo, asegúrate de tener lo siguiente configurado:
- Instancia de n8n: Necesitas n8n en funcionamiento. Esto puede ser una instancia autohospedada (por ejemplo, usando Docker) o una cuenta en n8n Cloud.
- Browserless: Acceso a una instancia de Browserless es necesario para el raspado web. Puedes usar su servicio en la nube o autohospedar tu propia instancia (por ejemplo, usando Docker).
- Clave API de Google AI: Obtén una clave API de Google AI Studio para usar el modelo Gemini.
- Discord: Configura un webhook de Discord o cuenta de bot para enviar notificaciones cuando la investigación esté completa.
Paso 1: Configurar el Disparador
Cada flujo de trabajo de n8n comienza con un nodo de disparador. Este nodo inicia el flujo de trabajo cuando ocurre un evento específico. Para nuestro Agente de Investigación de IA, queremos que se active cuando le enviemos un mensaje que contenga una URL, típicamente a través de una interfaz de chat.
En el lienzo de n8n, haz clic en el botón ‘+’ para agregar tu primer nodo. Elige un disparador relevante para cómo deseas interactuar con tu agente. En este caso, podemos usar el disparador de chat. Otros disparadores comunes para este tipo de uso serían el disparador de webhook, que crea una URL única a la que puedes enviar solicitudes HTTP desde una aplicación personalizada o otro servicio, o el disparador de Slack que escucha mensajes o comandos en Slack.
Paso 2: Configurar el Núcleo del Agente
El corazón de nuestro flujo de trabajo es el nodo de Agente de IA. Este nodo actúa como el orquestador central, conectando el disparador, el Modelo de Lenguaje Grande (LLM) y las herramientas que el agente puede usar.
Primero, agrega un nodo de Agente de IA al lienzo y conecta la salida de tu nodo de disparador a la entrada del nodo de Agente de IA.
En la configuración del nodo de Agente de IA, asegúrate de que el menú desplegable de Agente esté configurado en Agente de Herramientas. Este tipo está diseñado para agentes que necesitan utilizar herramientas específicas para llevar a cabo tareas. Establece la fuente para el Prompt (Mensaje del Usuario) en el Nodo de Disparador de Chat Conectado. Esto le indica al agente que use la entrada de tu disparador (por ejemplo, el mensaje de chat que contiene la URL) como la solicitud del usuario. El campo de entrada específico puede variar dependiendo de la salida de tu nodo de disparador.
Paso 3: Definir el Objetivo y las Instrucciones del Agente
Aquí es donde le decimos a la IA lo que queremos que haga y cómo debe usar sus herramientas. Instrucciones claras son cruciales para el rendimiento confiable del agente.
Agrega un nodo de Modelo de Chat de Google Gemini (o tu nodo LLM preferido como el Modelo de Chat de OpenAI, Modelo de Chat de Anthropic, etc.) y configúralo con tus credenciales (tu clave API de Google AI).
Selecciona el modelo deseado (por ejemplo, gemini-2.5-pro) y conecta este nodo LLM a la entrada del Modelo de Chat del nodo de Agente de IA.
En los parámetros del nodo de Agente de IA, hay un campo llamado Mensaje del Sistema dentro de la sección Opciones. Aquí es donde proporcionas las instrucciones centrales para el agente. Para obtener los mejores resultados, el mensaje del sistema debe:
- Declarar claramente la tarea del agente.
- Instruir explícitamente al agente sobre cuándo y cómo usar cada herramienta.
- Agregar cualquier restricción importante, como «Recuerda que siempre debes raspar el sitio web usando la herramienta website_scraper», «¡No intentes resumir sin raspar!» etc.
Paso 4: Agregar la Herramienta de Raspado Web
Ahora configuramos las herramientas que el agente puede usar. Primero, el raspador web utiliza Browserless. Dado que no hay un nodo dedicado para Browserless, utilizamos el versátil nodo de Herramienta de Solicitud HTTP.
Agrega un nodo de Herramienta de Solicitud HTTP al lienzo y renómbralo a website_scraper (o similar). Este nombre debe coincidir con el nombre de la herramienta utilizada en el mensaje del sistema del Agente.
Configura el nodo como en la imagen anterior:
- Método: POST
- URL: Ingresa tu endpoint de API de Browserless para raspar contenido.
- Autenticación: Configura si es necesario según tu configuración de Browserless.
- Cuerpo: Usando JSON a continuación
{
"url": "{url}",
"gotoOptions": {
"waitUntil": "networkidle0"
}
}
- Definiciones de Marcadores de Posición: Define los marcadores de posición utilizados en el cuerpo JSON.
- Haz clic en Agregar Definición.
- Nombre del Marcador de Posición: url (debe coincidir con el nombre del marcador de posición en el cuerpo JSON y el nombre del parámetro esperado por el Agente).
- Descripción: Proporciona una descripción clara para la IA (por ejemplo, «la URL del sitio web a raspar»).
- Tipo: Cadena.
Finalmente, conecta el nodo de Herramienta de Solicitud HTTP (website_scraper) a la entrada de Herramienta del nodo de Agente de IA.
Paso 5: Definir la Herramienta de Guardado en Notion
A continuación, configura la herramienta para guardar la información raspada y resumida en tu base de datos de Notion.
Agrega un nodo de Herramienta de Notion al lienzo y renómbralo a save_to_notion, nuevamente, coincidiendo con el nombre de la herramienta del mensaje del sistema. Luego, establece la Descripción de la Herramienta en Manualmente y proporciona una descripción (por ejemplo, «save_to_notion: Esta herramienta guarda la información en la base de datos de Notion»).
