Agente IA

Un chatbot recibe input → da output. Termina ahí.

Un agente recibe un objetivo, divide el problema en pasos, decide qué herramienta usar en cada paso (buscar en internet, ejecutar código, consultar una base de datos, escribir un archivo), evalúa el resultado y vuelve a planificar si hace falta. Puede tardar minutos y hacer decenas de llamadas.

Ejemplos 2026: Claude Code (escribe, ejecuta y prueba código), Cursor agent mode, Devin, Manus, Computer Use de Anthropic (controla un navegador). En backend: workflows de Zapier o n8n con nodos LLM ya tienen comportamiento agéntico básico.

Limitaciones reales: los agentes fallan más cuanto más larga es la cadena. Cada decisión introduce error. Hoy funcionan bien en cadenas de 5-15 pasos con humanos en el bucle ("human-in-the-loop"); para tareas autónomas largas siguen siendo frágiles.