¿Alguna vez has atravesado una puerta con detector de movimiento, has hablado con un asistente de voz o has utilizado una aspiradora robótica? Si es así, has utilizado un agente de IA.

Agentes de IA. El término puede sonar sofisticado, complejo y algo que solo utilizan las empresas de alto nivel. Pero, en realidad, los agentes de IA están a nuestro alrededor. Es como un término general que abarca varios tipos de agentes inteligentes.

Pueden ser tan simples como el Roomba que utilizas o tan complejos como un sistema de gestión hospitalaria.

¿La propiedad que destaca? Cada tipo de agente de IA utiliza su propia “inteligencia” para tomar decisiones y emprender acciones.

Los agentes de IA se pueden clasificar en varios tipos en función de su complejidad y de su uso. En este artículo, analizaremos siete de los principales tipos de agentes de IA, sus características clave, casos de uso reales y limitaciones.

¿Quiere saber más sobre los agentes de IA? Consulte nuestra guía detallada sobre qué es un agente de IA para comprender sus capacidades, beneficios y casos de uso.

7 tipos de agentes de IA que puedes utilizar en tu flujo de trabajo en 2025

Estos son los 7 tipos de agentes de IA que utilizan la mayoría de las empresas:

• Agentes reflejos simples
• Agentes reflejos basados ​​en modelos
• Agentes basados ​​en objetivos
• Agentes basados ​​en utilidades
• Agentes de aprendizaje
• Agentes jerárquicos
• Sistemas multiagente (MAS)

Los agentes de IA son herramientas inteligentes que pueden realizar tareas o tomar decisiones por sí solos, con una mínima intervención humana. Como lo expresa Bill Gates, exdirector ejecutivo de Microsoft, en su blog:

“Los agentes son más inteligentes. Son proactivos, capaces de hacer sugerencias antes de que las solicites. Realizan tareas en todas las aplicaciones. Mejoran con el tiempo porque recuerdan tus actividades y reconocen intenciones y patrones en tu comportamiento. Con base en esta información, se ofrecen a proporcionar lo que creen que necesitas, aunque siempre serás tú quien tome las decisiones finales”.

Cada tipo de agente de IA tiene sus propios matices en su funcionamiento. Algunos responden a comandos simples, mientras que otros son sistemas más complejos que constan de varios agentes. A continuación, analizaremos los siete tipos principales de agentes de IA y veremos sus beneficios, limitaciones y casos de uso.

1. Agentes reflejos simples

Los agentes reflejos simples son los tipos más simples de agentes de IA que funcionan según el principio “si esto, entonces aquello”. Si has visto un termostato inteligente o un robot automático, has visto un agente reflejo simple.

Para entenderlos, retrocedamos un paso y pensemos en nuestro propio “reflejo”. Digamos que tocamos una superficie extremadamente caliente. Nuestros reflejos nos incitan a retirar inmediatamente la mano. No hay mucho “pensamiento” ni “toma de decisiones” involucrados. Solo hay un reflejo rápido que cumple la condición: si la “superficie está caliente”, entonces “retirar la mano”.

Los agentes reflejos simples funcionan exactamente así: cuando encuentran un desencadenante, como una orden particular o un cambio en el entorno, ejecutan una acción para la que están programados.

Características principales de los agentes reflejos simples

• Toma de decisiones basada en reglas:Estos agentes operan según reglas “si-entonces” predefinidas.
• Respuesta inmediata:Sus reacciones son rápidas y se basan únicamente en la información actual.
• Sin memoria ni capacidad de aprendizaje:Los agentes reflejos simples no mantienen ningún recuerdo de acciones o experiencias pasadas.
• Sencillez:Son fáciles de diseñar e implementar para tareas sencillas.
• Previsibilidad:Si se les da el mismo insumo, siempre producirán el mismo resultado. No se adaptan ni aprenden de las experiencias.

Casos de uso reales de agentes reflejos simples

Estamos rodeados de agentes reflejos simples, incluso si no los reconocemos ni los reconocemos demasiado. Algunos casos de uso comunes de estos agentes incluyen:

• Puertas automatizadas:¿Recuerdas esas puertas automáticas en las tiendas de Walmart? Son simples agentes reflejos en acción. Pueden detectar la presencia de una persona cerca de una puerta y abrirla automáticamente.
• Termostatos:Un termostato automático que ajusta la temperatura de la habitación a las 8 p.m. es otro ejemplo de este agente.
• Detectores de humo:Son simples agentes reflejos que hacen sonar las alarmas cuando detectan humo.

