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agente de IA

En el contexto de la inteligencia artificial generativa , los agentes de IA (también denominados sistemas de IA compuestos o IA agéntica ) son una clase de agentes inteligentes ...

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En el contexto de la inteligencia artificial generativa , los agentes de IA (también denominados sistemas de IA compuestos o IA agéntica ) son una clase de agentes inteligentes que pueden perseguir objetivos, usar herramientas y realizar acciones con distintos grados de autonomía. En la práctica, suelen operar dentro de los objetivos, las restricciones y las herramientas disponibles definidas por el ser humano. [ 1 ] [ 2 ]

Descripción general

Los agentes de IA no tienen una definición estándar. [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] Los atributos comunes de los agentes de IA incluyen comportamiento orientado a objetivos, interfaces de lenguaje natural, capacidad para usar herramientas externas y capacidad para realizar tareas de varios pasos. Su flujo de control suele estar impulsado por grandes modelos de lenguaje (LLM). Los sistemas de agentes también pueden incluir componentes de memoria, lógica de planificación, interfaces de herramientas y software de orquestación para coordinar los componentes del agente. [ 2 ] [ 6 ]

Una aplicación común de los agentes de IA es la automatización de tareas: por ejemplo, reservar planes de viaje en función de la solicitud del usuario . [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]

Empresas como Google , Microsoft y Amazon Web Services han ofrecido plataformas para implementar agentes de IA preconstruidos. [ 10 ] Se han propuesto varios protocolos para estandarizar la comunicación entre agentes, como Agent2Agent , Gibberlink , [ 11 ] y otros. [ 12 ]

En diciembre de 2025, la Fundación Linux anunció la formación de la Fundación de IA Agéntica (AAIF), con el objetivo de asegurar que la IA agéntica evolucione de manera transparente y colaborativa. [ 13 ] [ 14 ]

Historia

Los fundamentos teóricos de los agentes artificiales surgieron a mediados del siglo XX, con el establecimiento de la cibernética y la inteligencia artificial . El artículo de Oliver Selfridge de 1958, "Pandemonium: A Paradigm for Learning", fue una importante contribución teórica temprana para el establecimiento de la arquitectura orientada a agentes. Las implementaciones prácticas de agentes para aplicaciones del mundo real comenzaron a generalizarse en la década de 1990, tras la introducción del modelo de software de creencia-deseo-intención (BDI) y la programación orientada a agentes . El profesor de Harvard Milind Tambe señala que en la década de 1990, la definición de un agente de IA no estaba clara. Los agentes puramente digitales se implementaban en la infraestructura informática para fines como la monitorización, mientras que los agentes conectados a sensores y actuadores del mundo real se utilizaban cada vez más en sistemas de control industrial . [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]

Los primeros agentes inorgánicos tendían a tener una lógica condicional relativamente simple , que posteriormente evolucionó hacia modelos de árboles de decisión relativamente grandes . A principios de la década de 2010, se lanzaron productos como Siri y Alexa , a los que a veces se les denominaba agentes de IA, aunque carecían de la capacidad de razonamiento de propósito general de los agentes posteriores gestionados por LLM. Los académicos comenzaron a estudiar los agentes LLM a partir de 2018. El despliegue de dichos agentes comenzó a acelerarse a finales de 2023 tras la disponibilidad de la API de "llamada a funciones" de OpenAI, y especialmente tras la introducción a finales de 2024 por parte de Anthropic del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), una forma estandarizada para que los agentes LLM adquieran conciencia contextual y actúen en el mundo llamando a diversas herramientas externas. El término "agente" solo comenzó a utilizarse con cierta frecuencia en 2024, popularizado en parte por el investigador Andrew Ng . [ 18 ] [ 19 ] [ 17 ]

Formación y pruebas

Los investigadores han intentado construir modelos del mundo [ 20 ] [ 21 ] y entornos de aprendizaje por refuerzo [ 22 ] para entrenar o evaluar agentes de IA. Por ejemplo, videojuegos como Minecraft [ 23 ] y No Man's Sky [ 24 ] , así como réplicas de sitios web de empresas [ 25 ] , también se han utilizado para entrenar a dichos agentes.

