Aunque los términos «AI Agent» y «Agentic AI» a menudo se usan indistintamente, representan conceptos fundamentalmente diferentes en el campo de la inteligencia artificial. Comprender esta diferencia es clave para entender hacia dónde se dirige la automatización y la capacidad de razonamiento de los sistemas de IA.
¿Qué es un AI Agent?
Un AI Agent es un sistema diseñado para percibir su entorno y ejecutar una tarea específica para alcanzar un objetivo. Funciona siguiendo un ciclo de tres pasos:
- Recibe una entrada o un objetivo del usuario.
- Utiliza un modelo de lenguaje (LLM) como «cerebro» para pensar y decidir qué herramienta usar.
- Ejecuta la acción utilizando la herramienta seleccionada.
Arquitectura de un AI Agent
| 👤 Usuario |
➡ | 🤖 AI Agent (LLM) |
➡ | 🛠 Herramientas |
¿Qué es la Agentic AI?
La Agentic AI es un concepto más avanzado. Se refiere a un sistema que no solo ejecuta una tarea, sino que es capaz de coordinar múltiples AI Agents para resolver problemas complejos de manera autónoma. En un sistema de Agentic AI, existe un «agente maestro» o planificador que descompone un objetivo principal en sub-tareas más pequeñas y las asigna a «sub-agentes» especializados.
La principal diferencia es que un AI Agent se enfoca en la ejecución de una tarea, mientras que un sistema de Agentic AI se enfoca en la orquestación y planificación de múltiples agentes.
Arquitectura de un sistema de Agentic AI
⬇
| Sub-Agente 1 🛠 Herramienta A |
Sub-Agente 2 🛠 Herramienta B |
Sub-Agente N… 🛠 Herramienta C |
Herramientas para construir sistemas agénticos
Construir estos sistemas complejos requiere frameworks especializados. Uno de los más importantes es LangChain, que proporciona las herramientas para conectar LLMs con fuentes de datos y APIs. Dentro de este ecosistema, ha surgido una librería clave: LangGraph.
¿Cómo funciona LangGraph?
LangGraph permite definir los flujos de trabajo de los agentes como un grafo (un conjunto de nodos y aristas). Esto es crucial porque muchas tareas complejas no son lineales, sino cíclicas: un agente puede necesitar volver a un paso anterior, pedir ayuda a otro agente o reevaluar su plan. LangGraph permite crear estos bucles, posibilitando una coordinación mucho más sofisticada entre los agentes.
[Nodo Agente] ➡ [Nodo Herramienta] ➡ [Nodo de Decisión] ➡ (Vuelve a Nodo Agente o finaliza)
Otros frameworks populares para construir sistemas agénticos son AutoGPT y CrewAI, que también facilitan la creación de equipos de agentes de IA autónomos que colaboran para resolver problemas.
