Agentes de inteligencia artificial: qué son y cómo crear los tuyos

Hace tiempo que la inteligencia artificial dejó de ser cosa del futuro. Lleva ya meses, incluso años, ayudándonos a escribir, programar, diseñar e, incluso, a tomar decisiones.

Pero en los últimos meses, ha surgido un concepto que va un paso más allá de los chatbots o los asistentes tradicionales: los agentes de inteligencia artificial.

👉 Estos agentes no solo responden a órdenes, sino que también actúan por iniciativa propia, conectan herramientas, ejecutan tareas complejas y aprenden con el tiempo.

En otras palabras, son IA con autonomía, capaces de razonar, planificar y cumplir objetivos sin supervisión humana constante. Son como empleados que trabajan 24/7.

Lo mejor es que no hace falta que sepas de programación o código para crear uno. Cada vez hay más plataformas disponibles con las que puedes diseñar y automatizar agentes inteligentes con unos pocos clics.

En este artículo, te explico qué son exactamente los agentes de inteligencia artificial, cómo funcionan y cómo puedes crear los tuyos paso a paso, tengas el nivel que tengas.

Prepárate, porque estamos entrando en la era de las IA que piensan y actúan por sí mismas y tú puedes tener la tuya trabajando para ti.

Qué es un agente de inteligencia artificial

Empezamos por lo básico. Un agente de inteligencia artificial es un sistema capaz de percibir su entorno, razonar sobre él y actuar de forma autónoma para alcanzar uno o varios objetivos.

A diferencia de un asistente o una herramienta IA «simple», que responde a instrucciones directas, un agente puede tomar decisiones, ejecutar acciones y aprender de los resultados sin que tengamos que intervenir constantemente en el proceso.

👉 En otras palabras: con un asistente, tú preguntas y él responde o tu ordenas y él ejecuta. En cambio, un agente actúa por ti.

Por ejemplo, un agente de IA puede hacer cosas como:

• Buscar información en la web y resumirla.
• Conectarse a herramientas como Gmail, Notion o Google Sheets.
• Analizar datos y generar reportes automáticos.
• Coordinar flujos de trabajo en plataformas como n8n o Make.
• Crear y ejecutar subtareas para cumplir un objetivo más amplio.

Vamos a ponernos un poco más técnicos.

Un agente combina tres componentes principales:

1. Percepción → recibe datos del entorno (por ejemplo, mensajes, archivos o resultados de API).
2. Razonamiento → analiza la información y decide qué hacer.
3. Acción → ejecuta una tarea concreta (como enviar un correo, generar un informe o iniciar un flujo automatizado).

Esta estructura hace posible que los agentes, además de responder, también planifiquen y actúen de forma lógica, incluso adaptándose a nuevas situaciones.

Cada agente puede estar especializado en algo. Por ejemplo, gestionar correos, coordinar tareas en una empresa o generar contenido creativo (al combinarlos con herramientas IA para creadores de contenido).

Por eso, se considera que los agentes de IA son la evolución natural de los asistentes inteligentes (como serían los GPT personalizados de OpenAI o los Gems de Gemini) y es muy probable que se conviertan en piezas clave de muchas empresas y emprendedores/as, llegando incluso a sustituir a empleados.

Cómo funcionan los agentes de inteligencia artificial

Los agentes de inteligencia artificial siguen una lógica muy clara. Su funcionamiento se basa en un ciclo continuo de percepción, razonamiento y acción, como he comentado antes.

Esto les permite interactuar con el entorno, tomar decisiones y aprender de la experiencia.

Te cuento el proceso con más detalles.

El ciclo básico de los agentes de IA

1. Percepción: el agente recibe información de su entorno (un texto, una orden del usuario, datos de una API, un evento de otra herramienta…). Por ejemplo, una nueva fila en una hoja de cálculo o la correo entrante.
2. Razonamiento: utilizando modelos de lenguaje (como GPT, Claude, Llama o Gemini) o motores de reglas, el agente interpreta la situación y decide cuál es la mejor acción que tiene que hacer para cumplir su objetivo.
3. Acción: el agente ejecuta esa acción. Puede enviar una respuesta, lanzar un flujo de trabajo, consultar una base de datos o activar una automatización en herramientas como n8n, Make, Zapier o Flowise. Más sobre esto en el artículo de automatizaciones con IA.
4. Aprendizaje (opcional): algunos agentes incluyen componentes de aprendizaje automático que les permiten mejorar sus decisiones con el tiempo. Esto les ayuda a ir afinando resultados según la retroalimentación o el contexto.

