Aprende a distinguir chatbots, asistentes, automatizaciones y agentes de IA, y comprende cómo un agente combina objetivos, contexto, herramientas, decisiones, acciones, permisos y supervisión humana. Al finalizar podrás diseñar en papel un agente sencillo, útil y controlado para una tarea concreta.
Construye un vocabulario preciso para separar conversación, asistencia, automatización y agencia, y entiende las piezas básicas que permiten que un sistema persiga un objetivo.
Distinguir cuatro tipos de sistemas según si solo responden, ayudan a una persona, siguen una ruta predeterminada o deciden y ejecutan acciones para alcanzar un objetivo.
Explicar la arquitectura conceptual de un agente como un sistema que combina objetivo, modelo, instrucciones, información, herramientas, decisiones y acciones dentro de límites definidos.
Explora cómo un agente accede a herramientas, reúne contexto, conserva información relevante y transforma una meta en una secuencia adaptable de acciones.
Reconocer cómo las herramientas amplían un modelo desde generar texto hasta consultar sistemas, recuperar datos, transformar archivos y ejecutar acciones externas.
Diferenciar contexto de trabajo, historial de una sesión, memoria persistente e información externa recuperada según la tarea.
Descomponer una meta en pasos verificables y comprender cómo un agente utiliza resultados intermedios para decidir qué acción realizar después.
Compara agentes con flujos de trabajo determinísticos y convierte la supervisión humana en parte explícita del diseño, no en una reacción improvisada ante errores.
Elegir entre un flujo de trabajo determinístico y un agente según la estabilidad del proceso, la necesidad de interpretación, el costo de los errores y la conveniencia de decisiones dinámicas.
Diseñar puntos de revisión, aprobación, corrección y detención humana según el impacto y reversibilidad de las acciones del agente.
Identifica dónde los agentes aportan valor, analiza cómo pueden fallar y ensambla un diseño completo de agente en papel.
Identificar tareas favorables para agentes por tener un objetivo claro, información accesible, herramientas controladas, criterios de éxito y oportunidades de verificación.
Analizar fallas de agentes causadas por errores acumulativos, permisos excesivos, acciones incorrectas, bucles, costos crecientes, información insuficiente o instrucciones mal interpretadas.
Crear una especificación conceptual completa de un agente sencillo definiendo objetivo, entradas, herramientas, decisiones, acciones, memoria, límites, permisos, aprobaciones y resultado esperado.
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