Capacidades autónomas

El Financial Times comparó la autonomía de los agentes de IA con la clasificación SAE de los coches autónomos , equiparando la mayoría de las aplicaciones al nivel 2 o nivel 3, con algunas alcanzando el nivel 4 en circunstancias muy especializadas y el nivel 5 siendo teórico. [ 26 ]

Arquitectura cognitiva

Ken Huang propuso una arquitectura de referencia de agente de IA que consta de siete capas interconectadas, donde cada capa se basa en la funcionalidad de las capas inferiores: [ 27 ]

  • Capa 1 : Modelos base : proporcionan los motores de IA principales para potenciar las capacidades de los agentes.
  • Capa 2 : Operaciones de datos: gestiona la compleja infraestructura de datos necesaria para las operaciones de los agentes de IA, incluidas las bases de datos vectoriales , los cargadores de datos y RAG .
  • Capa 3 : Marcos de agentes: software y herramientas sofisticadas que simplifican el desarrollo y la gestión de agentes de IA.
  • Capa 4 : Despliegue e infraestructura: proporcionan la base técnica sólida para el funcionamiento de los agentes de IA.
  • Capa 5 : Evaluación y observabilidad: se centra en evaluar la seguridad y el rendimiento de los agentes de IA.
  • Capa 6 : Seguridad y cumplimiento: un marco de protección fundamental que garantiza que los agentes de IA operen de forma segura y cumplan con las normativas vigentes. En esta capa, se integran las funciones de seguridad y cumplimiento incorporadas en todas las capas de la pila de agentes de IA.
  • Capa 7 : Ecosistema de agentes: representa la interfaz de los agentes de IA con las aplicaciones y los usuarios del mundo real.

Patrones de orquestación

Los agentes autónomos suelen integrarse con otros agentes o herramientas especializadas para ejecutar tareas complejas. Estas configuraciones, conocidas como patrones de orquestación o flujos de trabajo, incluyen lo siguiente: [ 28 ]

  • Encadenamiento de indicaciones : Una secuencia en la que la salida de un paso sirve como entrada para el siguiente.
  • Enrutamiento : Dirigir una entrada a una tarea o herramienta especializada posterior.
  • Paralelización : La ejecución simultánea de múltiples tareas.
  • Procesamiento secuencial : Una progresión fija y lineal de tareas a través de una secuencia predefinida.
  • Planificador-crítico : Un patrón iterativo en el que un agente genera una propuesta y otro la evalúa para proporcionar retroalimentación que permita su perfeccionamiento.

Agentes de IA multimodales

Además de los grandes modelos de lenguaje (LLM), los modelos de visión-lenguaje (VLM) y los modelos de base multimodal pueden usarse como base para los agentes. El Allen Institute for AI lanzó un modelo de visión-lenguaje de código abierto en 2024. [ 29 ] Nvidia lanzó un marco para que los desarrolladores usen VLM, LLM y generación aumentada de recuperación para construir agentes de IA que pueden analizar imágenes y videos , incluyendo búsqueda de video y resumen de video . [ 30 ] [ 31 ] Microsoft lanzó un modelo de agente multimodal, entrenado con imágenes, video, interacciones de interfaz de usuario de software y datos de robótica , que la compañía afirmó que puede manipular software y robots . [ 32 ]

Aplicaciones

Según Associated Press , en abril de 2025 existen pocas aplicaciones reales de agentes de IA. [ 33 ]

La información dividió los agentes de IA en siete arquetipos: agentes de tareas empresariales, para actuar dentro del software empresarial; agentes conversacionales, que actúan como chatbots para la atención al cliente; agentes de investigación, para consultar y analizar información (como OpenAI Deep Research); agentes analíticos, para analizar datos y crear informes; agentes de desarrollo de software o de codificación (como Cursor ); agentes específicos de dominio, que incluyen conocimientos específicos sobre la materia; y agentes de navegador web (como OpenAI Operator). [ 12 ]

