Los agentes de IA ya no son ciencia ficción. Desde asistentes conversacionales inteligentes hasta sistemas que planifican, ejecutan tareas y colaboran entre sí, el nuevo paradigma de software está cada vez más presente en nuestras vidas. Pero, ¿sabemos realmente cómo funcionan? Este glosario explica los términos clave que definen su arquitectura y comportamiento.
En los últimos años, el avance de los modelos de lenguaje ha abierto la puerta a un nuevo tipo de software: los agentes de inteligencia artificial. A diferencia de los chatbots tradicionales, los agentes pueden razonar, recordar, interactuar con herramientas externas, tomar decisiones autónomas y, en muchos casos, trabajar en equipo con otros agentes.
Pero bajo esa apariencia conversacional sencilla, se esconde una infraestructura compleja. Comprender cómo funcionan requiere familiarizarse con una serie de conceptos técnicos que definen su diseño, capacidades y limitaciones.
A continuación, se presenta una guía con los 20 términos fundamentales para entender el mundo de los agentes de IA:
1. Agente
Entidad autónoma capaz de percibir su entorno y actuar sobre él para alcanzar objetivos definidos. Usa como base instrucciones (prompts), datos contextuales y herramientas disponibles.
2. Entorno (Environment)
El contexto, espacio virtual o sistema donde el agente opera. Puede ser un entorno aislado (sandbox), un API, una web o una red de agentes.
3. Percepción (Perception)
La capacidad del agente para interpretar datos de su entorno: entradas del usuario, señales del sistema, estado de herramientas, etc.
4. Acción (Action)
La operación o tarea ejecutada por el agente en respuesta a una entrada o estímulo. Puede ser una consulta, un cálculo, una llamada a una API o una interacción con otro agente.
5. Estado (State)
La representación actual del entorno o del propio agente en un momento determinado. Incluye información clave para la toma de decisiones.
6. LLM (Modelo de Lenguaje Extenso)
Modelo de lenguaje de gran tamaño que actúa como el “cerebro” del agente. Le permite interpretar texto, generar lenguaje natural y razonar sobre las entradas.
7. LRM (Modelo de Razonamiento Extenso)
Una variante de modelo centrada en el razonamiento complejo, menos veloz que los LLM tradicionales pero más precisa en tareas de análisis profundo y multietapa.
8. Herramientas (Tools)
Conjuntos de funciones externas que el agente puede utilizar para complementar sus capacidades: buscadores, bases de datos, generadores de código, herramientas de cálculo, etc.
9. Memoria
Subsistema que permite al agente almacenar y recuperar información sobre conversaciones pasadas, estados anteriores o aprendizajes acumulados.
10. Base de Conocimiento (Knowledge Base)
Repositorio estructurado o semiestructurado donde el agente puede consultar información duradera: hechos, documentos, relaciones semánticas, etc.
11. Orquestación (Orchestration)
Proceso que coordina todas las partes de un agente, desde la interpretación de entradas hasta la ejecución y entrega de respuestas.
12. Planificación (Planning)
Capacidad del agente para determinar de forma anticipada una secuencia de acciones que le permitan cumplir un objetivo.
13. Evaluación (Evaluation)
Proceso mediante el cual se analiza si el agente ha cumplido con éxito su misión. Puede incluir métricas de precisión, eficiencia o feedback humano.
14. Arquitectura
El diseño técnico global del agente. Define cómo se relacionan sus módulos (memoria, herramientas, lógica, interfaces) y cómo se comporta ante distintas situaciones.
15. CoT (Chain of Thought / Cadena de Pensamiento)
Técnica de razonamiento en la que el agente descompone una tarea compleja en pasos intermedios explícitos, para mejorar su precisión.
16. ReAct (Reasoning + Acting)
Modelo de funcionamiento iterativo que combina razonamiento paso a paso y ejecución de acciones, ajustando el plan dinámicamente.
17. Sistema Multiagente (MAS)
Arquitectura donde varios agentes cooperan o compiten en un entorno común. Se reparten tareas, intercambian información y alcanzan objetivos conjuntos.
18. Enjambre (Swarm)
Forma de organización donde múltiples agentes, sin una jerarquía centralizada, colaboran de forma autoorganizada, inspirados en comportamientos biológicos (como colonias de hormigas o enjambres de abejas).
19. Transferencia de tareas (Hand-off)
Mecanismo mediante el cual un agente transfiere a otro la responsabilidad de una acción, conservando el contexto. Clave en flujos complejos.
20. Debate entre agentes (Agent Debate)
Proceso de discusión estructurada entre dos o más agentes que argumentan distintas posturas, validan soluciones o generan respuestas más robustas.
Un nuevo paradigma que requiere nuevos lenguajes
Así como el desarrollo de internet trajo consigo conceptos como cliente-servidor, DNS o backend, el auge de los agentes de IA está generando una nueva terminología necesaria para comprender y construir esta tecnología.
Estos términos no solo interesan a ingenieros o investigadores: también son clave para diseñadores, emprendedores, responsables de producto, educadores y cualquier profesional que quiera entender el funcionamiento interno de los nuevos sistemas autónomos de inteligencia artificial.
