¿Qué es un agente LLM?

Un agente LLM es un sistema de IA que combina un modelo de lenguaje de gran tamaño con capacidades de planificación y memoria, además de herramientas externas, para realizar tareas de forma autónoma.

A diferencia de un modelo de lenguaje tradicional, que se utiliza principalmente para generar texto, un agente LLM puede tomar decisiones, interactuar con sistemas externos y llevar a cabo flujos de trabajo de varios pasos para alcanzar un objetivo.

Los agentes LLM se utilizan en aplicaciones de atención al cliente, desarrollo de software, investigación, automatización de flujos de trabajo y productividad personal.

Todos estos casos de uso se basan en las mismas capacidades: dividir el trabajo en pasos, utilizar herramientas externas y realizar tareas con una intervención humana mínima.

Agentes LLM vs. agentes de IA: diferencias

Un agente LLM es un tipo de agente de IA que utiliza un modelo de lenguaje de gran tamaño para entender instrucciones, razonar sobre cómo llevar a cabo las tareas e interactuar con herramientas externas.

Los agentes de IA constituyen una categoría más amplia que engloba cualquier sistema capaz de percibir su entorno, tomar decisiones y actuar para alcanzar un objetivo.

Algunos agentes de IA se basan en modelos de lenguaje de gran tamaño, mientras que otros utilizan modelos de aprendizaje automático, sistemas basados en reglas o software tradicional.

Aquí tienes una breve comparación entre los agentes LLM y los agentes de IA:

Todos los agentes LLM son agentes de IA, pero no todos los agentes de IA son agentes LLM.

Por ejemplo, un robot de almacén que clasifica paquetes es un agente de IA porque toma decisiones a partir de los datos de sus sensores, aunque no utilice un modelo de lenguaje.

En cambio, un asistente de programación o un agente de investigación utiliza un LLM para entender las solicitudes, razonar paso a paso y generar respuestas mientras interactúa con herramientas externas.

Cómo funcionan los agentes LLM

Un agente LLM realiza tareas mediante un ciclo continuo de razonamiento, planificación, acción y evaluación.

El agente analiza la solicitud, decide qué hacer a continuación, utiliza herramientas externas cuando las necesita, evalúa los resultados y repite el proceso hasta alcanzar el objetivo.

1. Interpretación del prompt

El proceso comienza cuando el agente analiza la solicitud para identificar el objetivo, las condiciones que debe cumplir y el resultado esperado.

Imagina que le pides que organice un viaje de tres días a Tokio con un presupuesto de 2000 €.

Antes de decidir qué hacer, el agente identifica el destino, las fechas del viaje, el presupuesto y las preferencias que hayas indicado, como viajar con niños o evitar escalas.

Antes de que el modelo de lenguaje empiece a razonar, la capa de orquestación reúne todo el contexto relevante en un único prompt.

Además de tu solicitud, el prompt puede incluir el historial de conversaciones, las preferencias guardadas, los documentos recuperados, las instrucciones del sistema y cualquier otra información a la que tenga acceso el agente.

Proporcionarle todo el contexto desde el principio ayuda al agente a tomar mejores decisiones y evita consultas innecesarias a las herramientas más adelante en el flujo de trabajo.

2. Planificación de tareas

Después de interpretar la solicitud, el agente crea un plan inicial y divide el objetivo en acciones más pequeñas.

En el ejemplo del viaje de tres días a Tokio, puede empezar por buscar vuelos, comparar hoteles, encontrar lugares de interés cerca de cada alojamiento, calcular los tiempos de desplazamiento y organizar las actividades en un itinerario diario.

El modelo de lenguaje genera esta secuencia de tareas mediante un razonamiento estructurado e identifica qué información o herramientas necesita para llevar a cabo cada paso.

El plan no es fijo. Después de cada acción, la capa de orquestación envía los resultados más recientes al modelo de lenguaje para actualizar el contexto.

Con esta información, el modelo decide si continúa con el siguiente paso, modifica el plan o necesita recopilar más información antes de avanzar.

