El Intensivo de Agentes de Inteligencia Artificial de 5 días fue una de las experiencias formativas más reveladoras que he vivido en el mundo de la inteligencia artificial. Antes del curso tenía una idea básica de lo que eran los agentes, pero ahora comprendo cómo piensan, planifican, interactúan con herramientas, coordinan con otros agentes y resuelven problemas de principio a fin.

Conceptos que más me impactaron: la diferencia entre LLMs y agentes. Yo creía que los agentes eran simplemente prompts inteligentes. Tras el curso comprendí que un agente no se limita a generar texto, sino que razona, toma acciones, invoca herramientas y persigue objetivos concretos. Ese cambio de mentalidad es clave para diseñar soluciones reales.

Uso de herramientas y planificación igual a inteligencia real. La capacidad de un agente para llamar APIs, buscar, ejecutar código, analizar datos y utilizar esa información para tomar decisiones ofrece una sensación de autonomía mucho mayor que una respuesta aislada de un LLM. Esto es esencial para construir flujos de trabajo útiles en entornos productivos.

Colaboración multiagente fue mi concepto favorito. Asignar roles distintos a varios agentes y ver cómo se coordinan es como diseñar un pequeño equipo de IA donde cada miembro se encarga de una parte del flujo. Bien diseñado, un sistema modular de agentes escala y se adapta mejor a tareas complejas.

Fiabilidad, reglas de seguridad y bucles de iteración. Antes no prestaba tanta atención a los modos de fallo. Ahora sé que para que los agentes funcionen en el mundo real es imprescindible contar con retroalimentación, reintentos, límites y guardrails tan cuidados como el propio modelo.

Cómo ha evolucionado mi visión: antes usaba LLMs mediante prompting y veía el término agente como un concepto confuso. Después del curso veo los agentes como sistemas orientados a objetivos con razonamiento estructurado, memoria, interacción con el entorno y la posibilidad de coordinar múltiples agentes en pipelines end to end. Este tránsito del prompting al diseño de sistemas es el mayor avance en mi forma de pensar.

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Reflexión final: el curso no solo enseñó a construir agentes, transformó la manera en que concibo los sistemas de IA. Las prácticas y discusiones hicieron todo práctico y aplicable. En Q2BSTUDIO estamos preparados para ayudarte a diseñar agentes IA seguros y escalables, integrarlos con servicios cloud aws y azure, garantizar ciberseguridad y potenciar tus proyectos con inteligencia de negocio y power bi.