A mediados de 2025, los agentes de IA se utilizaban en el desarrollo de videojuegos , [ 34 ] juegos de azar (incluidas las apuestas deportivas ), [ 35 ] monederos de criptomonedas [ 35 ] (incluido el comercio de criptomonedas y las monedas meme [ 36 ] ) y redes sociales . [ 37 ] En agosto de 2025, New York Magazine describió el desarrollo de software como el uso más definitivo de los agentes de IA. [ 38 ] The Information señaló que los agentes de codificación de IA y la atención al cliente eran los principales usos de la IA por parte de las empresas para octubre de 2025, aunque también se observó una disminución en las expectativas sobre las capacidades de la IA. [ 39 ]

En noviembre de 2025, The Wall Street Journal informó que pocas empresas que implementaron agentes de IA han recibido un retorno de la inversión. [ 40 ]

Aplicaciones en el gobierno

Varios organismos gubernamentales en Estados Unidos y Reino Unido han desplegado o anunciado el despliegue de agentes a nivel local y nacional. La ciudad de Kyle, Texas, desplegó un agente de IA de Salesforce en marzo de 2025 para el servicio de atención al cliente 311. [ 41 ] En noviembre de 2025, el Servicio de Impuestos Internos declaró que desplegaría agentes de IA de Salesforce para la Oficina del Asesor Jurídico Principal, los Servicios de Defensa del Contribuyente y la Oficina de Apelaciones . [ 42 ] Ese mismo mes, la Policía de Staffordshire anunció que probaría agentes de Agentforce para gestionar llamadas no urgentes al 101 en el Reino Unido a partir de 2026. [ 43 ] En diciembre de 2025, el Departamento de Vecindarios de Detroit, Michigan, se asoció con una empresa local para desplegar un agente de IA de atención al cliente en dos distritos de la ciudad. [ 44 ]

En febrero de 2025, Thomas Shedd , director de los Servicios de Transformación Tecnológica , propuso el uso de agentes de codificación de IA en todo el gobierno federal de los Estados Unidos. [ 45 ] En abril de 2025, un reclutador del Departamento de Eficiencia Gubernamental propuso el uso de agentes de IA para automatizar el trabajo de aproximadamente 70 000 empleados del gobierno federal de los Estados Unidos como parte de una empresa emergente con financiación de OpenAI y un acuerdo de colaboración con Palantir . Esta propuesta fue criticada por expertos por su falta de viabilidad y la escasa adopción generalizada por parte de las empresas. [ 46 ]

En diciembre de 2025, la Administración de Alimentos y Medicamentos anunció que ofrecería "capacidades de IA de agentes" a su personal para "gestión de reuniones, revisiones previas a la comercialización, validación de revisiones, vigilancia posterior a la comercialización, inspecciones y cumplimiento y funciones administrativas". [ 47 ] Ese mismo mes, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos lanzó GenAI.mil , una plataforma interna para que el personal militar estadounidense utilizara aplicaciones generativas basadas en IA basadas en Google Gemini , incluidos "flujos de trabajo de agentes inteligentes". El secretario de Defensa, Pete Hegseth, enumeró aplicaciones como "[realizar] investigación profunda, [formatear] documentos e incluso [analizar] vídeo o imágenes a una velocidad sin precedentes". [ 48 ] En diciembre de 2025, la agencia de Inmigración y Control de Aduanas de los Estados Unidos firmó un contrato con una empresa para que su departamento de Operaciones de Aplicación y Expulsión utilizara agentes de IA para la localización de personas . [ 49 ]

Sistemas operativos

Los agentes de IA también se han integrado en sistemas operativos desarrollados por Microsoft , Apple , ByteDance y Google . [ 50 ] [ 51 ] En noviembre de 2025, Microsoft lanzó una versión de prueba del software de Windows 11 que incluía agentes para ejecutar tareas en segundo plano , con la capacidad de leer y escribir archivos personales. [ 52 ] En diciembre de 2025, ByteDance lanzó Doubao , un agente de IA que se puede integrar en sistemas operativos de teléfonos inteligentes, en particular el Nubia M153 de ZTE . [ 51 ] Varias aplicaciones en China bloquearon o restringieron el agente, citando preocupaciones de privacidad y seguridad, [ 53 ] incluyendo WeChat , [ 51 ] Alipay , Taobao , Pinduoduo , Ele.me , [ 54 ] y bancos locales. [ 55 ]

