Construyendo Agentes de IA en Python desde Cero

Inteligencia Artificial · Por Andrés Alcaraz · 10 Jun 2026 · 8 min de lectura

Los agentes de inteligencia artificial representan el siguiente paso en la evolución del software. Ya no solo responden preguntas, sino que pueden interactuar con APIs, leer archivos y tomar decisiones autónomas.

Anatomía de un Agente de IA

Un agente consta de tres componentes principales: 1. El Cerebro (LLM): El modelo de lenguaje que planifica y razona. 2. Las Herramientas (Tools): Funciones que el agente puede ejecutar (ej. hacer búsquedas web, escribir en bases de datos). 3. El Ciclo de Ejecución (ReAct): El bucle de Razonamiento-Acción-Observación.

Ejemplo de Agente en Python

A continuación se muestra una implementación conceptual de un agente que decide si ejecutar un script local para resolver una tarea:

import os
import openai

def calculadora_tool(expression):
    # Una herramienta básica
    return eval(expression)

def consultar_agente(prompt):
    system_prompt = """Eres un agente con acceso a la herramienta:
    - calculadora_tool(expression): Resuelve expresiones matemáticas.
    Si necesitas calcular algo, responde en formato json: {"action": "calculadora_tool", "arg": "expresion"}.
    Si tienes la respuesta final, responde: {"final_answer": "tu respuesta"}."""

    # Ciclo de razonamiento
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

El Futuro de la Operación de Software

Al implementar agentes en servidores corporativos, podemos delegar tareas tediosas como el análisis de logs, reportes semanales y el monitoreo de anomalías directamente a estos asistentes lógicos.