Los agentes reflejos simples son sencillos y fáciles de usar y tienen una amplia gama de aplicaciones, pero también tienen varias limitaciones.

Limitaciones de los agentes reflejos simples

Por inteligentes que sean, los agentes reflejos simples enfrentan su cuota de desafíos. ¿Su mayor obstáculo? La incapacidad de aprender de la experiencia o adaptarse a nuevas situaciones. Piense en ellos como criaturas de hábitos: excelentes para seguir reglas, pero incapaces de adaptarse a situaciones inesperadas.

Algunas limitaciones de los agentes reflejos simples incluyen:

• Sin capacidad de aprendizaje:No pueden aprender de experiencias pasadas y no tienen memoria conversacional, lo que significa que tampoco pueden adaptarse a nuevos entornos.
• Capacidad limitada para la toma de decisiones:No pueden tomar decisiones en escenarios complejos o para tareas que requieren contexto o información histórica.
• Sin capacidad de predicción:Los agentes reflejos simples no pueden predecir ni planificar los resultados de acciones futuras.

2. Agentes reflejos basados ​​en modelos

Los agentes de reflejo basados ​​en modelos son otro tipo de agente de IA que actúa por reflejo. En lugar de tomar decisiones basadas en comandos individuales, estos agentes mantienen su propio modelo interno del mundo, es decir, su propia comprensión de cómo funciona el mundo.

Esto ayuda a los agentes reflejos basados ​​en modelos a tomar decisiones más matizadas. Cuando se enfrentan a una nueva situación o entorno, perciben los datos necesarios de su entorno y toman medidas en función de los nuevos datos y de su modelo interno.

Características principales de los agentes reflejos basados ​​en modelos

• Modelo del mundo interno:Mantienen una representación de cómo funciona el mundo.
• Seguimiento estatal:Estos agentes realizan un seguimiento de estados y acciones pasadas para tomar decisiones en el futuro.
• Toma de decisiones más compleja:Consideran tanto la entrada actual como el estado interno.
• Adaptabilidad:Puede manejar los cambios en el entorno mejor que los simples agentes reflejos.

Casos de uso reales de agentes reflejos basados ​​en modelos

Al igual que los agentes reflejos simples, los agentes reflejos basados ​​en modelos también tienen varias aplicaciones a nuestro alrededor. Sin embargo, son ligeramente más complejos.

Los vehículos autónomos son uno de los mejores casos de uso de agentes basados ​​en modelos en la vida real. Si bien utilizan varios tipos de agentes (lo veremos más adelante), los agentes basados ​​en modelos desempeñan un papel muy importante en el funcionamiento de estos vehículos. Tienen su propia comprensión interna de cómo navegar por las carreteras, cómo evitar obstáculos y cómo funcionan las normas de tránsito.

Cuando se enfrentan a un nuevo factor desencadenante, como un peatón que cruza la calle o un coche que se detiene, reaccionan rápidamente. Su reacción se basa en los nuevos datos que perciben del entorno y también en su modelo interno.

Otras aplicaciones de los agentes reflejos basados ​​en modelos son:

• Sistemas de casas inteligentes:Los acondicionadores de aire, termostatos, luces, persianas y altavoces funcionan en función del entorno que los rodea (temperatura actual, humedad, etc.) y también de datos nuevos (alguien que entra o sale de la habitación).
• Robots industriales:Ajustan su sistema de trabajo en función de cómo están entrenados para operar.
• IA de juegos avanzada:Pueden crear nuevos personajes basados ​​en las preferencias del usuario mientras que su funcionamiento sigue siendo el mismo.

Limitaciones de los agentes reflejos basados ​​en modelos

Aunque los agentes reflejos basados ​​en modelos son más “inteligentes” y pueden manejar situaciones complejas, aún tienen limitaciones:

• Intensidad de recursos:Mantener estos sofisticados modelos internos exige una potencia computacional sustancial.
• Complejidad del desarrollo:La creación de estos sistemas inteligentes requiere mucha experiencia y pruebas.
• Posible sobreajuste:A veces, estos agentes se vuelven demasiado especializados y tienen dificultades para afrontar nuevos escenarios.
• Desafíos de mantenimiento:Dado que su precisión depende de su modelo de mundo interno, mantenerlos siempre actualizados puede ser un desafío.

