Cómo crear agentes de IA para principiantes (2026)

La tecnología de agentes de IA ha avanzado muchísimo en los últimos años, lo que significa que hoy, crear tu propio agente de IA está al alcance de cualquiera con una computadora.

Los agentes de IA son una de las principales tendencias en IA y se espera que sigan adoptándose rápidamente en distintas industrias.

Ya sea que busques automatizar procesos o crear un asistente de IA, esta guía te llevará paso a paso para construir tu propio agente de IA potenciado por LLM.

1. Define el alcance

El primer paso para crear un agente de IA es sencillo: ¿qué va a hacer? Comienza definiendo claramente el propósito de tu agente.

Existen muchas aplicaciones reales de agentes de IA. Identificar el propósito del tuyo determinará qué capacidades necesitará y, por lo tanto, la plataforma que usarás.

• Un agente de IA para ventas ayuda a los usuarios respondiendo preguntas sobre productos, recomendando opciones, comparando modelos y brindando detalles de precios.
• Un agente de IA para soporte al cliente resuelve problemas de los clientes, comparte recursos como preguntas frecuentes o videos y soluciona problemas técnicos.
• Un agente de IA para gestión del conocimiento recupera políticas de la empresa, resume documentos y ayuda a los empleados a encontrar información relevante rápidamente.
• Un agente de generación de leads con IA envía seguimientos personalizados por correo electrónico o plataformas como WhatsApp, recopila información mediante conversaciones y sincroniza datos con CRMs para un seguimiento eficiente.
• Un agente de IA para RRHH responde consultas de empleados sobre políticas de la empresa, ayuda con la incorporación y gestiona solicitudes de vacaciones.
• Un agente de IA para e-commerce rastrea pedidos, verifica disponibilidad de productos y ofrece recomendaciones personalizadas según las preferencias del usuario.

Si trabajas en una industria especializada, incluso puedes crear un agente de IA que gestione varios procesos. Por ejemplo, un agente de IA para bienes raíces puede sugerir propiedades, llevar el control de la documentación y gestionar relaciones con clientes. O un agente de IA para hoteles puede gestionar reservas, coordinar solicitudes de limpieza y vender servicios adicionales.

Si usas una plataforma extensible, las posibilidades son infinitas. Un agente de IA bien diseñado puede automatizar casi cualquier tarea.

Una vez que definas el alcance, tendrás la información necesaria para elegir una plataforma.

2. Elige una plataforma

No faltan frameworks de agentes de IA para elegir. Si buscas inspiración, nuestra lista seleccionada de las 9 mejores plataformas de IA es un excelente punto de partida.

No voy a comparar plataformas aquí —porque, sinceramente, tengo preferencia por la nuestra— pero sí puedo compartir algunos factores clave a considerar al elegir la plataforma adecuada para tu proyecto:

Asegúrate de elegir una plataforma de IA que:

1. Ofrece recursos educativos. Siempre habrá una curva de aprendizaje, así que asegúrate de estar bien preparado.
2. Se ajuste a tu objetivo. No elijas una plataforma especializada en atención al cliente si lo que quieres es un bot de ventas o un sistema multiagente.
3. Incluye un plan gratuito, para que puedas probarlo antes (o sin) comprometerte económicamente.

Si necesitas una solución de código abierto, también hay muchas opciones de agentes de IA open-source para elegir.

Una vez que elijas tu constructor de agentes de IA para comenzar, puedes empezar a crear tu propio agente de IA.

3. Crea instrucciones y variables

Tu agente de IA será completamente único: depende totalmente de tu caso de uso y alcance. Parte del proceso será familiarizarte con la plataforma elegida y aplicar tu conocimiento a tu propio plan.

Empieza con un Nodo Autónomo

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Vamos a destacar una verdad incómoda: no todas las ‘plataformas de agentes de IA’ te permitirán crear agentes de IA reales.

Muchas ofrecen chatbots de IA, pero carecen de un componente clave de los agentes de IA: la capacidad de que el agente tome decisiones por sí mismo para cumplir con la solicitud del creador.

En Botpress Studio, los Nodos Autónomos permiten a los usuarios crear agentes de IA que deciden cuándo usar un flujo estructurado y cuándo usar un LLM. Los desarrolladores solo tienen que dar instrucciones al Nodo Autónomo en lenguaje natural.

En unas pocas líneas de texto sencillo, puedes indicar a tu Nodo Autónomo qué quieres que haga tu agente de IA y cómo debe comportarse al hacerlo. Puedes definir su personalidad, alcance y propósito en minutos.

