- Comience con objetivos claros para que el propósito y las capacidades de su agente de IA estén bien definidos desde el principio.
- Elija la plataforma adecuada que se adapte a su caso de uso, ofrezca recursos de apoyo y le permita realizar pruebas gratuitas.
- Combine flujos estructurados y razonamiento LLM para crear agentes flexibles que puedan tanto seguir guiones como manejar tareas complejas y abiertas.
- Integre su agente con bases de conocimiento, canales, webhooks y plataformas para incorporarlo sin problemas a flujos de trabajo reales.
- Pruebe, despliegue y siga mejorando, utilizando los análisis y los comentarios de los usuarios para perfeccionar su agente de IA después del lanzamiento.
En los últimos años, la tecnología de los agentes de inteligencia artificial ha avanzado a pasos agigantados, lo que significa que hoy en día cualquiera que tenga un ordenador puede crear su propio agente de inteligencia artificial.
Los agentes de IA son una de las principales tendencias de IA, y se prevé que continúen su rápida adopción en todos los sectores.
Tanto si está automatizando procesos como creando un asistente de IA, esta guía le guiará por los pasos necesarios para crear su propio agente de IA basado en LLM.
1. Defina su alcance
El primer paso para crear un agente de IA es sencillo: ¿qué va a hacer? Empieza por definir claramente el propósito de tu agente.
Existen multitud de aplicaciones de agentes de IA en el mundo real. Identificar el propósito del tuyo determinará qué capacidades necesitará, lo que determinará la plataforma que utilices.
- Un agente de ventas de IA ayuda a los usuarios respondiendo a preguntas sobre productos, recomendando opciones, comparando modelos y proporcionando detalles sobre precios.
- Un agente de IA de atención al cliente resuelve los problemas de los clientes, comparte recursos como preguntas frecuentes o vídeos y soluciona problemas técnicos.
- Un agente de IA de gestión del conocimiento recupera las políticas de la empresa, resume los documentos y ayuda a los empleados a encontrar rápidamente la información pertinente.
- Un agente de generación de prospectos con IA envía seguimientos específicos por correo electrónico o plataformas como WhatsApp, capta información a través de conversaciones y sincroniza los datos con los CRM para agilizar el seguimiento.
- Un agente de RR.HH. responde a las preguntas de los empleados sobre las políticas de la empresa, ayuda con la incorporación y gestiona las solicitudes de PTO.
- Un agente de IA para comercio electrónico realiza el seguimiento de los pedidos, comprueba la disponibilidad de los productos y ofrece recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias del usuario.
Si tiene un sector especializado, puede incluso crear un agente de IA que se ocupe de múltiples procesos. Por ejemplo, un agente de IA para el sector inmobiliario puede sugerir propiedades, realizar un seguimiento del papeleo y gestionar las relaciones con los clientes. O un agente de IA para hoteles puede gestionar reservas, agilizar las peticiones de limpieza y vender servicios adicionales.
Si utiliza una plataforma extensible, el mundo es su ostra. Un agente de IA bien diseñado puede automatizar casi cualquier tarea.
Una vez decidido el ámbito de aplicación, dispondrá de la información necesaria para elegir una plataforma.
2. Elija una plataforma
No hay escasez de marcos de agentes de IA entre los que elegir. Si buscas inspiración, nuestra lista de las 9 mejores plataformas de IA es un buen punto de partida.
Aunque no voy a comparar plataformas aquí -porque, hay que reconocerlo, tengo debilidad por la nuestra-, sí puedo compartir algunos factores clave que hay que tener en cuenta a la hora de seleccionar la plataforma adecuada para tu proyecto:
Asegúrese de elegir una plataforma de IA que:
- Ofrece recursos educativos. Siempre habrá una curva de aprendizaje, así que asegúrate de estar bien equipado para ello.
- Que coincida con su intención. No elijas una plataforma especializada en atención al cliente si quieres un bot de ventas o un sistema multiagente.
- Incluye un nivel gratuito, para que puedas probarlo antes (o sin) comprometerte económicamente.
Si necesita una solución de código abierto, también hay muchas opciones de agentes de IA de código abierto entre las que elegir.
Una vez elegido el constructor de agentes de IA con el que empezar, puedes empezar a construir tu propio agente de IA.
3. Crear instrucciones y variables
Su agente de IA va a ser totalmente único: depende por completo de su caso de uso y de su alcance. Parte del proceso consistirá en familiarizarse con la plataforma elegida y aplicar los conocimientos adquiridos a su hoja de ruta específica.
Empezar con un nodo autónomo
Destaquemos una desafortunada verdad: no todas las "plataformas de agentes de IA" le permitirán crear verdaderos agentes de IA.
