Empecé el curso sin entender bien qué era un agente. Había probado ChatGPT, creado algunos chatbots sencillos y jugueteado con APIs, pero agentes IA sonaba a marketing. Me llevó hasta el día tres comprender la diferencia clave: un agente no solo responde, decide qué hacer a continuación. Esa capacidad de decidir fue la revelación.

La idea que me cambió la forma de pensar fue el ciclo observar-razonar-actuar. Antes imaginaba la IA como un proceso lineal: entrada, procesamiento, salida. Los agentes funcionan en bucle: observan el estado, razonan un plan, actúan y vuelven a evaluar lo que ocurrió. Es iterativo, adaptativo y, cuando lo ves en acción, bastante poderoso. Eso cambió mi enfoque: ya no pienso solo en qué prompt escribir, sino en qué puede resolver el agente si le doy las herramientas adecuadas.

Los laboratorios prácticos hicieron tangible lo abstracto. El laboratorio de llamada de herramientas mostró cómo un agente decide qué herramienta usar, prepara parámetros, interpreta la respuesta y continúa el proceso. No es magia, es ingeniería bien diseñada. El laboratorio de agentes múltiples fue aún más iluminador: varios agentes especializados colaboran como un equipo humano, compartiendo tareas y evitando que un único agente deba ser perfecto en todo.

Mis errores fueron los que realmente me enseñaron. En el primer intento le di demasiada libertad al agente y empezó a inventar llamadas a funciones que no existían. Aprendí que la autonomía sin límites genera caos. En el segundo intento fui al extremo contrario y lo obligué a pedir permiso para todo, anulando la autonomía útil. Lo más difícil fue gestionar el contexto a lo largo de múltiples intercambios: el agente olvidaba información clave. Tuve que diseñar estrategias de resumen, gestión de estado y decidir con rigor qué datos eran relevantes y cuáles ruido.

Mi mentalidad cambió rápido. Antes pensaba que la IA era un autocompletado sofisticado y que inteligencia significaba dar la respuesta correcta. Ahora veo la inteligencia como la capacidad de perseguir objetivos mediante interacción: planificar, ejecutar, comprobar resultados y adaptarse. Cuando evalúo cualquier herramienta o API, me pregunto automáticamente si un agente podría usarla, qué necesitaría saber y cómo comprobaría si tuvo éxito.

Como proyecto final construí un generador de itinerarios tipo conserjería. La idea era resolver la pérdida de tiempo que supone consultar múltiples sitios para planear una tarde. Quería algo en lo que bastara decir planificar mi tarde en Madrid o Londres para obtener un itinerario realista y utilizable.

La solución fue un sistema multiagente que lee preferencias del usuario, propone actividades, comprueba viabilidad temporal y geográfica y refina el resultado. Utilicé un modelo potente y creé herramientas personalizadas como comprobador de hora local y verificador de factibilidad de desplazamientos. Para mantener contexto usé servicios de sesión y memoria en memoria que sostienen el flujo completo.

El flujo funciona así: el usuario solicita planificar su tarde, el agente consulta el perfil de intereses, genera ideas iniciales, consulta las herramientas de factibilidad, ajusta tiempos y desplazamientos y devuelve un itinerario claro y práctico. Un ejemplo de salida sería un bloque con horarios, actividad principal y tiempo estimado de viaje entre lugares.

Los problemas fueron muchos y formativos. La documentación de algunas herramientas resulta incompleta, ejemplos desactualizados generan errores de importación y el entorno de ejecución requiere servicios específicos bien configurados. Además, los modelos a veces devuelven metadatos que hay que filtrar para extraer solo el contenido útil. Todo esto mejoró mis habilidades de depuración y diseño de herramientas, y me enseñó a exigir que las herramientas devuelvan información útil y no solo un indicador binario de éxito o fracaso.

Este proyecto me dejó aprendizajes concretos: cómo estructurar razonamiento en múltiples pasos, cómo integrar herramientas para que aporten datos accionables, y cómo manejar sesiones y estado entre turnos. La implementación actual tiene comprobaciones de factibilidad simuladas y herramientas sencillas, pero la arquitectura está lista para escalar con APIs reales de mapas, transporte, reservas y clima.

Un aspecto que me sorprendió fue la dimensión de seguridad y alineamiento. Construir un agente que puede ejecutar acciones reales obliga a pensar en límites, pruebas y mecanismos de seguridad. Un agente de baja criticidad como un planificador de itinerarios es inocuo, pero un agente que envía correos, compra o modifica bases de datos requiere controles sofisticados. La tensión entre capacidad y control es el desafío central al diseñar agentes.

Si estás siguiendo este curso mi consejo es empezar extremadamente simple. Construye un agente que haga bien una sola tarea y después amplia. Espera fallos extraños: los agentes fallan de formas creativas y cada fallo revela una brecha entre lo esperado y lo real. Comprender a fondo el ciclo observar-razonar-actuar es fundamental. No te saltes los ejercicios de agentes múltiples: a menudo tres agentes especializados son mejores que uno que lo hace todo. Dale tiempo al debugging: las herramientas y la documentación pueden tener aristas que requieren paciencia.

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En resumen, los agentes representan una categoría distinta a los chatbots tradicionales. Pueden observar, planificar, actuar y aprender de la retroalimentación. Esto cambia la forma en que construimos sistemas: pasamos de herramientas que esperan instrucciones a sistemas que persiguen objetivos y se adaptan. Esa capacidad es poderosa y exige responsabilidad. Este curso me enseñó no solo cómo construir agentes, sino por qué ciertas decisiones de diseño y controles son críticos para su éxito. Si dudas en tomar este tipo de formación, adelante: aprender a crear agentes es aprender a diseñar el futuro de la interacción entre software y mundo real.

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