Arquitectura y componentes principales

Un agente de IA suele estar formado por varios módulos que trabajan juntos.

Los básicos y más habituales (a los que luego se les pueden añadir más, según el objetivo que tengas) son estos:

• Modelo de lenguaje (LLM): interpreta texto, genera respuestas y entiende objetivos. Por ejemplo, ChatGPT, Gemini, Anthropic…
• Memoria: guarda información de interacciones pasadas para mantener coherencia y contexto.
• Herramientas o “acciones”: son las funciones externas que el agente puede ejecutar (por ejemplo, “buscar en Google”, “enviar email”, “actualizar CRM”…).
• Planificador o razonador: decide qué pasos seguir y en qué orden.
• Entorno: el conjunto de sistemas con los que el agente interactúa (bases de datos, API, usuarios, etc.).

Ejemplo visual del flujo de un agente en acción

Con ejemplos todo se entiende mejor. Vamos a ver uno de un flujo que seguiría un agente diseñado para gestionar clientes potenciales:

1. Detecta una nueva solicitud en un formulario web (percepción).
2. Analiza el mensaje para identificar la intención del usuario (razonamiento).
3. Registra los datos en un CRM y envía un correo de bienvenida (acción).
4. Evalúa la respuesta del cliente y mejora su comportamiento en futuros casos (aprendizaje).

Gracias a este esquema, los agentes de inteligencia artificial reaccionan, planifican, coordinan tareas y ejecutan procesos de principio a fin, integrándose con prácticamente todo tipo de herramientas y flujos de trabajo.

Tipos de agentes de IA

No todos los agentes de IA son iguales. Algunos reaccionan ante lo que ocurre, otros planifican con objetivos concretos y otros son capaces de colaborar con otros agentes o adaptarse a lo que aprenden.

Conocer los diferentes tipos te ayudará a entender qué puedes crear y qué nivel de autonomía quieres darles.

1. Agentes reactivos

Los agentes reactivos son los más sencillos.

No piensan ni planifican: simplemente responden a estímulos o eventos específicos.

Por ejemplo, un bot que responde automáticamente a un mensaje o una automatización en n8n o Make que se activa al recibir un nuevo correo.

• ✅ Ventaja principal: son rápidos y fiables.
• ❌ Limitación: no tienen memoria ni capacidad de aprendizaje.

🟣 Ejemplo: un flujo de automatización que guarda archivos adjuntos de Gmail en Google Drive.

Lo los descartes por ser los más simples. A veces, la simplicidad es justo lo que necesitas.

2. Agentes basados en objetivos

Estos agentes son el siguiente nivel de los anteriores.

Tienen un objetivo definido y pueden tomar decisiones de manera independiente para alcanzarlo.

Analizan diferentes caminos y eligen la mejor acción según el contexto.

• ✅ Ventaja principal: ofrecen cierta autonomía.
• ❌ Limitación: no aprenden por sí mismos y necesitan reglas claras.

🟣 Ejemplo: un agente que busca las mejores tarifas de vuelo y reserva la más económica según tus preferencias.

3. Agentes de aprendizaje

De nuevo, van un paso más allá.

Son capaces de mejorar su comportamiento con el tiempo gracias a técnicas de machine learning o reinforcement learning.

• ✅ Ventaja principal: se adaptan y optimizan resultados sin reprogramación.
• ❌ Limitación: requieren más recursos y entrenamiento.

🟣 Ejemplo: un agente que analiza tus hábitos de trabajo y reorganiza tus tareas diarias para optimizar tu tiempo.

4. Agentes colaborativos o multiagente

Aquí ya estamos hablando de un sistema más completo y complejo.

Estos sistemas están formados por varios agentes que trabajan juntos, cada uno con una función específica.

Se comunican, comparten información y cooperan para lograr un objetivo común.

• ✅ Ventaja principal: pueden resolver problemas complejos dividiendo tareas.
• ❌ Limitación: su coordinación puede ser más difícil de diseñar, por lo que tienes que dedicar más tiempo a crear el flujo adecuado.