3. Ejecución de herramientas

Una vez que decide cuál será la siguiente acción, el agente la lleva a cabo interactuando con sistemas externos.

Supongamos que el agente necesita conocer los precios actuales de los vuelos para preparar el itinerario de Tokio. El modelo de lenguaje genera una solicitud estructurada para consultar en un servicio de búsqueda qué vuelos están disponibles dentro del presupuesto indicado.

La capa de orquestación ejecuta la solicitud, obtiene los resultados y los incorpora al contexto del agente para que el modelo de lenguaje pueda utilizar esa nueva información en el siguiente paso de razonamiento.

Este mismo mecanismo permite al agente buscar en la web, consultar bases de datos, recuperar documentos, ejecutar código o interactuar con aplicaciones empresariales mediante API.

Las herramientas externas permiten al agente acceder a información actualizada y utilizar capacidades que no forman parte del propio modelo de lenguaje.

Cada respuesta de una herramienta pasa a formar parte del contexto del agente. Con esa información, el modelo de lenguaje decide si dispone de suficiente información para continuar o si necesita recurrir a otra herramienta.

4. Evaluación de los resultados

Después de realizar una acción, el agente evalúa si el resultado proporciona suficiente información para continuar con el flujo de trabajo.

Supongamos que la búsqueda no encuentra ningún vuelo que se ajuste al presupuesto de 2000 €. La capa de orquestación devuelve los resultados al modelo de lenguaje, que analiza si se ha alcanzado el objetivo original.

Como la búsqueda no ha permitido encontrar una opción adecuada, el modelo vuelve a evaluar qué hacer a continuación. Por ejemplo, puede ampliar los criterios de búsqueda, consultar aeropuertos cercanos o preguntarte si quieres aumentar el presupuesto.

El mismo proceso de evaluación se aplica cuando falla una solicitud a una API, faltan registros o se obtiene información contradictoria.

Después de recibir la respuesta de una herramienta, el modelo de lenguaje decide si continúa con el plan actual, lo modifica, busca más información o te pide alguna aclaración.

El ciclo se repite hasta que el agente dispone de suficiente información para realizar la tarea.

5. Generación de respuestas

Cuando el agente ya ha recopilado suficiente información para realizar la tarea, la capa de orquestación reúne el contexto final y lo envía al modelo de lenguaje para que haga una última inferencia.

El prompt incluye la solicitud original, los documentos recuperados, las respuestas de las herramientas y los resultados de los pasos de razonamiento anteriores.

Con todo este contexto, el modelo de lenguaje genera una respuesta que incorpora la información obtenida por el agente a lo largo del flujo de trabajo.

En el ejemplo de Tokio, la respuesta final combina opciones de vuelos, recomendaciones de hoteles, actividades diarias y tiempos de desplazamiento en un plan completo de tres días adaptado a tu presupuesto y preferencias.

Tipos de agentes LLM

Los agentes LLM se diferencian por su grado de autonomía y por la forma en que realizan las tareas.

Algunos siguen un flujo de trabajo predefinido, mientras que otros pueden decidir qué acciones llevar a cabo, utilizar herramientas externas o colaborar con otros agentes para resolver problemas más complejos.

Agentes reactivos

Los agentes reactivos gestionan una solicitud cada vez. Analizan el prompt, generan una respuesta y se detienen al completar la tarea. Si el flujo de trabajo requiere otro paso, tienes que proporcionar una nueva instrucción.

Muchos asistentes de escritura con IA y aplicaciones de preguntas y respuestas funcionan de esta manera. Generan una respuesta, pero después no siguen planificando ni actúan por su cuenta.

Imagina que le pides a un asistente de IA que reescriba un email de marketing. El asistente reescribe el texto y se detiene después de mostrarte el resultado.

Si después le pides que acorte el email o lo adapte para LinkedIn, se inicia una nueva interacción con cada solicitud, porque el asistente no continúa el flujo de trabajo por su cuenta.

