Lleva agentes de IA a producción: de loops simples a multiagente
De loops simples a sistemas de agentes en red.
Un agente de IA es un sistema en el que un modelo de lenguaje decide qué acciones tomar, las ejecuta usando herramientas, observa los resultados e itera, sin que una persona dirija cada paso. La ventana de contexto de 1 millón de tokens de Claude, su uso nativo de herramientas y su seguimiento fiable de instrucciones lo convierten en una de las bases más sólidas disponibles hoy para sistemas de agentes en producción.
Los agentes de IA de Claude son workflows autónomos en los que Claude planifica, ejecuta y verifica tareas de varios pasos con mínima supervisión humana. Construidos con la función de uso de herramientas de la API de Claude, los agentes pueden navegar por la web, consultar bases de datos, escribir y ejecutar código, y encadenar varias herramientas para lograr objetivos complejos.
¿Qué hace que un sistema sea un “agente”?
Tres cosas separan a los agentes de las llamadas normales a un LLM:
- 1Toma de decisiones autónoma: El modelo decide qué hacer a continuación, qué herramienta llamar, qué parámetros usar, si continuar o detenerse, sin que una persona especifique cada acción.
- 2Acceso a herramientas y ejecución de acciones: El agente puede interactuar con el mundo: consultar APIs, leer y escribir archivos, enviar mensajes, ejecutar código. Las acciones tienen efectos reales más allá de generar texto.
- 3Iteración de varios pasos: El agente observa el resultado de cada acción y lo usa para informar la siguiente decisión. Funciona en bucle hasta que la tarea se completa, gestionando los fallos intermedios en el camino.
Patrones de arquitectura
6 arquitecturas de agentes, de simples a avanzadas
Sistemas de memoria
Cómo recuerdan las cosas los agentes
Memoria en contexto
Efímera, se borra al terminar la sesiónEl historial de la conversación dentro de una sola sesión. Claude puede referenciar todo lo dicho hasta el momento. Limitada por la ventana de contexto (1 millón de tokens en los modelos actuales de Claude), pero no requiere almacenamiento externo.
Memoria externa (vector store)
La calidad de la recuperación determina la eficaciaDocumentos relevantes e interacciones pasadas recuperados mediante búsqueda semántica e inyectados en la ventana de contexto. Permite una memoria que abarca varias sesiones y escala más allá de los límites de contexto.
Estado estructurado (base de datos)
Requiere diseñar un esquema de estado explícitoEl estado del agente se escribe en una base de datos entre pasos. El agente lee su propio estado al inicio de cada turno. Permite workflows complejos de varios pasos que sobreviven a interrupciones y reinicios.
Resúmenes episódicos
Con pérdida, pueden descartarse detalles finosAl final de cada sesión, un paso de resumen condensa la conversación en una entrada de memoria compacta. Las sesiones futuras cargan el resumen, no el historial completo.
Patrón de código
El loop agéntico en Python
def run_agent(task: str, tools: list, max_turns: int = 10):
messages = [{"role": "user", "content": task}]
for turn in range(max_turns):
response = client.messages.create(
model="claude-opus-4-5",
tools=tools,
messages=messages,
)
# Task complete, no tool calls
if response.stop_reason == "end_turn":
return response.content[0].text
# Execute tool calls and collect results
tool_results = []
for block in response.content:
if block.type == "tool_use":
result = execute_tool(block.name, block.input)
tool_results.append({
"type": "tool_result",
"tool_use_id": block.id,
"content": json.dumps(result),
})
# Add assistant turn + tool results to history
messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
raise RuntimeError(f"Agent did not complete in {max_turns} turns")Seguridad de agentes: qué hacer bien desde el principio
Establece un límite max_turns en cada loop agéntico, nunca permitas iteración ilimitada
Marca las acciones irreversibles (enviar correo, borrar un registro, ejecutar un pago) para confirmación humana
Registra cada llamada a herramientas con sus entradas y salidas: los agentes son difíciles de depurar sin un rastro completo de acciones
Usa un modelo de permisos mínimo, dale al agente solo las herramientas que necesita para la tarea actual
Devuelve errores estructurados desde las herramientas, no excepciones, deja que el agente los lea y responda
Prueba con variantes de bajo riesgo de las herramientas de producción antes de conectarlas a sistemas reales
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la mejor forma de construir agentes de IA con Claude?
La mejor forma de construir agentes con Claude es usar la función de uso de herramientas de la API de Claude combinada con un patrón de loop agéntico. Define herramientas, deja que Claude planifique y ejecute, y añade puntos de control de supervisión humana por seguridad.
¿Son autónomos los agentes de Claude?
Los agentes de Claude pueden operar de forma autónoma dentro de límites definidos. Tú estableces las herramientas, los permisos y las reglas de supervisión. El agente planifica, ejecuta y verifica tareas de forma independiente dentro de esas restricciones.
¿Cuál es la diferencia entre los agentes de Claude y los chatbots?
Los chatbots responden a mensajes individuales. Los agentes planifican tareas de varios pasos, usan herramientas externas, toman decisiones y ejecutan acciones de forma autónoma. Un agente podría investigar, analizar y producir un informe sin intervención humana en cada paso.
¿Qué herramientas pueden usar los agentes de Claude?
Los agentes de Claude pueden usar cualquier herramienta que definas mediante la función de uso de herramientas de la API: operaciones del sistema de archivos, solicitudes web, consultas a bases de datos, ejecución de código y lógica de negocio personalizada. En Claude Code, los agentes también acceden a comandos de bash, edición de archivos y servidores MCP para integraciones externas.
¿Cómo añado medidas de seguridad a los agentes de Claude?
Implementa puntos de control humano para acciones destructivas, define límites de permisos explícitos en tus definiciones de herramientas, usa hooks de Claude Code para controlar operaciones sensibles, y establece límites de presupuesto de tokens por ejecución del agente. Los agentes en producción siempre deben tener un interruptor de emergencia y registro de auditoría.
Construye tu primer agente de Claude
El Track 4 cubre el uso de herramientas, los loops agénticos y los workflows de varios pasos de principio a fin.