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Un agente LLM es un sistema que usa un modelo de lenguaje para decidir dinámicamente qué acciones realizar y qué herramientas utilizar para alcanzar un objetivo. Su rasgo distintivo no es solo conversar: ejecuta una acción, observa el resultado y decide qué hacer a continuación.
LLM significa large language model, o modelo de lenguaje de gran tamaño. El agente no es únicamente ese modelo: también depende de sus instrucciones, las herramientas disponibles y el entorno al que puede acceder.
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¿Qué es un agente LLM?
Es una aplicación en la que un modelo de lenguaje puede elegir cómo avanzar en una tarea, en vez de limitarse a responder una pregunta o seguir una secuencia completamente predeterminada. Anthropic describe los agentes como sistemas en los que los LLM dirigen dinámicamente sus procesos y el uso de herramientas para completar tareas: Building effective agents.
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1Scan for outdated or missing drivers - takes under a minute2Repair Windows errors before they cause bigger problems3Fix the driver behind crashes, sound loss and screen glitchesNo existe una única definición universal de «agente». El término puede referirse a sistemas con distintos grados de autonomía; por eso, conviene fijarse en lo que el sistema puede decidir y hacer, no solo en cómo lo presenta un producto.
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¿Cómo funciona un agente LLM?
El agente trabaja mediante un ciclo de acciones y observaciones. Recibe un objetivo, selecciona un siguiente paso, utiliza una herramienta si hace falta y examina el resultado. Con esa información puede continuar, modificar su plan o pedir intervención humana. En palabras de Anthropic, el modelo decide cómo lograr lo que se le pide en lugar de limitarse a un guion fijo: su explicación práctica de los agentes.
- Recibe el objetivo: por ejemplo, organizar un gasto o resolver un problema de programación.
- Elige una acción: puede consultar datos, llamar una API o ejecutar código, según las herramientas habilitadas.
- Observa el resultado: la respuesta de una herramienta o un cambio en el entorno sirve como nueva información.
- Decide cómo seguir: continúa, ajusta el plan o solicita confirmación si necesita un dato o permiso.
Una implementación suele combinar varios elementos: el modelo, un harness —las instrucciones, los límites y la lógica que lo rodean—, las herramientas y el entorno de ejecución. Este último determina qué archivos, sitios web y sistemas están al alcance del agente. Por eso, el mismo modelo puede tener capacidades y riesgos distintos según los permisos y el entorno configurados. Anthropic describe estos elementos en su guía de diseño de agentes.
Agente LLM frente a chatbot y workflow
Un chatbot de pregunta y respuesta puede limitarse a generar una respuesta a partir del mensaje recibido. Un agente, en cambio, puede interactuar con herramientas y usar lo que observa para decidir el siguiente paso. Esa diferencia no significa que todo chatbot sea pasivo ni que todo agente sea autónomo sin límites: lo importante es el ciclo de decisión y acción.
Un workflow combina modelos y herramientas mediante rutas definidas de antemano. Un agente tiene más margen para determinar la secuencia durante la ejecución. La elección depende de si la tarea necesita decisiones dinámicas o si una ruta conocida basta.
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| Aspecto | Workflow | Agente LLM |
|---|---|---|
| Cómo avanza | Sigue pasos y rutas especificados por código. | El modelo selecciona acciones durante la tarea. |
| Previsibilidad | Mayor: la secuencia está más acotada. | Menor: los pasos pueden cambiar según los resultados. |
| Flexibilidad | Adecuado para procesos repetibles y conocidos. | Útil cuando el camino depende de lo que se descubre o sucede. |
| Supervisión | La ruta fija facilita anticipar el flujo. | Requiere límites y supervisión acordes con las acciones permitidas. |
| Coste y latencia | Una ruta acotada puede evitar pasos innecesarios. | Más decisiones y llamadas pueden elevar el coste y el tiempo de respuesta. |
Estas son diferencias de diseño, no garantías de rendimiento. Un flujo fijo puede ser demasiado rígido para una tarea abierta; un agente puede añadir complejidad cuando una secuencia sencilla ya resuelve el problema.
Tipos y patrones de agentes LLM
Es más preciso hablar de patrones de diseño que de una lista cerrada de «tipos de agentes». Anthropic distingue workflows con rutas predefinidas y agentes autónomos, y describe varios patrones que organizan tareas con modelos y herramientas: patrones de sistemas agentic.
- Cadenas de prompts: una salida pasa a la siguiente etapa; cada paso tiene un propósito definido.
