Durante años, la inteligencia artificial ha sido vista como un conjunto de modelos capaces de predecir, clasificar o generar texto. Sin embargo, en los últimos meses estamos viendo algo más profundo: la transición de los modelos a los agentes.
Un agente de IA no es solo un modelo que responde a una pregunta. Es una entidad digital que razona, actúa y aprende dentro de un entorno, con objetivos claros y acceso a herramientas, memoria y contexto.
Y lo más interesante es que ya no se trata de teoría. Hoy puedes construir uno en minutos sobre Azure AI.
¿Qué es exactamente un agente?
Un agente es una combinación de tres capacidades fundamentales:
- Comprensión: entiende lenguaje natural y contexto.
- Acción: puede ejecutar tareas o llamar herramientas (APIs, funciones, flujos).
- Memoria: recuerda conversaciones, estados e información previa.
En términos simples: un agente no solo responde, decide qué hacer, cómo hacerlo y cuándo hacerlo.
Mientras un modelo tradicional se limita a predecir la siguiente palabra, un agente puede, por ejemplo, leer un documento, buscar información adicional, ejecutar una función y devolver un resultado procesado.
Qué puede hacer un agente en la práctica
La mayoría de los casos de uso que hoy vemos en empresas pueden ser resueltos (o mejorados) por agentes. Algunos ejemplos concretos:
- Asistente documental corporativo: Un agente conectado a Azure Cognitive Search y Azure OpenAI que responde preguntas sobre manuales, contratos o reportes internos.
- Agente de cumplimiento: Analiza documentos, identifica cláusulas de riesgo, genera resúmenes y notifica al equipo legal.
- Agente operativo: Conecta con ERP o CRM para consultar órdenes, crear registros o actualizar estados.
- Agente de soporte técnico: Atiende tickets, analiza logs y sugiere acciones a partir de datos de Azure Monitor.
- Agente analítico: Consulta bases de datos, resume tendencias y genera reportes en lenguaje natural.
La diferencia clave es que estos agentes no dependen de un flujo de comandos predefinido. Pueden adaptarse, razonar y tomar decisiones en función del contexto.
Implementando un agente básico con Azure AI
A continuación se muestra un ejemplo en C# utilizando Azure OpenAI y Azure AI Search, simulando el comportamiento básico de un agente que responde preguntas sobre un conjunto de documentos internos.
Paso 1: Definir el agente y su entorno
using Azure;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Search.Documents;
using Azure.Search.Documents.Models;
using System.Text.Json;
// Configuración inicial
var searchClient = new SearchClient(
new Uri("https://<your-search-service>.search.windows.net"),
"<index-name>",
new AzureKeyCredential("<api-key>")
);
var openAiClient = new OpenAIClient(
new Uri("https://<your-openai-endpoint>.openai.azure.com/"),
new AzureKeyCredential("<api-key>")
);
// Pregunta del usuario
string userQuestion = "¿Qué dice la política de vacaciones del personal?";
// Paso 2: Recuperar contexto desde el índice
var results = searchClient.Search<SearchDocument>(userQuestion);
string context = string.Join("\n", results.GetResults().Select(r => r.Document["content"].ToString()));
// Paso 3: Generar respuesta basada en contexto
var chat = new ChatCompletionsOptions
{
Messages =
{
new ChatMessage(ChatRole.System, "Eres un asistente corporativo que responde solo con base en documentos internos."),
new ChatMessage(ChatRole.User, $"Pregunta: {userQuestion}\n\nContexto:\n{context}")
}
};
var response = openAiClient.GetChatCompletions("gpt-4o", chat);
Console.WriteLine(response.Value.Choices[0].Message.Content);
Este fragmento ilustra el comportamiento fundamental de un agente:
- Recupera información relevante desde su entorno (Azure Search).
- Razonamiento contextual: procesa la pregunta con la información obtenida.
- Responde en lenguaje natural fundamentado en datos reales.
Con unas pocas líneas adicionales podrías agregar herramientas (function calling) para que ejecute acciones como crear un ticket, enviar un correo o generar un archivo.
Cómo puedes usar agentes en tus propios proyectos
Aquí algunas ideas para aplicar esta arquitectura sin partir desde cero:
- Agente de control de calidad: que revise código fuente, analice vulnerabilidades o errores comunes antes del despliegue.
- Agente de ventas: que lea correos, detecte oportunidades y actualice tu CRM automáticamente.
- Agente de conocimiento: que ayude a nuevos empleados a entender políticas, beneficios o procesos internos.
- Agente analista: que conecte a bases SQL o Power BI, consulte métricas y genere insights diarios.
- Agente creativo: que combine prompts e información de marca para generar campañas o copies.
Cualquiera de estas funciones puede construirse sobre Azure AI Agent Service, con modelos alojados en tu entorno seguro, integraciones listas con Cognitive Services y soporte para orquestación avanzada.
Reflexión final
Estamos entrando en una era donde el software deja de ser un conjunto de pantallas y botones, para convertirse en sistemas que entienden y actúan.
El verdadero poder no está en el modelo, sino en el agente que lo controla, que puede usar múltiples fuentes de conocimiento, tomar decisiones y ejecutar tareas sin intervención directa.
En Intellekt llevamos tiempo experimentando con este enfoque, y puedo decir con certeza que los agentes representan la siguiente frontera del desarrollo inteligente.
No se trata de reemplazar personas, sino de liberar el tiempo humano de las tareas repetitivas para que podamos enfocarnos en lo que realmente importa: pensar, crear y liderar.