🟣 Ejemplo: un conjunto de agentes donde uno recopila datos, otro los analiza y otro genera un informe final automáticamente.

Comparativa de los tipos de agentes de inteligencia artificial

Te dejo con esta tabla en la que he resumido la información de cada tipo de agente.

Tipo de agente	Nivel de autonomía	Tiene memoria	Aprende con el tiempo	Ejemplo práctico
Reactivo	Bajo	❌	❌	Bot que responde a eventos
Basado en objetivos	Medio	🟧 (limitada)	❌	Buscador de vuelos
De aprendizaje	Alto	✅	✅	Asistente que mejora con tus hábitos
Colaborativo	Variable	✅	✅	Sistema multiagente para análisis de datos

Como ves, cada tipo de agente de IA cumple una función distinta.

Los más simples son ideales para automatizaciones rápidas (como las que puedes hacer con Make, n8n u Opal), mientras que los más avanzados permiten crear inteligencias autónomas que razonan y aprenden por sí mismas.

Elegir uno u otro dependerá de tus objetivos, tu nivel técnico y del grado de control que quieras mantener sobre el sistema.

Analiza bien qué quieres conseguir y ponte a construir en base a eso. Si quieres algo sencillo, no hace falta que te compliques con un multiagente.

Para qué sirven los agentes de inteligencia artificial

Los agentes de inteligencia artificial se están convirtiendo en herramientas clave para automatizar tareas, mejorar la productividad y tomar decisiones con menos esfuerzo humano.

Su gran ventaja es que pueden actuar de forma autónoma, coordinando herramientas, analizando datos o generando contenido sin que tengas que estar supervisando cada paso.

A continuación, he hecho una recopilación de los principales usos y aplicaciones de los agentes de IA en distintos contextos, para que te hagas una idea de cómo o dónde los puedes usar tú.

En empresas y negocios

En el entorno empresarial (en el que cada vez se están incluyendo más), los agentes de IA se utilizan para reducir tareas repetitivas y acelerar procesos internos.

📌 Casos de uso habituales:

• Atención al cliente automatizada: agentes que entienden preguntas complejas y responden en lenguaje natural (usando ChatGPT, Claude o Mistral integrados en flujos de n8n o Make). También puedes crear tus propios agentes de IA para ventas.
• Gestión de datos y reportes: agentes que conectan CRM, hojas de cálculo y herramientas de análisis, generando informes automáticos.
• Automatización de marketing: creación y envío de campañas personalizadas, redacción de textos o segmentación inteligente de audiencias, al combinar agentes con herramientas IA para marketing.
• Soporte interno: agentes que resuelven dudas del equipo o buscan documentos en bases de conocimiento internas.

🟣 Ejemplo: un agente que combina ChatGPT con Slack y Notion para responder preguntas del equipo sobre políticas internas o documentación.

Si te interesa tener agentes trabajando en tu departamento de ventas (por pequeño que sea), el workshop de IA «Creación de equipo Setters y Closers con IA» te puede aportar mucho.

En él, nuestro profe Víctor Chazarra te enseña a crear chatbots avanzados que venden tus productos y servicios en piloto automático. Las 24 horas al día, durante los 7 días de la semana. Esto se traduce en ahorro de tiempo y aumento de los resultados.

Echa un vistazo a los detalles y no te lo pierdas.

En productividad personal

A nivel individual, los agentes de IA pueden convertirse en asistentes virtuales personalizados que te ayudan a organizar tu día a día y a optimizar tareas.

📌 Casos de uso habituales:

• Planifican tu agenda y gestionan recordatorios.
• Priorizan tareas según tus hábitos.
• Organizan correos o documentos automáticamente.
• Generan resúmenes diarios o informes personalizados.
• Te ayudan a gestionar tu dinero y finanzas, al combinarlos con IA para finanzas.

🟣 Ejemplo: un flujo en n8n que recopila tus correos importantes, los resume con un modelo de IA y los envía por WhatsApp cada mañana.

En creatividad y desarrollo

Los agentes de IA también están revolucionando el mundo creativo y técnico.

Aunque en la parte más creativa aún hay aspectos que se pueden mejorar, las IA para crear imágenes y las IA para crear vídeos cada vez lo hacen mejor (y cada vez mejoran más rápido).

Por eso, al combinarlas con los agentes, puedes conseguir cosas muy potentes.