- Routing: el sistema clasifica la entrada y la dirige a una ruta o herramienta adecuada.
- Paralelización: divide el trabajo en tareas que pueden ejecutarse simultáneamente y luego combina sus resultados.
- Orquestador-trabajadores: un modelo descompone una tarea y asigna partes a otros modelos o procesos.
- Evaluador-optimizador: una etapa evalúa una respuesta y otra la revisa o mejora a partir de esa evaluación.
- Agente autónomo: el modelo decide una secuencia de pasos y herramientas, con límites definidos por el sistema.
Los primeros patrones pueden mantener partes importantes del proceso preestablecidas; el patrón autónomo deja más decisiones al modelo. Las categorías pueden solaparse y no constituyen una taxonomía exhaustiva.
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Ejemplos de agentes LLM
Gestión de gastos
Anthropic describe un agente que puede transcribir recibos, extraer el importe y el proveedor, categorizar el gasto y enviarlo al sistema correspondiente. Si no dispone de una regla de gastos necesaria, puede preguntar antes de continuar. El ejemplo ilustra cómo encadenar acciones y detenerse cuando falta información; no demuestra por sí mismo la eficacia de todos los agentes de gastos.
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Programación
Anthropic también describe un agente de programación para tareas similares a SWE-bench, que pueden requerir cambios en varios archivos, además de una implementación de uso de computadora. Son ejemplos de sistemas descritos por Anthropic, no pruebas independientes de que un agente resuelva correctamente cualquier tarea de programación.
Acciones mediante herramientas
Según la tarea y los permisos, las acciones de un agente pueden incluir ejecutar código, llamar APIs externas o enviar mensajes a otros agentes. En la práctica, las herramientas también pueden abarcar correo, calendarios, sistemas de gastos o búsqueda. Tener acceso a una herramienta no significa que el agente deba usarla sin límites o aprobación.
Independent reader supportYour contribution helps us test, update, and keep practical guides available for everyone.Ventajas, límites y seguridad
La autonomía resulta útil cuando una tarea es abierta y no se puede anticipar cuántos pasos harán falta. Pero cada decisión, llamada a una herramienta y resultado intermedio puede añadir coste, latencia o una oportunidad de error. Los errores también pueden propagarse si los pasos posteriores dependen de una observación incorrecta.
La guía de Anthropic sobre agentes recomienda empezar por la solución más sencilla que cumpla el objetivo, probar los agentes en entornos aislados y establecer guardrails: Building effective agents. Su guía de seguridad de 2026 señala riesgos como interpretar mal la intención, realizar acciones no deseadas y recibir instrucciones maliciosas mediante inyección de prompts; propone preservar el control humano, asegurar las interacciones y atender a la transparencia y la privacidad: Claude Agent SDK.
- Limita permisos: habilita solo las herramientas y los recursos necesarios para la tarea.
- Define acciones que requieren aprobación: pedir confirmación antes de enviar mensajes, modificar datos o ejecutar operaciones sensibles reduce el riesgo de una acción equivocada.
- Aísla el entorno: evita que una prueba tenga acceso innecesario a sistemas, archivos o cuentas reales.
- Controla las entradas y salidas: una instrucción encontrada en contenido externo no debe tener automáticamente autoridad para cambiar las reglas del agente.
- Facilita la supervisión: registra las acciones y permite detener el proceso o solicitar intervención cuando sea necesario.
Un modelo capaz no compensa instrucciones deficientes, permisos excesivos ni un entorno mal configurado. El control de herramientas y la supervisión forman parte del diseño del agente, no son añadidos opcionales.
¿Cuándo conviene usar un agente?
Antes de elegir un agente, identifica qué decisiones realmente necesitan tomarse durante la tarea. Para muchas aplicaciones puede bastar una sola llamada al modelo con recuperación de información y ejemplos en contexto. Si el problema se resuelve con pasos conocidos, un workflow suele ser más sencillo de anticipar y supervisar. Considera un agente cuando el sistema deba adaptarse a resultados intermedios y seleccionar dinámicamente sus siguientes acciones.
Los frameworks pueden acelerar la creación de sistemas, pero también añadir abstracciones que dificulten depurar lo que ocurre. Anthropic aconseja entender el código subyacente y no tratar un framework como requisito: recomendaciones de diseño. La decisión debe responder a la tarea y al nivel de control necesario, no a la etiqueta comercial de la herramienta.
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