3. Agentes basados ​​en objetivos

Los agentes basados ​​en objetivos son diferentes del tipo de agentes que hemos visto anteriormente. Estos agentes no solo funcionan por “reflejos”, sino que apuntan a lograr un objetivo fijo y planifican estrategias elaboradas para lograrlo.

Estos agentes de IA consideran posibles acciones futuras y sus efectos para seleccionar el mejor curso de acción para su objetivo.

Características principales de los agentes basados ​​en objetivos

• Orientado a objetivos:Tienen objetivos específicos que están tratando de lograr.
• Capacidad de planificación:Los agentes basados ​​en objetivos crean secuencias de acciones para alcanzar sus objetivos.
• Consideración futura:Evalúan los resultados potenciales de sus acciones y no toman decisiones pensando únicamente en resultados a corto plazo.
• Resolución de problemas:Pueden manejar problemas complejos de varios pasos.
• Flexibilidad:Pueden adaptar su enfoque sobre la marcha si el plan inicial no funciona.

Casos de uso reales de agentes basados ​​en objetivos

Los vehículos autónomos también utilizan agentes basados ​​en objetivos para navegar por las carreteras. Pueden tener en cuenta diversos factores, como las condiciones del tráfico, las normas de circulación y los protocolos de seguridad, para alcanzar su objetivo, es decir, transportar a los pasajeros de forma segura a su destino.

Otros casos de uso incluyen la gestión de inventario, la gestión de tareas y los sistemas automatizados de comercio financiero que se establecen en un objetivo: utilizar eficientemente las existencias, el tiempo o el dinero.

Project Mariner, uno de los agentes de IA más destacados lanzados recientemente por DeepMind, también puede considerarse un agente basado en objetivos. La plataforma permite a los usuarios navegar por la web utilizando un chatbot de IA como extensión del navegador.

A medida que los usuarios escriben lo que quieren (establecer objetivos), Project Mariner desarrolla un plan de acción y lo muestra para su aprobación antes de tomar acción.

Otro ejemplo popular es Microsoft Copilot en Office 365, que está diseñado para satisfacer los objetivos de productividad de los usuarios.

Limitaciones de los agentes basados ​​en objetivos

Los agentes basados ​​en objetivos son bastante complejos y pueden gestionar distintos tipos de tareas. Sin embargo, en algunas situaciones, el uso de estos agentes puede tener algunas desventajas:

• Intensidad de recursos:Debido a su complejidad, requiere grandes cantidades de recursos computacionales.
• Complejidad de la especificación de objetivos:Definir objetivos claros y alcanzables puede resultar un desafío en algunos escenarios.
• Limitaciones de planificación:Puede haber limitaciones específicas sobre cuánto más puede planificar el agente y cuánto puede ejecutar realmente.

4. Agentes basados ​​en utilidad

Los agentes basados ​​en objetivos pueden lograr ciertos objetivos, sí, pero el mayor desafío al que se enfrentaron fue decidir entre múltiples vías para lograr un único objetivo.

Si una tarea, por ejemplo, buscar en la web o llegar a un destino, puede gestionarse de más maneras, ¿qué camino debería elegir el agente?

Este problema se elimina en los agentes basados ​​en la utilidad. Son bastante similares a los agentes basados ​​en objetivos, es decir, también quieren alcanzar ciertos objetivos, pero están más centrados en alcanzar el objetivo de la manera más óptima posible, maximizando la utilidad del agente.

Características principales de los agentes basados ​​en utilidades

• Función de utilidad:Estos agentes siguen una función de utilidad que determina qué vía de acción es la mejor.
• Toma de decisiones:Eligen entre distintos caminos para garantizar la máxima utilidad.

Otras características clave son las mismas que las de los agentes basados ​​en objetivos.

Casos de uso reales de agentes basados ​​en utilidades

¿Alguna vez has visto cómo aumentan los precios de los viajes en horas punta? Eso es lo que hacen los agentes de servicios públicos. Estos agentes sofisticados crean sistemas de precios dinámicos analizando los patrones de demanda y los factores de tiempo para maximizar las ganancias en tiempo real.