Muchos de ellos ofrecen chatbots de IA, pero carecen de un componente clave de los agentes de IA: la capacidad de un agente de tomar decisiones por sí mismo para satisfacer la petición del constructor.
En Botpress Studio, los nodos autónomos permiten a los usuarios crear agentes de IA que deciden cuándo utilizar un flujo estructurado y cuándo un LLM. Los desarrolladores solo tienen que indicárselo al nodo autónomo en lenguaje sencillo.
En unas pocas líneas de texto sencillo, puedes decirle a tu Nodo Autónomo lo que te gustaría que hiciera tu agente de IA y cómo debería actuar mientras lo hace. Puedes definir su personalidad, alcance y propósito en cuestión de minutos.
Algunas partes de su chatbot de IA deben estar estructuradas, como su saludo o su discurso de ventas. Pero lo más probable es que haya algunos aspectos de la conversación que quieras transferir a LLM.
Crear variables para recoger información
Su agente de IA tendrá algunas preguntas para sus usuarios. Por ejemplo:
- Un agente de viajes puede preguntar al usuario qué ciudad desea visitar.
- Un agente de IA para el bienestar mental podría preguntar cómo se siente un usuario
- Un agente de atención al cliente preguntará al usuario en qué necesita ayuda
En función del flujo de la conversación, habrá 1 o 2 variables que deberá incluir para recopilar información.
Por ejemplo, un agente de IA de viajes podría preguntar al usuario adónde va, si quiere reservar un vuelo, con cuántas personas viaja, su presupuesto, sus actividades preferidas, etc.
O un agente de ventas puede preguntar qué busca un usuario y, a continuación, entrar en diferentes flujos de conversación en función de su respuesta.
4. Integre su agente de IA
Un agente de IA sin integraciones no es más que su propia versión de ChatGPT. El propósito de un agente de IA viene definido por sus integraciones.
Hay muchas entidades que se pueden integrar con un agente de IA: opciones casi infinitas si se utiliza una plataforma flexible.
Estas integraciones son las que permiten que un agente de IA se integre perfectamente en los flujos de trabajo existentes, en lugar de ser un "extra" sin conectores.
Bases de conocimiento
Si quiere que su agente "conozca" cualquier información a medida -como disponibilidad de productos, ordenanzas locales o documentación de software-, a menudo compartirá esta información a través de una Base de conocimientos.
El uso de una Base de Conocimientos permite a su agente de IA comunicar información precisa y actualizada (a diferencia de lo que se le pide a un chatbot de propósito general como ChatGPT).
Una base de conocimientos puede ser cualquier cosa, desde una tabla o un documento hasta una base de datos completa. Algunos ejemplos de bases de conocimientos son la documentación interna, las bases de datos de productos, los repositorios de conformidad o los sistemas de búsqueda empresarial.
Los sistemas más potentes utilizarán la generación aumentada por recuperación (RAG) para analizar los documentos y recuperar la información pertinente. (No te preocupes, la RAG vendrá con una plataforma de agentes de IA).
Canales
Los canales son la forma en que tus usuarios pueden comunicarse con tu agente de IA. Se explican por sí solos: un chatbot de WhatsApp se comunica a través de WhatsApp. Un bot de Discord se comunica a través de Discord.
Un canal común para los agentes de IA de cara al cliente es un widget de sitio web. A veces llamado webchat, este tipo de canal permite a los visitantes de su sitio web interactuar con su agente.
¿Está un agente de IA limitado a 1 canal? Por supuesto que no. Puedes integrar tu agente para que reciba información de Facebook Messenger y luego te haga ping en Slack. O crear un agente de IA que envíe mensajes a todos tus contactos a través de TelegramSMS y correo electrónico.
Webhooks
Si desea que su agente de IA actúe en función de desencadenantes, necesitará webhooks. Este tipo de notificaciones de eventos automatizadas permiten a los agentes de IA comunicarse con diferentes sistemas en tiempo real.
Cuando se produce un evento en un sistema, el webhook envía una solicitud a otro sistema. Esto puede desencadenar una acción sin necesidad de intervención humana. Algunos ejemplos de uso de webhooks son:
- Un nuevo cliente potencial en Salesforce lleva al agente de IA a puntuarlo y asignarlo.
- Los tickets de atención al cliente permiten a los agentes de IA categorizarlos y escalarlos según sea necesario.
- Los agentes de IA envían actualizaciones de envío cuando cambia el estado de un pedido.
- Los nuevos empleados reciben material de formación e invitaciones a reuniones del agente de IA.
- Las alertas de seguridad hacen que el agente de IA las analice y notifique a los equipos de TI.
Plataformas
La más difícil, la más emocionante y la más útil de las integraciones de agentes de IA: las plataformas.
No se deje disuadir por la dificultad: la mayoría de las plataformas vienen con una gran cantidad de integraciones prediseñadas para agentes de IA.