Algunas partes de tu chatbot de IA deben ser estructuradas, como el saludo o una oferta de ventas dirigida. Pero probablemente habrá aspectos de la conversación que quieras delegar a un LLM.

Crea variables para recopilar información

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Tu agente de IA tendrá algunas preguntas para tus usuarios. Por ejemplo:

• Un agente de viajes puede preguntar para qué ciudad quiere el usuario un itinerario
• Un agente de bienestar mental puede preguntar cómo se siente el usuario
• Un agente de atención al cliente preguntará en qué necesita ayuda el usuario

Según el flujo de la conversación, habrá de 1 a varias variables que incluyas para recopilar información.

Por ejemplo, un agente de viajes puede preguntar a dónde va el usuario, si busca reservar un vuelo, cuántas personas viajan, su presupuesto, actividades preferidas, etc.

O un agente de ventas puede preguntar qué busca el usuario y luego dirigir la conversación según su respuesta.

4. Integra tu agente de IA

Un agente de IA sin integraciones es solo tu propia versión de ChatGPT. El propósito de un agente de IA lo definen sus integraciones.

Hay muchas entidades con las que puedes integrar un agente de IA — las opciones son casi infinitas si usas una plataforma flexible.

Estas integraciones permiten que un agente de IA se incorpore sin problemas a los flujos de trabajo existentes, en vez de ser un ‘extra’ sin conectores.

Bases de Conocimiento

Si quieres que tu agente ‘conozca’ información personalizada —como disponibilidad de productos, normativas locales o documentación de software—, normalmente compartirás esta información a través de una Base de Conocimiento.

Usar una Base de Conocimiento permite que tu agente de IA comunique información precisa y actualizada (a diferencia de preguntar a un chatbot general como ChatGPT).

Una Base de Conocimiento puede ser desde una tabla o un documento hasta una base de datos completa. Ejemplos de KB incluyen documentación interna, bases de datos de productos, repositorios de cumplimiento o sistemas de búsqueda empresarial.

Los sistemas más potentes usarán generación aumentada por recuperación (RAG) para analizar documentos y recuperar información relevante. (No te preocupes, RAG viene incluido en una plataforma de agentes de IA.)

Canales

Los canales son la vía por la que tus usuarios pueden comunicarse con tu agente de IA. Son bastante autoexplicativos: un chatbot de WhatsApp se comunica por WhatsApp. Un bot de Discord lo hace en Discord.

Un canal común para agentes de IA orientados al cliente es un widget en el sitio web. A veces llamado chat web, este canal permite que los visitantes de tu sitio interactúen con tu agente.

¿Un agente de IA está limitado a un solo canal? Definitivamente no. Puedes integrar tu agente para recibir información desde Facebook Messenger y luego avisarte por Slack. O crear un agente de IA que envíe mensajes a todos tus contactos por Telegram, SMS y correo electrónico.

Webhooks

Si quieres que tu agente de IA actúe según desencadenantes, necesitarás webhooks. Este tipo de notificaciones automáticas permiten que los agentes de IA se comuniquen con diferentes sistemas en tiempo real.

Cuando ocurre un evento en un sistema, el webhook envía una solicitud a otro sistema. Esto puede activar una acción sin intervención humana. Ejemplos de uso de webhooks incluyen:

• Un nuevo cliente potencial en Salesforce hace que el agente de IA lo califique y asigne.
• Los tickets de soporte al cliente activan a los agentes de IA para categorizar y escalar según sea necesario.
• Los agentes de IA envían actualizaciones de envío cuando cambia el estado de un pedido.
• Los nuevos empleados reciben materiales de capacitación e invitaciones a reuniones por parte del agente de IA.
• Las alertas de seguridad activan al agente de IA para analizar y notificar a los equipos de TI.

Plataformas

La integración más difícil, emocionante y útil de los agentes de IA: las plataformas.

No dejes que la dificultad te desanime: la mayoría de las plataformas incluyen una variedad de integraciones preconstruidas para agentes de IA.

Algunos ejemplos de plataformas que puedes integrar con un agente de IA son:

• Plataformas CRM como Hubspot y Salesforce, para el seguimiento y gestión de clientes potenciales
• Plataformas de helpdesk como Zendesk e Intercom, para soporte al cliente y resolución de tickets
• Herramientas de automatización de marketing, como Mailchimp (o nuevamente Hubspot) para enviar correos electrónicos externos
• Sistemas ERP, como Oracle o SAP, para optimizar la gestión de inventario
• Plataformas de analítica como Google Analytics, para medir los resultados del agente

Por ejemplo, un agente de IA para RRHH utilizará los documentos clave de políticas de la empresa como su Base de Conocimiento. Cuando un empleado pregunte cómo manejar una situación específica, el chatbot podrá consultar estos documentos para dar una respuesta informada.