📌 Casos de uso habituales:

• Redacción y creación de contenido: generación de artículos, guiones o publicaciones para redes.
• Diseño y multimedia: creación de imágenes, vídeos o campañas personalizadas, incluso con avatares hechos con IA.
• Programación y desarrollo: agentes que escriben código, detectan errores o actualizan repositorios de GitHub de forma autónoma.
• Investigación y aprendizaje: agentes que buscan información, la resumen y la organizan por temas.

🟣 Ejemplo: un agente que analiza un tema de actualidad, recopila fuentes, genera un artículo y lo programa para publicarlo en un CMS.

En entornos conectados y automatización avanzada

Combinando plataformas como Make, n8n o Flowise con modelos de lenguaje, puedes crear agentes que interconectan múltiples servicios y actúan como cerebro central de un ecosistema digital.

📌 Casos de uso habituales:

• Supervisión de procesos y alerta de errores.
• Toma de decisiones basadas en métricas.
• Ejecución de tareas complejas en cadena.
• Integración de IA generativa con herramientas de datos o comunicación.

🟣 Ejemplo: un agente que monitoriza un eCommerce, detecta caídas de stock y avisa automáticamente por Telegram al equipo de compras.

Como ves, los agentes de IA son versátiles y puedes usarlos en un montón de áreas, desde personales hasta en tu negocio o empresa.

Además, son escalables y cada vez más accesibles. Su potencial solo depende de cómo los combines con las herramientas adecuadas.

Con todo esto, estamos pasando de usar la IA como asistente a trabajar con ella como una colaboradora (incluso empleada) que conoce bien nuestro proyecto y que puede trabajar de forma independiente (e ininterrumpida).

Si quieres ver más áreas en los que la IA te puede ayudar y en las que puedes crear tus agentes, te recomiendo leer el artículo sobre los usos de la inteligencia artificial.

Cómo crear tus propios agentes de inteligencia artificial

Si llegados a este punto crees que te puedes beneficiar de tener tu(s) propio(s) agente(s), que ya te digo yo que seguramente sí, te voy a explicar ahora el proceso para hacer el tuyo.

Crear un agente de inteligencia artificial hace tiempo que ha dejado de ser una tarea exclusiva de programadores o de personas que tengan conocimientos de código.

Hoy en día, existen herramientas visuales y plataformas accesibles con las que puedes construir agentes inteligentes en poco tiempo, simplemente definiendo sus objetivos, su comportamiento y las acciones que pueden ejecutar.

A continuación, te enseño el paso a paso. Ten en cuenta que es un proceso genérico, ya que cada herramienta tiene sus especificaciones. Aún así, te puede servir de guía para hacerte una idea de cómo estructurar tu proceso de creación.

Paso 1: define el objetivo de tu agente

Antes de crear nada, debes tener claro qué quieres que haga tu agente. ¿Responder a clientes? ¿Gestionar correos? ¿Analizar datos? ¿Buscar información automáticamente?

Piensa en el agente como si fuera un empleado digital con una misión concreta. Cuanto más específico sea el objetivo, más fácil será configurarlo y entrenarlo.

🟣 Ejemplo: “Quiero un agente que monitorice menciones de mi marca y me envíe un resumen diario por correo”.

Paso 2: elige la plataforma o tecnología adecuada

Aquí entran en juego tus habilidades técnicas y tus necesidades.

Hoy en día, existen varias opciones y cada día más. Puedes encontrar desde entornos visuales sin código hasta frameworks de desarrollo avanzados.

Te dejo con ejemplos de herramientas sencillas donde no necesitas saber código y de otras más avanzadas.

Opciones sin código (no-code)

Destacan las siguientes:

• Opal: combina automatización, IA generativa y gestión de memoria en un mismo entorno (no necesitas saber nada de código).
• Make: conecta apps y modelos de IA para crear flujos automáticos visualmente (puede requerir conocimientos mínimos de código en algunos flujos).
• n8n: alternativa potente y de código abierto para flujos complejos (suele requerir un poco más de conocimientos de código que la anterior, pero sigue siendo sencillo).

Opciones con código

Ideales si quieres personalizar al máximo:

• LangChain + Python o JavaScript: framework para conectar LLM con herramientas, bases de datos o API.
• LlamaIndex: para estructurar datos y permitir que el agente los use al razonar.
• API de Anthropic, OpenAI, Mistral…: para desarrollar agentes que usen modelos de lenguaje directamente.

