IA agéntica

Familia de sistemas que fijan y persiguen objetivos por sí mismos: perciben el contexto, razonan, deciden y ejecutan acciones con intervención humana mínima, coordinando a menudo varios agentes especializados para completar tareas de varios pasos. Es el paradigma que da nombre al curso y el salto cualitativo respecto de la IA generativa, que produce un artefacto y se detiene ahí.

En el curso

Módulo 1 — la define como sistema que establece y persigue metas de forma autónoma con supervisión limitada y coordina múltiples agentes. La contrasta con el chatbot que solo reacciona a prompts, y proyecta el ejemplo de una IA que no solo redacta el correo de marketing sino que prueba líneas de asunto, programa la campaña y ajusta ofertas según las respuestas.

Módulo 2 — pasa de la idea a las plataformas agénticas (LangChain, CrewAI, Ollama, Codex, n8n) y describe el sector como un "lejano Oeste" con las reglas aún sin escribir. Advertencia útil: el Codex original que impulsaba GitHub Copilot era IA generativa, no agéntica.

Módulo 3 — la tabla comparativa generativa vs. agéntica es la más clara del curso, con la analogía de la lista de reproducción curada (fija) frente a la banda en vivo que lee el ambiente y se adapta.

Módulo 4 — dedica un apartado a los errores propios de lo agéntico, que se suman a los generales del LLM: encadenamiento de fallos y opacidad de "caja negra" que complica la rendición de cuentas y la responsabilidad legal.

Módulo 5 — la define como sistemas que perciben, razonan, deciden y actúan de forma autónoma, y la organiza en el ciclo de madurez de cinco etapas del Dr. Sánchez, más el modelo alternativo "gatear, caminar, correr". Lo agéntico añade a lo generativo la capacidad de operar en el tiempo y administrar secuencias de tareas.

Módulo 6 — la describe como capacidades generativas envueltas en una superestructura agéntica: memoria de la conversación, llamadas a herramientas externas y políticas de escalamiento.

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