Navegación web

Los navegadores web con agentes de IA integrados a veces se denominan navegadores con agentes . Dichos agentes pueden realizar tareas y acciones de navegación en nombre del usuario. [ 56 ]

En 2025, Microsoft lanzó NLWeb , un motor de búsqueda web basado en agentes que permitiría a los sitios web utilizar agentes para consultar contenido mediante interfaces similares a RSS , facilitando la búsqueda y la recuperación semántica del contenido. A las pocas semanas de su lanzamiento, se descubrió que NLWeb generaba problemas de seguridad y exponía información de los usuarios a servidores de terceros. [ 57 ]

Beneficios propuestos

Se han propuesto agentes de IA como un medio para aumentar la productividad personal y económica, [ 8 ] [ 58 ] fomentar una mayor innovación , [ 59 ] y liberar a los usuarios de tareas monótonas. [ 59 ] [ 60 ] Sin embargo, el artículo de opinión de Parmy Olson en Bloomberg argumentó que los agentes son más adecuados para tareas específicas y repetitivas con bajo riesgo. [ 61 ] Por el contrario, los investigadores sugieren que los agentes podrían aplicarse a la accesibilidad web para personas con discapacidades, [ 62 ] y los investigadores de Hugging Face proponen que los agentes podrían usarse para coordinar recursos, como durante la respuesta a desastres . [ 63 ] El Equipo Asesor de I+D de la BBC considera que los agentes de IA son más útiles cuando su objetivo asignado es incierto. [ 64 ] Erik Brynjolfsson sugiere que los agentes de IA son más valiosos para mejorar, en lugar de reemplazar, a los humanos. [ 65 ]

Preocupaciones

Las preocupaciones sobre los agentes de IA incluyen posibles problemas de responsabilidad, [ 58 ] [ 64 ] un mayor riesgo de ciberdelincuencia , [ 7 ] [ 58 ] desafíos éticos , [ 58 ] y problemas relacionados con la seguridad de la IA [ 58 ] y la alineación de la IA . [ 7 ] [ 60 ] Otros problemas incluyen la privacidad de los datos , [ 7 ] [ 66 ] la supervisión humana debilitada, [ 7 ] [ 58 ] [ 63 ] la falta de repetibilidad garantizada , [ 64 ] el hackeo de recompensas , [ 67 ] el sesgo algorítmico , [ 66 ] [ 68 ] la acumulación de errores de software, [ 7 ] [ 9 ] la falta de explicabilidad de las decisiones de los agentes, [ 7 ] [ 69 ] las vulnerabilidades de seguridad , [ 7 ] [ 70 ] la competencia sofocante, [ 50 ] los problemas con el subempleo , [ 68 ] el desplazamiento laboral , [ 8 ] [ 68 ] la descarga cognitiva , [ 71 ] y el potencial de manipulación del usuario , [ 69 ] [ 72 ] la desinformación [ 63 ] o la información maliciosa . [ 63 ] También pueden complicar los marcos legales y de evaluación de riesgos, fomentar alucinaciones , obstaculizar las contramedidas contra agentes deshonestos y sufrir la falta de métodos de evaluación estandarizados. [ 60 ] [ 7 ] [ 73 ]El despliegue empresarial de agentes de IA ha generado inquietudes contractuales relacionadas con la asignación de responsabilidades, los derechos de propiedad de los datos y la responsabilidad legal. [ 74 ] [ 75 ]

También han sido criticados por ser costosos, [ 7 ] tener un impacto negativo en el tráfico de internet , [ 7 ] y potencialmente dañinos para el medio ambiente debido al alto consumo de energía. [ 64 ] [ 76 ] [ 77 ] Según el CEO de Nvidia , Jensen Huang , los agentes de IA requerirían 100 veces más potencia de cálculo que los LLM. [ 78 ] También existe el riesgo de un aumento de la corrupción política, ya que los agentes de IA podrían no cuestionar las instrucciones de la misma manera que lo harían los humanos. [ 67 ]

