Agentes de IA: arquitectura, contexto y ejecución

PARA ENTENDER EL ESQUEMA

Sobre esta infografía

¿Qué ocurre desde que planteamos un objetivo a un agente de IA hasta que entrega un resultado?

Esta infografía recorre su arquitectura y explica cómo se conectan sus componentes: el modelo de lenguaje —LLM—, el entorno de ejecución —runtime—, las herramientas y los controles de permisos.

El contexto reúne la información que recibe el modelo en cada paso: instrucciones, historial, estado de la tarea, definiciones de herramientas y resultados anteriores. La memoria externa y la recuperación de documentos mediante RAG permiten incorporar información relevante cuando hace falta.

Un ejemplo simulado muestra cómo investigar un fallo de acceso web desde una VLAN: consultar DNS, comprobar una conexión TCP y revisar registros. El objetivo es construir un diagnóstico que distinga evidencias, hipótesis y siguientes comprobaciones.

También se incluyen llamadas estructuradas a herramientas, una configuración orientativa y criterios para controlar la ejecución: límites de tiempo y pasos, reintentos, permisos y evaluación de resultados.

La idea clave: el modelo propone el siguiente paso; el runtime valida y ejecuta las acciones.