Más abajo te daré más ejemplos e información de diferentes plataformas que puedes usar para crear tus agentes.

Por cierto, si te gusta el mundo de la programación y el código unido a la IA, seguro que te interesa este artículo con las mejores herramientas IA para crear apps.

Paso 3: diseña su comportamiento

Aquí defines cómo piensa y actúa el agente. Debes establecer su tono, sus límites y su manera de razonar.

Incluye aspectos como:

• Instrucciones base o prompt: qué debe hacer y cómo debe comportarse.
• Ejemplos de tareas o respuestas esperadas.
• Memoria: si quieres que recuerde conversaciones o datos pasados.
• Personalidad: más formal, analítica, creativa, etc.

🟣 Ejemplo: “Eres un agente de marketing que analiza tendencias y genera ideas de contenido semanal en base a datos de redes sociales.”

Paso 4: conéctalo con herramientas externas o API

Para que un agente sea realmente útil, necesita actuar en el mundo real: enviar correos, consultar una base de datos o publicar en redes.

Puedes hacerlo mediante:

• Conectores de n8n o Make (Gmail, Notion, Slack, Google Sheets…).
• Integraciones directas con API externas.
• Plugins o acciones personalizadas (por ejemplo, “buscar en web”, “escribir archivo” o “ejecutar script”).

🟣 Ejemplo: un agente que busca nuevos leads en LinkedIn y los registra automáticamente en tu CRM.

Paso 5: prueba, mide y mejora

Una vez creado, pon a prueba tu agente en diferentes situaciones para asegurarte de que todo se desarrolla como habías pensado.

Observa cómo responde, si cumple sus objetivos y qué errores comete, para corregir lo que sea necesario.

Los mejores resultados llegan cuando:

• Ajustas sus prompts o reglas según las pruebas o las primeras experiencias.
• Revisas los registros de ejecución.
• Le das “experiencia” progresiva (por ejemplo, nuevas fuentes de datos o más memoria).

🟣 Ejemplo: empezar con un agente que solo responde preguntas frecuentes e ir ampliándolo para resolver casos más complejos.

Crear tu propio agente de IA es más fácil de lo que parece. Solo necesitas un objetivo claro, una herramienta adecuada y algo de experimentación.

Empieza con un flujo simple, intégralo con tus herramientas favoritas y deja que la IA trabaje por ti (y para ti).

Plataformas para crear agentes IA

Como he comentado antes, existen muchas formas de crear tu propio agente de IA y muchas plataformas.

La clave está en elegir la herramienta que mejor se adapte a tus conocimientos y al tipo de agente que quieras construir.

Para que puedas hacer tu investigación, te dejo con las que considero más interesantes y útiles, agrupadas según su nivel de complejidad.

Plataformas sin código (no-code)

Perfectas si quieres empezar sin programar y crear flujos de automatización con IA en minutos.

1. Make

Permite conectar cientos de aplicaciones (Gmail, Notion, Slack, etc.) con modelos de IA como OpenAI, Anthropic o Mistral.

Es ideal para automatizar tareas complejas visualmente, con ramificaciones y lógica avanzada.

🟣 Ejemplo: un agente que monitoriza redes sociales, analiza sentimientos y crea informes semanales.

2. n8n

Es una alternativa open source a Make muy potente y que ofrece ciertas funciones de personalización que la anterior no tiene.

Te permite combinar API, datos y modelos de IA con gran flexibilidad.

Además, puedes alojarlo en tu propio servidor, lo que lo hace ideal para proyectos donde la privacidad y el control son prioritarios.

🟣 Ejemplo: un agente que recibe correos de clientes, analiza su tono con IA y los clasifica automáticamente.

3. Opal

Esta es una de las plataformas recientes más interesantes. Aunque está pensada para tareas más sencillas y tiene menos personalización, su uso es mucho más sencillo.

Combina memoria, razonamiento y conexión entre herramientas, lo que te da la posibilidad de crear agentes autónomos sin escribir código.

Es ideal si quieres que tu agente aprenda de tus hábitos y mejore con el tiempo.

🟣 Ejemplo: un agente que aprende tu estilo de escritura y genera respuestas personalizadas a mensajes o correos.