Otro caso de uso común de los agentes basados ​​en servicios públicos son las redes de energía inteligentes que pueden ajustar la distribución y los precios de la electricidad en función de la oferta y la demanda, las condiciones climáticas y los niveles de almacenamiento de energía.

Limitaciones de los agentes basados ​​en utilidad

Los agentes de utilidad tienen su conjunto de limitaciones, especialmente en escenarios donde el “uso óptimo” de un recurso no es un requisito:

• Consideraciones éticas:Al tomar decisiones centradas en el ser humano, optimizar el uso de los recursos no debería ser la única prioridad. El uso de agentes basados ​​en servicios públicos en tales situaciones puede plantear cuestiones éticas.
• Desafíos de implementación:Si hay múltiples variables en juego, crear una función de utilidad que considere todas las variables puede ser un desafío.
• Problemas de escala:La implementación de estos agentes a gran escala requiere enormes recursos computacionales y puede complicar aún más la función de utilidad.

5. Agentes de aprendizaje

Los agentes de aprendizaje son el tipo de agentes de IA que se adaptan y aprenden continuamente. Son los mejores para un uso personalizado y centrado en el usuario y tienen una amplia gama de aplicaciones.

Estos agentes están equipados con un componente de aprendizaje que actualiza el conocimiento del agente (base de conocimientos) o la estrategia en respuesta a entornos cambiantes o a información recién adquirida. Utilizan tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje de idiomas para procesar solicitudes y personalizar respuestas.

Características principales de los agentes de aprendizaje

• Elemento de aprendizaje:Aprenden continuamente de las aportaciones de los usuarios y se adaptan a las situaciones.
• Memoria conversacional:Recuerdan conversaciones pasadas, incluidas las correcciones, para mejorar las respuestas futuras.
• Fácil de usar:Los usuarios pueden personalizar y personalizar directamente las respuestas. Estos agentes aprenden a adaptarse a partir de comandos conversacionales simples y no necesitan modificaciones importantes por parte de los desarrolladores.

Casos de uso reales de agentes de aprendizaje

Si ha visto agentes que personalizan resultados, esos son los mejores ejemplos de agentes de aprendizaje.

Supongamos que una tienda de comercio electrónico tiene un agente de inteligencia artificial que ofrece recomendaciones personalizadas. Cada vez que compras o buscas un producto, el agente aprende tus preferencias y ofrece recomendaciones basadas en tu actividad. Amazon Personalize, un motor de recomendaciones de Amazon, funciona con este modelo y es un agente de aprendizaje.

Otro ejemplo es el agente de marketing de IA Chatsonic, desarrollado por Writesonic. El agente de marketing de IA ayuda con la investigación de palabras clave, la generación de contenido y la estrategia, y continúa ofreciendo respuestas adaptadas a su marca: un agente de aprendizaje puesto en acción.

Limitaciones de los agentes de aprendizaje

Si bien los agentes de aprendizaje son los más fáciles de usar del grupo, tienen ciertas limitaciones:

• Dependencia de datos:Dependen de los datos de los usuarios, lo que significa que sus respuestas reflejan directamente la calidad de los datos proporcionados por los usuarios.
• Comprensión del contexto:Todavía existen situaciones matizadas que pueden desconcertar a estos sistemas.
• Vulnerabilidades de seguridad:Los usuarios podrían intentar explotar estas herramientas, volviéndolas altamente vulnerables.

6. Agentes jerárquicos

Los agentes jerárquicos dividen las tareas complejas en subtareas más pequeñas y manejables. Estos agentes operan en múltiples niveles: los agentes de nivel superior supervisan objetivos más amplios y los agentes de nivel inferior se encargan de tareas específicas.

Cuando hablamos de agentes de “nivel superior” y de “nivel inferior”, no nos referimos a agentes autónomos que operan de forma independiente, sino que estos agentes dependen de los resultados de cada nivel para funcionar correctamente.

Características principales de los agentes jerárquicos

• Arquitectura en capas:Operan en múltiples niveles, cada uno responsable de aspectos específicos de una tarea.
• Descomposición:Dividen las tareas complejas en subtareas más simples.
• Coordinación:Los agentes de nivel inferior se comunican y coordinan para lograr objetivos de nivel superior.
• Escalabilidad:El sistema jerárquico permite un fácil escalamiento.