Agentes con herramientas

Los agentes que utilizan herramientas amplían sus capacidades al interactuar con sistemas externos. En lugar de depender únicamente de la información disponible en el modelo de lenguaje, pueden buscar en la web, consultar bases de datos, recuperar documentos, ejecutar código o interactuar con aplicaciones empresariales mediante API.

El acceso a herramientas externas les permite trabajar con información actualizada y realizar acciones que un modelo de lenguaje por sí solo no puede llevar a cabo.

Imagina un agente de programación que recibe un informe de error. Busca entre los archivos del proyecto, abre el código fuente correspondiente, ejecuta pruebas en una terminal y analiza los resultados antes de proponer una solución.

Para llevar a cabo estas tareas, el agente recurre a herramientas externas en lugar de depender únicamente del modelo de lenguaje.

Agentes autónomos

Los agentes autónomos planifican y ejecutan flujos de trabajo de varios pasos con una intervención humana mínima. Esta capacidad para razonar, tomar decisiones y actuar de forma independiente suele denominarse IA de agentes.

Por ejemplo, si le pides a un agente que compare proveedores de cloud hosting, no tienes que darle una nueva instrucción después de cada paso.

El agente recopila información de varias fuentes, compara precios y características, detecta datos contradictorios y reúne los resultados en un informe estructurado.

Cada paso completado determina qué hará el agente a continuación hasta que termine la tarea.

Sistemas multiagente

Los sistemas multiagente reparten el trabajo entre varios agentes especializados.

Por ejemplo, para crear una aplicación web, un agente puede planificar la implementación, otro generar el código, un tercero probar la aplicación y un cuarto revisar los cambios antes del despliegue.

Como cada agente se ocupa de una tarea concreta, varias fases del flujo de trabajo pueden ejecutarse al mismo tiempo.

Repartir el trabajo entre agentes especializados reduce la cantidad de contexto que debe gestionar cada uno y permite ejecutar en paralelo varias partes del flujo de trabajo.

Casos de uso de los agentes LLM

Los agentes LLM se utilizan en una gran variedad de flujos de trabajo empresariales y técnicos, y las organizaciones están ampliando rápidamente su uso.

Las previsiones indican que el 40% de las aplicaciones empresariales incluirán agentes de IA especializados en tareas concretas para finales de 2026, frente a menos del 5% en 2025.

Estos ejemplos muestran cómo las empresas ya utilizan los agentes LLM:

• Asistentes de programación. Los agentes de programación analizan bases de código, generan código nuevo, corrigen errores, ejecutan pruebas y explican las decisiones de implementación. Un desarrollador puede encargar al agente que investigue una prueba que ha fallado. Este identifica la causa raíz, actualiza los archivos correspondientes, vuelve a ejecutar el conjunto de pruebas y resume los cambios para su revisión.
• Automatización de la atención al cliente. Los agentes de atención al cliente responden a preguntas, consultan la Biblioteca de conocimiento, solucionan problemas habituales, crean tickets de asistencia y derivan las solicitudes más complejas a una persona del equipo de atención al cliente cuando es necesario. Por ejemplo, si alguien olvida su contraseña, puede completar todo el proceso de recuperación con el agente sin esperar a que le atienda una persona del equipo de atención al cliente.
• Asistentes de investigación. Los agentes de investigación recopilan información de varias fuentes, comparan los resultados, identifican patrones y los organizan en resúmenes o informes estructurados, lo que reduce el tiempo dedicado a la investigación manual. Por ejemplo, se pueden utilizar para recopilar precios de la competencia, novedades sobre productos y opiniones de clientes antes de preparar un informe.
• Gestión del conocimiento empresarial. Las organizaciones utilizan agentes LLM para buscar información en documentación interna, políticas, manuales técnicos y notas de reuniones. Por ejemplo, puedes hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas basadas en la documentación de la empresa sin tener que buscar la información manualmente en varios sistemas.
• Automatización de ventas y marketing. Los agentes de ventas y marketing cualifican clientes potenciales, personalizan las comunicaciones, resumen las interacciones con los clientes, generan contenido para campañas y actualizan los sistemas CRM con datos actuales. Cuando se descarga un informe técnico, el agente puede evaluar al cliente potencial, redactar un email de seguimiento y registrar cada interacción en el CRM.
• Análisis de datos y elaboración de informes. Los agentes de análisis de datos obtienen información de bases de datos y plataformas de inteligencia empresarial, identifican tendencias, generan informes y responden a preguntas posteriores sobre los resultados. Por ejemplo, un equipo financiero puede recibir una alerta sobre una caída inesperada de los ingresos trimestrales y, a continuación, un resumen de los productos y regiones afectados.
• Servicios financieros. Las entidades financieras utilizan agentes LLM para analizar documentos financieros, supervisar transacciones, facilitar los procesos de cumplimiento normativo, detectar actividades inusuales y ayudar a los clientes con solicitudes relacionadas con sus cuentas. Cuando una transacción se desvía del patrón habitual de gasto de la cuenta, el agente puede marcarla para que se revise y recopilar la información necesaria para el análisis.