Para autenticarte en Notion, selecciona tus credenciales de API de Notion configuradas. El recurso debe establecerse en Página de Base de Datos y la operación en Crear.
Selecciona tu base de datos de Notion objetivo (por ejemplo, «Base de Datos de Conocimiento»). Asegúrate de que la integración de n8n tenga acceso a esta base de datos y que contenga las propiedades necesarias (Nombre, URL, Descripción, Etiquetas, etc., según lo definido en tu configuración). La sección de Propiedades es donde mapeas los datos generados por el Agente de IA (basados en los parámetros definidos en el Paso 3) a los campos de tu base de datos de Notion. Para cada propiedad (por ejemplo, «Título», «Descripción», «URL», «Etiquetas», «Fecha de Publicación», «Ícono»), utiliza la expresión {{ $fromAI(‘parameterName’, ‘Descripción’, ‘tipo’) }}. Reemplaza ‘parameterName’ con el nombre exacto del parámetro que definiste en el mensaje del sistema del Agente. Ejemplo para «Título»: {{ $fromAI(‘title’, ‘El título original del artículo’, ‘string’) }}.
Como un toque visual útil, vamos a pedirle al agente de IA que seleccione un emoji adecuado para cada página.
Paso 6: Definir la Herramienta de Notificación de Discord
Para asegurarnos de que el agente de IA pueda informar sobre la finalización de su tarea, lo equiparemos con una herramienta para enviar mensajes de Discord. Esto permite que el agente decida cuándo y cómo notificarte según sus instrucciones y el resultado de sus tareas.
Agrega un nodo de Herramienta de Discord, nómbralo «discord_notification» y selecciona tus credenciales de Webhook o Bot de Discord. Selecciona Enviar un Mensaje en el menú desplegable de Operación. Aquí le pediremos al agente de IA que elabore el mensaje de notificación, por ejemplo: {{ $fromAI(‘Message’, ‘Confirmación de que la investigación se realizó junto con la URL a la página de Notion donde la investigación ahora está disponible.’, ‘string’) }}. Y opcionalmente en el campo de Embeds, podemos incrustar un enlace para una notificación más rica incluyendo el título y la URL de la nueva página de Notion.
Paso 7: Probar y Refinar tu Agente de IA
Construir agentes de IA es un proceso iterativo. Probar a fondo y refinar tus instrucciones son clave para lograr un rendimiento confiable. Asegúrate de guardar el flujo de trabajo y enviar un mensaje de chat que contenga una URL que deseas investigar. Observa la ejecución del flujo de trabajo en la interfaz de n8n, revisando la entrada/salida de cada nodo, especialmente el nodo de Agente de IA, para ver cómo procesa la solicitud y qué herramientas decide llamar.
Verifica que el sitio web se haya raspado correctamente, comprueba que se haya creado una nueva página en tu base de datos de Notion con el contenido y resumen esperados y que hayas recibido una notificación en Discord.
Si el agente no se comporta como se esperaba, revisa la salida de cada nodo y herramienta, buscando razonamientos o errores en la llamada a la herramienta. Modifica las instrucciones en el Mensaje del Sistema, haz las instrucciones más claras, agrega restricciones o refina las definiciones de parámetros. Luego guarda y prueba nuevamente hasta que el Agente de Investigación de IA realice de manera confiable las tareas de raspar, resumir, guardar y notificar.
Reflexiones Finales
En este artículo, exploramos los componentes centrales de los agentes de IA (como perciben, deciden, actúan y recuerdan) y las principales formas de arquitecturarlos: codificando desde cero, utilizando frameworks o empleando herramientas visuales como n8n.
Nuestro ejemplo del agente de investigación mostró cómo n8n facilita la creación de agentes potentes. Al conectar LLMs con diferentes herramientas de manera visual, podemos construir sistemas que actúan inteligentemente por nosotros. Una buena integración de herramientas es vital para los agentes, y n8n hace que esto sea sencillo.
¡Crea tu primer agente de IA! Aprovecha el poder de la flexibilidad de n8n para personalizar cada paso.
Los agentes de IA están cambiando rápidamente, ofreciendo nuevas formas de automatizar tareas y personalizar experiencias. Esperamos que esta guía haya aclarado los conceptos básicos y te anime a intentar construir tus propios agentes con n8n.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es un agente de IA y cómo funciona?
Un agente de IA es un sistema que actúa en nombre de un usuario para lograr un resultado específico, percibiendo su entorno, tomando decisiones y realizando acciones.¿Cuáles son las ventajas de usar n8n para construir agentes de IA?
n8n ofrece un entorno visual que facilita la creación de flujos de trabajo, permitiendo a los usuarios integrar diversas herramientas y APIs sin necesidad de codificación compleja.¿Es necesario tener experiencia en programación para usar n8n?
Aunque tener conocimientos de programación puede ser útil, n8n está diseñado para ser accesible, permitiendo a los usuarios crear flujos de trabajo visualmente.¿Qué tipo de tareas pueden automatizarse con agentes de IA?
Los agentes de IA pueden automatizar una amplia variedad de tareas, desde la investigación y el análisis de datos hasta la atención al cliente y la gestión de proyectos.¿Cómo puedo mejorar el rendimiento de mi agente de IA?
Refinar las instrucciones, probar diferentes configuraciones y ajustar los parámetros de las herramientas son formas efectivas de mejorar el rendimiento de tu agente de IA.