Casos de uso reales de agentes jerárquicos

Podemos ver las aplicaciones de los agentes jerárquicos a gran escala. Por ejemplo, las ciudades inteligentes. Estos ecosistemas digitales coordinan todo, desde los patrones de tráfico hasta la distribución de energía, con agentes de alto nivel que se encargan de las operaciones de toda la ciudad, mientras que los agentes de nivel inferior gestionan funciones específicas.

Otro caso de uso es el sector manufacturero, donde los agentes de alto nivel mantienen la supervisión estratégica mientras sus homólogos de nivel medio gestionan las líneas de producción con precisión.

Limitaciones de los agentes jerárquicos

A pesar de su eficiencia, los agentes jerárquicos enfrentan ciertos desafíos:

• Implementación compleja:Diseñar y mantener la jerarquía puede ser difícil, especialmente para empresas de pequeña escala.
• Problemas de coordinación:Existen posibilidades de falta de comunicación entre niveles, lo que puede dar lugar a errores e ineficiencias.
• Carga computacional:La gestión simultánea de varias capas requiere una potencia de procesamiento considerable.

7. Sistemas multiagente (SAM)

Los sistemas multiagente (MAS) no son exactamente un tipo diferente de agente de IA, sino más bien un conjunto de agentes que se coordinan entre sí y funcionan como una sola unidad.

Esto puede incluir agentes de reflejo único, agentes basados ​​en objetivos o cualquier otro tipo de agente mencionado anteriormente.

A diferencia de los agentes jerárquicos, cada agente del MAS tiene sus propios objetivos y capacidades, pero interactúa con otros agentes para lograr un objetivo común u optimizar resultados individuales.

Características principales de los sistemas multiagente (MAS)

• Descentralización:La toma de decisiones se distribuye entre múltiples agentes.
• Colaboración y competencia:Los agentes trabajan juntos o compiten, según el escenario.
• Escalabilidad:Pueden manejar problemas de gran escala distribuyendo la carga de trabajo.
• Especialización:Los agentes individuales pueden centrarse en tareas específicas dentro del sistema.

Casos de uso reales de sistemas multiagente (MAS)

Los sistemas multiagente son bastante complejos y encuentran aplicaciones en entornos de gran escala.

Un buen ejemplo es un sistema de inteligencia artificial para el cuidado de la salud que utiliza múltiples agentes para coordinar la atención al paciente, optimizar los recursos del hospital y administrar medicamentos. Individualmente, cada uno de estos agentes desempeña un papel importante que también es viable de forma independiente.

Pero, en un sistema, estos agentes pueden ayudar a gestionar hospitales enteros de cientos o miles de personas.

Si buscas algo más divertido, existe CICERO, desarrollado por Meta. Es un sistema multiagente que tiene como objetivo lograr un rendimiento a nivel humano y que actualmente se utiliza en el juego “Diplomacy”.

Reflexiones finales: 7 tipos de agentes de IA para optimizar su flujo de trabajo

Entre los diferentes tipos de agentes de IA, los agentes de aprendizaje son los más avanzados. Si desea implementar un agente de IA para mejorar su proceso de negocio, utilizar un agente de aprendizaje como Chatsonic es una de las mejores opciones.

Chatsonic es un agente de marketing de IA que puede ayudarte con tus procesos de marketing. Desde la investigación de palabras clave y la estrategia de contenido hasta la generación de contenido, Chatsonic puede ayudarte a ahorrar horas.

Al utilizar un único agente de IA, puede aprovechar múltiples herramientas y plantillas para simplificar sus tareas de marketing.

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¿Te gusta lo que lees? Comparte con un amigo Samanyou Garg Fundador de Writesonic Samanyou es el fundador de Writesonic y le apasiona usar la IA para resolver problemas del mundo real, especialmente en marketing. Dos años antes del lanzamiento de ChatGPT, Writesonic ya estaba a la vanguardia, ayudando a marcas, agencias e individuos a crear y optimizar todo tipo de contenido, a ser más inteligentes que los competidores al decodificar sus tendencias de SEO y palabras clave para aumentar el tráfico. Samanyou es un ganador del premio Forbes 30 Under 30 y ganador de los premios Global Undergraduate Awards de 2019, a menudo conocidos como el Premio Nobel junior.