Retos al crear agentes LLM

Los desarrolladores deben asegurarse de que el agente genere resultados fiables, interactúe de forma segura con sistemas externos, pueda escalar de manera eficiente y cumpla los requisitos de seguridad y las obligaciones normativas.

Estos son los obstáculos más habituales al crear agentes LLM preparados para entornos de producción:

• Alucinaciones y errores de razonamiento. Un agente puede interpretar mal una solicitud, llegar a conclusiones incorrectas o generar información inexacta. Como utiliza su razonamiento para decidir qué hacer a continuación, un solo error puede afectar a todos los pasos posteriores del flujo de trabajo.
• Fallos de las herramientas e interacciones poco fiables con las API. Los agentes LLM dependen de herramientas externas para obtener información y realizar acciones. Las caídas de las API, los fallos de red, la falta de permisos o las respuestas inesperadas pueden interrumpir el flujo de trabajo o hacer que el agente tome decisiones a partir de información incompleta.
• Gestión de la memoria. Las tareas de larga duración requieren que el agente conserve el contexto relevante sin superar la ventana de contexto del modelo de lenguaje. Almacenar muy poca información obliga al agente a repetir tareas, mientras que conservar demasiada información irrelevante puede reducir la calidad de las respuestas y aumentar los costes de inferencia.
• Riesgos de seguridad y privacidad. Los agentes suelen acceder a información confidencial, como registros de la clientela, documentos internos y sistemas empresariales. Es fundamental contar con una autenticación sólida, controles de acceso y medidas de protección de datos para evitar acciones no autorizadas o la exposición de información.
• Observabilidad y depuración. Diagnosticar un fallo resulta más difícil cuando un agente realiza decenas de pasos de razonamiento y llamadas a herramientas antes de generar un resultado. Registrar las decisiones, hacer un seguimiento de las interacciones con las herramientas y supervisar las trazas de ejecución ayuda a los desarrolladores a identificar dónde y por qué ha fallado un flujo de trabajo.
• Gobernanza y cumplimiento normativo. Las organizaciones necesitan mecanismos que garanticen que los agentes respeten las políticas internas y las normativas del sector. La aprobación humana de acciones de alto riesgo, los registros de auditoría y la aplicación de políticas ayudan a garantizar la rendición de cuentas, especialmente en sectores regulados como la sanidad y las finanzas.

Buenas prácticas para crear agentes LLM

Un agente bien diseñado necesita límites de decisión claros, un acceso fiable a las herramientas y medidas de seguridad que impidan que pequeños errores terminen provocando fallos en el flujo de trabajo.

Limita el alcance del agente antes de ampliar sus responsabilidades.

Crea el agente para un único flujo de trabajo bien definido, como cualificar clientes potenciales, resumir documentos o revisar código.

Limitar su alcance facilita las pruebas, la depuración y las mejoras. A medida que surjan nuevos requisitos, incorpora agentes especializados para gestionar flujos de trabajo independientes.

