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¿Qué es la Ingeniería Agéntica?

Una introducción completa al campo emergente de la ingeniería agéntica: diseño, construcción y operación de agentes de IA autónomos.

Introducción

La ingeniería agéntica es una disciplina emergente que se centra en el diseño, construcción y operación de agentes de inteligencia artificial autónomos. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que simplemente responden a prompts, los agentes son capaces de planificar, ejecutar acciones y adaptarse a resultados de manera autónoma.

¿Qué hace a un agente diferente?

Un agente de IA se distingue por tres capacidades fundamentales:

  1. Percepción: Capacidad de observar y comprender su entorno
  2. Razonamiento: Habilidad para planificar y tomar decisiones
  3. Acción: Poder ejecutar tareas que modifican su entorno
class Agent:
    def __init__(self, tools, memory, llm):
        self.tools = tools
        self.memory = memory
        self.llm = llm
 
    async def run(self, task: str):
        plan = await self.llm.plan(task, self.memory)
        for step in plan:
            result = await self.execute(step)
            self.memory.store(result)
        return self.memory.summarize()

El ciclo agéntico

El ciclo fundamental de un agente consiste en:

Observar

El agente recopila información de su entorno a través de herramientas y APIs.

Pensar

Utilizando un LLM como motor de razonamiento, el agente analiza la información y planifica sus próximos pasos.

Actuar

El agente ejecuta acciones concretas utilizando las herramientas disponibles.

Reflexionar

Tras cada acción, el agente evalúa los resultados y ajusta su estrategia.

Aplicaciones prácticas

La ingeniería agéntica tiene aplicaciones en:

  • Desarrollo de software: Agentes que escriben, revisan y despliegan código
  • Investigación: Agentes que buscan, sintetizan y generan reportes
  • Automatización empresarial: Flujos de trabajo inteligentes que se adaptan
  • Educación: Tutores personalizados que se adaptan al estudiante

Conclusión

La ingeniería agéntica representa un cambio de paradigma en cómo construimos sistemas de IA. Ya no se trata solo de modelos que generan texto, sino de sistemas completos que pueden razonar, planificar y actuar de manera autónoma.