Los periodistas han descrito a los agentes de IA como parte de un impulso de las grandes empresas tecnológicas para "automatizarlo todo". [ 79 ] Varios directores ejecutivos de esas empresas declararon a principios de 2025 que esperaban que los agentes de IA eventualmente "se unieran a la fuerza laboral". [ 80 ] [ 81 ] Sin embargo, en un estudio preliminar, investigadores de la Universidad Carnegie Mellon probaron el comportamiento de los agentes en una empresa de software simulada y descubrieron que ninguno de los agentes podía completar la mayoría de las tareas que se les asignaban. [ 80 ] Otros investigadores obtuvieron resultados similares con Devin AI [ 82 ] y otros agentes tanto en entornos empresariales formales [ 83 ] como en trabajos independientes. [ 84 ]

En junio de 2025, CNN argumentó que las declaraciones de los directores ejecutivos sobre la IA reemplazando a sus empleados eran una estrategia para "[mantener] a los trabajadores trabajando haciéndoles temer perder sus empleos". [ 85 ] Las empresas tecnológicas han presionado a los empleados para que utilicen modelos de IA generativa en su trabajo, incluidos agentes de codificación de IA. Brian Armstrong , director ejecutivo de Coinbase , despidió a varios empleados que no lo hicieron. [ 86 ] [ 87 ] Algunos líderes empresariales han reemplazado a algunos de sus empleados con agentes, pero han dicho que los agentes necesitarían más supervisión que esos empleados. [ 39 ]

En octubre de 2025, Futurism cuestionó si los esfuerzos previamente anunciados por Amazon para reemplazar parte de su fuerza laboral con IA generativa y agentes de IA podrían haber provocado la interrupción de Amazon Web Services en octubre de 2025. [ 88 ] Grandes empresas tecnológicas como Salesforce, Klarna e IBM anunciaron despidos en 2025, reemplazando a cientos de sus empleados en recursos humanos o servicio al cliente con agentes de IA. [ 89 ] [ 90 ] [ 91 ] Sin embargo, Klarna posteriormente recontrató a varios empleados humanos. [ 90 ]

Yoshua Bengio advirtió en el Foro Económico Mundial de 2025 que "todos los escenarios catastróficos con IAG o superinteligencia ocurren si tenemos agentes". [ 92 ]

Las autoridades financieras han advertido que la IA "agente" más compleja y autónoma podría convertirse en un canal de riesgo sistémico en las finanzas. [ 93 ] Distinguen estos sistemas de otras IA porque pueden perseguir objetivos en múltiples pasos, llamar a herramientas y realizar tareas con relativamente poca intervención humana. En talleres con reguladores, funcionarios de bancos centrales y especialistas de la industria, los participantes destacaron los riesgos tanto de los sistemas agentes desarrollados dentro de las instituciones financieras como de las herramientas ofrecidas por empresas tecnológicas que pueden iniciar o ejecutar acciones financieras. En un foro de 2025, el 44 % de los expertos encuestados consideró que los sistemas de IA autónomos o agentes eran la fuente actual más probable de riesgo sistémico relacionado con la IA en las finanzas . [ 93 ]

En marzo de 2025, Scale AI firmó un contrato con el Departamento de Defensa de los Estados Unidos para trabajar con ellos, en colaboración con Anduril Industries y Microsoft , para desarrollar e implementar agentes de IA con el propósito de asistir a las fuerzas armadas en la "toma de decisiones operacionales". [ 94 ] En julio de 2025, Fox Business informó que la empresa EdgeRunner AI creó un agente sin conexión , comprimido y ajustado con información militar, y el director ejecutivo consideró que los modelos de lenguaje más comunes estaban "fuertemente politizados hacia la izquierda". En ese momento, el Comando de Operaciones Especiales de los Estados Unidos estaba utilizando el modelo de la empresa en un despliegue en el extranjero. [ 95 ] Los investigadores han expresado su preocupación de que los agentes y los grandes modelos de lenguaje en los que se basan puedan estar sesgados hacia decisiones agresivas de política exterior . [ 96 ] [ 97 ]

Los agentes centrados en la investigación tienen el riesgo de sesgo de consenso y sesgo de cobertura debido a la recopilación de información disponible en internet. [ 98 ] NY Mag comparó desfavorablemente el flujo de trabajo del usuario de los navegadores web basados ​​en agentes con Amazon Alexa , que era "software hablando con software, no humanos hablando con software fingiendo ser humanos para usar software". [ 99 ] El mismo medio describió los agentes de navegador web y los agentes de uso de computadoras como un intento de " cultivar clics en toda la economía". [ 100 ]