5. Prueba e itera

Después de construir tu agente de IA, el siguiente paso es perfeccionarlo. Las pruebas y la iteración son esenciales para el éxito, pero a menudo se pasan por alto por quienes desean lanzar rápidamente.

Tu plataforma de agentes de IA debería ofrecer un simulador dentro de su estudio, permitiéndote practicar interacciones con tu agente de IA. Este es el primer paso para probarlo y una parte clave para ajustar tu agente durante el desarrollo.

Una vez que termines la primera versión, puedes compartir una muestra de tu agente con amigos o colegas mediante una URL. Probarlo de esta forma ayuda a asegurar que todo funcione antes de ponerlo en producción.

Durante las pruebas, podrás ajustar tu agente de IA para mejorarlo. Y prepárate: este proceso continuará incluso después de desplegar tu agente. Es lo normal.

6. Despliega tu agente de IA

Cuando tu agente de IA esté listo, es momento de desplegarlo y dejar que empiece a generar impacto. Hay varias opciones de despliegue para elegir:

• Despliega como un widget en tu sitio web.
• Compártelo con los usuarios mediante una URL.
• Intégralo con canales de mensajería como WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger o Slack.
• Intégralo con plataformas o servicios personalizados, como el sistema interno de mensajería de tu empresa o software propio.

No olvides avisar a tus usuarios que el agente de IA está disponible; si no lo saben, no podrá cumplir su propósito de manera efectiva. Una comunicación clara es clave para que tu agente de IA sea un recurso valioso.

Nota: Si estás creando un sistema multiagente —varios agentes de IA en un entorno compartido— también tendrás que planificar el enrutamiento de agentes de IA, es decir, cómo dirigir los disparadores a agentes específicos.

Para medir el éxito de la colaboración de tu sistema multiagente, necesitarás un sistema de evaluación multiagente para analizarlo. Esto te ayudará a gestionar la complejidad añadida de tener varios agentes trabajando juntos.

7. Supervisa y mejora

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Tu proyecto de agente de IA no termina tras el despliegue; de hecho, el despliegue es solo el comienzo. Una vez en funcionamiento, tu agente de IA empieza a trabajar para ti.

Una buena plataforma de agentes de IA ofrecerá analíticas continuas, brindando información sobre cuándo las personas usan tu agente, los temas que consultan y las plataformas que prefieren para interactuar.

Si quieres saber cómo optimizar el uso de analíticas para un agente de IA, puedes consultar nuestro artículo sobre analítica para chatbots de IA.

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Preguntas frecuentes

1. ¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un chatbot?

La diferencia entre un agente de IA y un chatbot es que un chatbot suele seguir guiones o árboles de decisión predefinidos, mientras que un agente de IA utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) para razonar y tomar decisiones de forma autónoma y contextual. Los agentes de IA están diseñados para ser adaptativos y orientados a tareas, no solo conversacionales.

¿Puedo usar diferentes LLMs (como OpenAI, Claude, Mistral) dentro del mismo agente?

Sí, puedes usar diferentes LLM como OpenAI, Claude o Mistral dentro del mismo agente de IA, siempre que tu plataforma permita la orquestación multimodelo. Esto te permite asignar tareas al modelo más adecuado según el costo y la velocidad.

3. ¿Cómo entreno a mi agente de IA más allá de una Base de Conocimiento? ¿Es posible el fine-tuning?

El fine-tuning de tu agente de IA directamente en la mayoría de las plataformas no siempre está disponible, pero puedes definir su comportamiento usando técnicas avanzadas de prompts y generación aumentada por recuperación (RAG). Para un fine-tuning real, deberías entrenar el modelo por separado e integrarlo mediante API.

4. ¿Puedo darle a mi agente de IA una personalidad o tono de voz único?

Sí, puedes darle a tu agente de IA una personalidad o tono de voz único configurando las instrucciones de prompt para definir el tono y la forma de expresarse. Esta personalización te permite alinear el agente con la voz de tu marca.

5. ¿Hay forma de restringir el alcance de las respuestas de un agente de IA?

Puedes restringir el alcance de lo que un agente de IA puede responder limitando el acceso a ciertas herramientas o fuentes de conocimiento y usando reglas en los flujos de trabajo para filtrar o bloquear entradas fuera de alcance.