Algunos ejemplos de plataformas que se pueden integrar con un agente de IA son:
- Plataformas CRM como Hubspot y Salesforce, para el seguimiento y la fidelización de clientes potenciales
- Plataformas de helpdesk como Zendesk e Intercom, para atención al cliente y resolución de tickets
- Herramientas de automatización del marketing, como Mailchimp (o Hubspot de nuevo) para el envío de correos electrónicos externos
- Sistemas ERP, como Oracle o SAP, para agilizar la gestión de inventarios
- Plataformas analíticas como Google Analytics, para medir los resultados de los agentes
Por ejemplo, un agente de AI para RRHH utilizará los documentos de política clave de una empresa como su base de conocimientos. Cuando un empleado pregunta cómo manejar una situación específica, el chatbot puede utilizar los documentos de política para informar su respuesta.
5. Probar e iterar
Después de crear su agente de IA, el siguiente paso es perfeccionarlo. Las pruebas y la iteración son esenciales para el éxito, pero a menudo son pasadas por alto por los creadores ansiosos por lanzarlo.
Su plataforma de agente de IA debe ofrecer un simulador dentro de su estudio, que le permita practicar las interacciones con su agente de IA. Este es el primer paso en las pruebas y una parte crucial del perfeccionamiento de su agente durante el proceso de desarrollo.
Una vez finalizada la compilación inicial, puede compartir una versión de muestra de su agente con amigos o colegas mediante una URL. Probarlo de esta forma ayuda a garantizar que su funcionalidad está lista antes de su despliegue.
A medida que vaya probando, podrá mejorar su agente de IA. Y prepárate: este proceso continuará incluso después de desplegar tu agente de IA. Es normal.
6. Despliegue de su agente de IA
Una vez que su agente de IA esté listo, es hora de desplegarlo y dejar que empiece a tener impacto. Hay varias opciones de despliegue entre las que elegir:
- Despliéguelo como widget en su sitio web.
- Compártelo con los usuarios a través de una URL.
- Intégralo con canales de mensajería como WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger o Slack.
- Intégrelo con plataformas o servicios a medida, como el tablón de anuncios interno de su empresa o un software propio.
No olvide informar a sus usuarios de que el agente de IA está activo: si no saben que está disponible, no podrá cumplir su función con eficacia. Una comunicación clara es clave para que tu agente de IA sea un recurso valioso.
Nota: Si estás construyendo un sistema multi-agente - múltiples agentes de IA en un entorno compartido - entonces también necesitarás planificar el enrutamiento de agentes de IA, el proceso de dirigir disparadores a agentes específicos.
Para medir el éxito de la colaboración de su sistema multiagente en la consecución de su objetivo, necesitará un sistema de evaluación multiagente. De este modo se abordará la complejidad añadida que supone tener varios agentes trabajando juntos.
7. Supervisar y mejorar
Su proyecto de agente de IA no termina después de la implantación; de hecho, la implantación es sólo el principio. Una vez que está en el mundo, su agente de IA empieza a trabajar para usted.
Una plataforma de agente de IA de calidad ofrecerá análisis continuos, proporcionando información sobre cuándo utilizan su agente los usuarios, los temas sobre los que preguntan y las plataformas con las que prefieren interactuar.
Si quieres entender mejor cómo optimizar el uso de la analítica para un agente de IA, puedes consultar nuestro artículo sobre analítica de chatbot de IA.
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Preguntas frecuentes
1. What’s the difference between an AI agent and a chatbot?
The difference between an AI agent and a chatbot is that a chatbot typically follows pre-defined scripts or decision trees, while an AI agent uses a large language model (LLM) to reason and make context-aware decisions autonomously. AI agents are designed to be adaptive and task-oriented, not just conversational.
2. Can I use different LLMs (like OpenAI, Claude, Mistral) within the same agent?
Yes, you can use different LLMs like OpenAI, Claude, or Mistral within the same AI agent as long as your platform supports multi-model orchestration. This allows you to route tasks to the most appropriate model depending on cost and speed.
3. How do I train my AI agent beyond a Knowledge Base – is fine-tuning possible?
Fine-tuning your AI agent directly within most platforms is not always supported, but you can shape the agent’s behavior using advanced prompt engineering and retrieval-augmented generation (RAG). For true fine-tuning, you'd need to train the model separately and integrate it via API.
4. Can I give my AI agent a unique personality or tone of voice?
Yes, you can give your AI agent a unique personality or tone of voice by configuring its prompt instructions to define tone and phrasing. This customization lets you align the agent with your brand voice.
5. Is there a way to restrict the scope of what an AI agent can answer?
You can restrict the scope of what an AI agent can answer by limiting access to certain tools or knowledge sources and using guardrails in workflows to filter or block out-of-scope inputs.
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