4. Flowise

Esta es la interfaz visual para construir agentes complejos basados en LangChain.

Te da la posibilidad de crear pasos lógicos, integrar memoria, herramientas externas y modelos personalizados.

Es perfecta para quienes quieren un equilibrio entre simplicidad y potencia.

5. Dify

Es una herramienta de bajo código centrada en agentes de IA conversacionales.

Con su interfaz de arrastrar y soltar puedes crear flujos conversacionales sin programar, conectando con cientos de modelos de LLM como GPT, Gemini o Claude.

Además, integra estrategias avanzadas como RAG y el modelo ReAct, lo que permite que el agente combine consultas de base de datos o API con el razonamiento complejo en tiempo real.

Asimismo, ofrece opciones para despliegue tanto en web como en canales empresariales, seguimiento de analíticas y personalización para equipos.

🟣 Ejemplo: un agente que monitoriza menciones de tu marca en redes sociales, analiza el sentimiento y sugiere respuestas automáticas personalizadas a cada usuario.​

6. Voiceflow

Esta herramienta tiene enfoque multicanal y está especialmente pensada para equipos que necesitan prototipar, entrenar y desplegar agentes en canales diversos: chat web, Alexa, Google Assistant y otros.

Su potente interfaz gráfica permite a no-programadores definir flujos, entrenar con datos propios y gestionar permisos.

Destaca en aplicaciones donde el diálogo y la interacción por voz son importantes (asistentes virtuales en hoteles, museos, e-commerce…).

Se puede integrar con API, personalizar el modelo conversacional y hacer un despliegue sencillo a diferentes plataformas.

​🟣 Ejemplo: un asistente virtual de museo que responde en voz a preguntas sobre exposiciones, horarios y orienta al visitante tanto en la web como a través de Alexa o Google Assistant.

7. Dante

Esta opción es ideal para usuarios principiantes, diseñadores o marketers que desean experimentar con IA sin necesidad de programar.

Ofrece plantillas para crear agentes básicos y prototipos rápidos, lo que permite probar ideas y configurar bots conversacionales funcionales en minutos.

No requiere experiencia técnica, por lo que es adecuado para pequeñas empresas, freelancers o quienes solo buscan automatizar respuestas o captar leads de manera sencilla.

🟣 Ejemplo: un agente para captar leads que conversa con los visitantes de tu web, responde preguntas frecuentes y recopila datos de contacto sin necesidad de programación.

8. Otras herramientas

Además de las anteriores, también existen otras herramientas específicas para chatbots y flujos conversacionales, pensadas para crear agentes de IA especializados en interacción por chat.

Por ejemplo:

• Typebot: open source y muy fácil de configurar, con una interfaz sencilla y potente para crear flujos y conectar con API. Destaca por su flexibilidad, integración de analíticas y facilidad para prototipos rápidos en múltiples canales.​
• ManyChat: diseñada para marketing en redes sociales, automatiza interacciones en plataformas como Instagram, Facebook Messenger y WhatsApp. No requiere codificación y es ideal para campañas y segmentación de audiencias.​
• Laila: es menos conocida, pero igual de interesante. Está enfocada en chatbots para atención al cliente y e-commerce, permite integrar IA en webs y apps sin complejidad técnica.

Plataformas para desarrolladores

Si tienes experiencia técnica o necesitas control total sobre el comportamiento de tus agentes, estas opciones te resultarán muy interesantes:

1. LangChain

Es el framework líder en la creación de agentes y aplicaciones basadas en LLM.

Te permite definir cadenas de pensamiento, conectar modelos con API y gestionar la memoria del agente.

Es ideal para proyectos complejos o personalizados.

2. LlamaIndex

Es el complemento perfecto para agentes que necesitan acceder a grandes volúmenes de datos.

Estructura la información para que el modelo de lenguaje la use de forma inteligente y contextual.

3. Hugging Face Agents

Está enfocado al desarrollo y experimentación con diferentes modelos de IA (GPT, Claude, Llama, Mistral, etc.).

Es muy flexible y está pensado para investigación o proyectos open source.

4. AgentKit

AgentKit está orientado a personas que quieren construir agentes conversacionales usando el ecosistema de OpenAI.