Los agentes han sido vinculados a la teoría de la Internet muerta debido a su capacidad tanto para publicar como para interactuar con contenido en línea. [ 101 ]

Los agentes pueden quedar atrapados en bucles infinitos . [ 102 ] [ 103 ]

Dado que muchos protocolos entre agentes están siendo desarrollados por grandes empresas tecnológicas, existe la preocupación de que dichas empresas puedan utilizar estos protocolos para su propio beneficio. [ 104 ]

Un informe de Gartner de junio de 2025 acusó a muchos proyectos descritos como IA con agentes de ser cambios de marca de productos lanzados anteriormente, denominando al fenómeno "lavado de agentes". [ 38 ]

Los investigadores han advertido sobre el impacto de proporcionar a los agentes de IA acceso a criptomonedas y contratos inteligentes . [ 36 ]

Durante un experimento de codificación de Vibe , un agente de codificación de Replit eliminó una base de datos de producción durante un bloqueo de código , "[ocultó] errores y problemas creando datos falsos [e] informes falsos" y respondió con información falsa . [ 105 ] [ 106 ] Un usuario de Google Antigravity informó que, cuando intentó usar el sistema para eliminar la caché , el sistema respondió eliminando el disco duro D del usuario . [ 107 ]

En julio de 2025, PauseAI denunció a OpenAI ante la Policía Federal Australiana , acusando a la empresa de violar las leyes australianas a través del agente ChatGPT debido al riesgo de ayudar al desarrollo de armas biológicas . [ 108 ]

El cofundador de OpenAI, Andrej Karpathy, criticó a los agentes de IA por ser ineficaces y promover la ineficiencia en la IA . [ 109 ]

Los problemas de los sistemas multiagente incluyen pocos protocolos de coordinación entre los agentes componentes, rendimiento inconsistente y dificultades para la depuración . [ 110 ]

En noviembre de 2025, Anthropic afirmó que un grupo de hackers patrocinados por China intentó un ciberataque contra al menos 30 organizaciones utilizando Claude Code en un flujo de trabajo de agentes, y que varias de estas infiltraciones tuvieron éxito. [ 111 ] Sin embargo, investigadores independientes de ciberseguridad cuestionaron la relevancia de los hallazgos de Anthropic. [ 111 ] [ 112 ]

Whittaker argumentó que el impulso de las grandes empresas tecnológicas para implementar agentes de IA ponía en riesgo las vulnerabilidades de seguridad en Internet. [ 113 ]

desalineación de agentes

La "desalineación de agentes" se refiere a situaciones en las que las acciones u objetivos de un agente de IA divergen de las intenciones de sus diseñadores. Esto ocurre cuando un sistema autónomo sigue estrategias no previstas para lograr sus objetivos, una preocupación estudiada en la investigación sobre seguridad de la IA. Algunos ejemplos potenciales incluyen agentes de IA que intentan sabotear los sistemas de una organización al enfrentarse a actualizaciones o desactivaciones. [ 114 ]

Seguridad

Marcos de modelado de amenazas

Se utilizan varios marcos para identificar y mitigar los riesgos de seguridad en la IA con agentes: [ 115 ] [ 116 ]

  • STRIDE : Un modelo de Microsoft que identifica amenazas en seis categorías: suplantación de identidad, manipulación, repudio, divulgación de información, denegación de servicio y elevación de privilegios.
  • MITRE ATLAS: Una base de conocimientos sobre tácticas y técnicas adversarias para sistemas de IA. [ 117 ]
  • Proyecto de seguridad OWASP GenAI: Proporciona orientación sobre vulnerabilidades asociadas con la IA generativa y la integración de modelos de lenguaje grandes, incluyendo directrices específicas para aplicaciones de agentes. [ 118 ]
  • MAESTRO: Un marco de la Cloud Security Alliance para evaluar los riesgos en los sistemas de IA a lo largo de su ciclo de vida. [ 119 ]

Véase también

Referencias

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