Dale al agente solo las herramientas que necesite.

Cada API, base de datos o servicio externo adicional aumenta la complejidad y crea más posibilidades de que se produzcan fallos.

Si un agente solo necesita consultar datos de clientes y enviar emails, no le permitas modificar datos de facturación ni acceder a sistemas que no estén relacionados con su función.

Limitar el acceso a las herramientas también reduce el impacto de las inyecciones de prompts y de las acciones accidentales.

Separa el razonamiento de la recuperación de información.

Conecta el agente con la documentación, las bases de datos o las Bibliotecas de conocimiento internas mediante la generación aumentada por recuperación (RAG).

Antes de responder, el agente recupera información relevante de esas fuentes. Esto mejora la precisión de las respuestas y reduce las alucinaciones, sobre todo cuando trabaja con datos específicos de la empresa o con información que cambia con frecuencia.

Valida cada respuesta de las herramientas antes de pasar a la siguiente acción.

Considera cada resultado de una herramienta como información que debes verificar. Comprueba que la herramienta se haya ejecutado correctamente, que haya devuelto la información esperada y que los resultados sean relevantes para la tarea.

Si los datos faltan, están incompletos o presentan incoherencias, vuelve a realizar la solicitud o utiliza otra herramienta antes de continuar. Validar los resultados desde el principio evita que el fallo de una acción afecte a todos los pasos posteriores.

Exige aprobación humana para las acciones de alto riesgo.

Permite que el agente redacte emails, recomiende decisiones o prepare transacciones automáticamente, pero exige que una persona confirme la acción antes de enviar mensajes, modificar registros, aprobar pagos o eliminar datos.

La supervisión humana reduce el riesgo de errores costosos sin renunciar al ahorro de tiempo en tareas repetitivas.

Supervisa la ejecución.

Haz un seguimiento de cada paso que realiza el agente, incluidos las herramientas que utiliza, los datos que recupera, las solicitudes fallidas, los reintentos y las decisiones de aprobación.

Una respuesta final puede parecer correcta aunque el agente haya utilizado una fuente equivocada, omitido un paso obligatorio o ignorado el fallo de una llamada a una herramienta.

Los registros de ejecución permiten identificar dónde se ha producido el fallo y mejorar la fiabilidad del agente con el tiempo.

Cómo usar los agentes LLM en tu empresa

Puedes empezar a utilizar agentes LLM de dos formas. Elige un agente prediseñado si quieres automatizar tareas empresariales habituales con una configuración mínima, o crea un agente personalizado si tu flujo de trabajo depende de datos propios, integraciones especializadas o una lógica específica de tu empresa.

Si buscas una solución lista para usar, el agente de IA de Hostinger te ayuda a automatizar tareas como el SEO, la redacción de contenidos, el marketing, las ventas, los documentos legales, la comunicación con los clientes y la estrategia empresarial.

Cada experto en IA está diseñado para un flujo de trabajo específico y se conecta con herramientas como Gmail, Notion, Google Drive, GitHub y HubSpot para que puedas empezar a trabajar sin tener que crear tu propio sistema de IA.

Si tu empresa necesita un flujo de trabajo específico, puedes crear un agente LLM a medida.

Antes de desplegar el agente, pruébalo con situaciones realistas y supervisa su rendimiento a lo largo del tiempo.

Si decides autoalojar tu solución, elige una infraestructura que ofrezca los recursos necesarios para desplegar tus aplicaciones basadas en LLM y ampliarlos a medida que aumenten tus necesidades.

Todo el contenido de los tutoriales en este sitio web está sujeto a los rigurosos estándares y valores editoriales de Hostinger.

El autor

Faradilla Ayunindya

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Faradilla, or Ninda, is a Content Marketing Specialist with a passion for technology, a curiosity for digital marketing trends, and a love for languages. When she's not writing Hostinger tutorials, you can find her learning about life sciences. Follow her on LinkedIn.

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