Permite prototipado rápido, integración sencilla con las API de OpenAI y conexión con bases de datos o sistemas empresariales, aunque su enfoque es más limitado en lógica compleja fuera de ese entorno.

Es ideal para quienes quieren bots altamente conversacionales, sin necesidad de crear arquitecturas avanzadas o despliegues multicanal.

Comparativa de plataformas para crear agentes de inteligencia artificial

Como todo se ve mejor en una tabla resumida, aquí te dejo una con las diferentes opciones que he mencionado y sus principales características.

Plataforma	Nivel técnico	Tipo	Ventaja principal	Ideal para
Make	Bajo	No-code	Conecta cientos de apps y modelos de IA con automatización visual avanzada.	Empresas y profesionales que buscan flujos complejos sin programar.
n8n	Medio	No-code y open Source	Más flexible y personalizable; se puede alojar en tu propio servidor.	Usuarios técnicos y proyectos que priorizan privacidad y control.
Opal	Bajo	No-code	Crea agentes autónomos con memoria y razonamiento de forma sencilla.	Productividad personal y pequeños equipos.
Flowise	Medio	Semi-code	Construcción visual de agentes basados en LangChain con memoria y herramientas.	Desarrolladores low-code o makers avanzados.
Dify	Medio	Low-code	Especializada en agentes conversacionales con estrategias RAG y ReAct.	Equipos que crean chatbots inteligentes y multicanal.
Voiceflow	Bajo	No-code	Potente interfaz para agentes conversacionales y de voz multicanal.	Asistentes para web, Alexa, Google Assistant, e-commerce…
Dante	Muy bajo	No-code	Plantillas y configuración rápida de bots sin experiencia técnica.	Freelancers, pequeñas empresas y marketers.
LangChain	Alto	Código	Framework potente y flexible para agentes personalizados con LLM.	Desarrolladores que crean arquitecturas avanzadas.
LlamaIndex	Alto	Código	Facilita el acceso y uso inteligente de grandes volúmenes de datos.	Proyectos que requieren análisis o agentes con conocimiento contextual.
Hugging Face Agents	Alto	Código y open Source	Integración de múltiples modelos (GPT, Claude, Llama, Mistral…) para investigación.	Científicos de datos e innovación IA.
AgentKit	Medio	Código	Integración rápida con el ecosistema OpenAI para bots conversacionales.	Equipos que usan OpenAI y necesitan agentes rápidos y funcionales.

Que haya tantas opciones no te tiene que abrumar. Esto suele pasar con la IA: hay tanto de dónde elegir que no sabes por dónde empezar.

En este caso, no hay una opción mejor que otra como tal. La elección depende de lo que necesites y cuánto quieras personalizar.

• Si buscas algo visual: Make, n8n u Opal son opciones excelentes.
• Si prefieres desarrollar desde cero: LangChain, LlamaIndex o Hugging Face te darán el máximo control.

Recuerda que puedes apuntarte al taller de «Creación de equipo Setters y Closers con IA» para aprender a automatizar con agentes IA de la mano de Víctor.

Los agentes de inteligencia artificial están marcando un antes y un después en la forma en la que interactuamos con la tecnología.

Ya no hablamos solo de chatbots que responden a preguntas, sino de entidades digitales capaces de razonar, actuar y aprender, y que se integran en nuestros flujos de trabajo, incluso en rutinas personales.

Lo más interesante es que, hoy en día, crear un agente de IA está al alcance de cualquiera.

Gracias a herramientas como Make, n8n, Opal o Flowise, no necesitas saber programar para diseñar sistemas inteligentes que trabajen por ti, conecten tus aplicaciones y tomen decisiones automáticas.

A medida que estas plataformas evolucionan, veremos agentes cada vez más autónomos, colaborativos y personalizados, capaces de anticiparse a nuestras necesidades y multiplicar nuestra productividad.

La clave estará en saber combinarlos con propósito y sentido ético (esto último también es muy importante), para que la tecnología potencie y no sustituya nuestra creatividad y criterio humano.

En definitiva, los agentes de IA son una herramienta poderosa que transforma la manera en que trabajamos, aprendemos y creamos.

Cuéntame, ¿has creado ya un agente de IA? ¿Qué plataforma has usado? ¿Te han quedado dudas sobre esta forma de usar la IA para que trabaje para ti? ¡Te leo en los comentarios!