7 cosas que aprendí construyendo agentes de IA reales
Una guía para quienes quieren ir más allá del hype
Hay décadas en las que no pasa mucho… y semanas en las que pasan décadas. Hoy estamos en ese momento: todos los días aparecen modelos nuevos, técnicas de optimización, arquitecturas que cambian el juego… muchas veces incluso sin que lo notemos quienes trabajamos en IA o machine learning.
El último año y medio me sumergí en el mundo de los agentes de IA. En Blumb creamos varios: algunos fueron pruebas de concepto pequeñas, otros están en producción.
En este camino, aprendí muchísimo: sobre lo que funciona, lo que no, y hacia dónde va esta tecnología.
Primero, pongámonos de acuerdo: ¿Qué es un agente?
Cuando hablo de agente, no me refiero a la definición matemática de la inteligencia artificial tradicional, sino a una versión más simple y práctica: un agente es un sistema, que utiliza un modelo de lenguaje (como ChatGPT) al que le añadimos memoria y la capacidad de usar herramientas.
Agente = LLM + Razonamiento + Herramientas + Memoria
Dado que hoy tenemos LLMs con razonamiento incorporado, podemos simplificarlo mas:
Agente = LLM + Herramientas + Memoria
Eso es todo. A partir de ahí, todo lo que se llama ‘workflow agentico’, ‘sistema de agentes’, o ‘equipo de agentes’, en realidad no es más que la combinación organizada de varios de estos agentes básicos
¿Qué aprendí construyendo agentes reales?
El ultimo tiempo, con mi equipo estuvimos trabajando en construir una estructura que haga que los agentes sean realmente confiables y aprendimos muchísimo en este proceso.
1. El framework que utilices no es tan importante
Probé LangGraph, CrewAI, Google Agent SDK, OpenAI Agent SDK… todos tienen sus ventajas. Pero después de testearlos a fondo, la conclusión es clara: el framework no define el éxito del agente. Lo que realmente importa es cómo diseñás el sistema completo, desde el input hasta la acción que debe ejecutar.
2. Construir agentes no es lo mismo que hacer inteligencia artificial o machine learning
Desarrollar agentes con LLMs no implica entrenar modelos desde cero ni trabajar con redes neuronales profundas.
Tampoco requiere ser experto en machine learning.
Pero si exige algo fundamental, criterio técnico y una buena base en ingeniería de software.
Porque para que el agente funcione de forma confiable, no alcanza con un buen prompt. También es necesario
Estructurar código de forma clara
Manejar errores y excepciones
Diseñar flujos robustos
Pensar en producción desde el inicio
Esto no es un extra. Es lo que convierte una idea en una solución sostenible.
3. Los agentes son tan buenos como su contexto
No se trata de pedirle al modelo que cumpla un objetivo y esperar magia. Un agente funciona bien si tiene un contexto claro y bien estructurado: prompts, herramientas, memoria, entorno. Un buen contexto supera incluso al “modelo más poderoso”.
4. Sin herramientas, un agente es inútil
Un agente que solo “piensa” no llega muy lejos. En cuanto le das acceso a herramientas —APIs, bases de datos, workflows— se convierte en algo útil.
Pensar sin accionar es solo una conversación.
5. La simplicidad SIEMPRE gana
Los agentes más efectivos que construimos en Blumb son sorprendentemente simples. Un muy buen prompt, una o dos herramientas, y una única responsabilidad. La complejidad los vuelve frágiles. Los mejores agentes están diseñados para un caso de uso concreto… y lo hacen muy bien.
6. No es lo mismo una demo que llevarlo a producción
Cualquiera puede construir una demo. Lo difícil es instrumentar una solución que se pueda medir, mejorar y escalar. Tener un entorno de evaluación y feedback en tiempo real es lo que separa una linda idea de una solución que transforma un negocio.
7. Las personas importan más que la tecnología
Después de participar en múltiples proyectos tecnológicos en los últimos 13 años, tengo una certeza: la cultura pesa más que el stack. Los proyectos fallidos no fueron por falta de capacidad técnica, sino por falta de claridad, foco o colaboración.
La tecnología en manos adecuadas multiplica valor. En manos equivocadas… no lleva a ninguna parte.
Para finalizar
Los agentes todavía están dando sus primeros pasos. Hay hype, sí. Hay entusiasmo. Pero también hay muchísimo por aprender.
Lo que veo es esto: en el futuro, todas las empresas van a tener agentes detrás, coordinando tareas, personalizando experiencias, y haciéndose cargo de esas actividades repetitivas que nos restan energía a las personas.
Cometí errores, tuve aciertos, aprendí mucho. Y si algo tengo claro, es que los agentes no son “el producto”. Son el facilitador. La magia aparece cuando hay procesos claros, flujos bien definidos, y un sistema que ya funciona. Integras un agente en un buen sistema… y lo bueno comienza a suceder.