Agentes

Un agente es un LLM al que se le da la capacidad de actuar: usar herramientas, observar el resultado y decidir el siguiente paso, en bucle, hasta terminar una tarea. La diferencia con un chat es enorme: un chat responde; un agente hace.

Este tramo cubre los conceptos genéricos, independientes de la herramienta. Da por visto el tool calling: aquí las herramientas ya son las manos del modelo. Con este vocabulario, entender Claude Code, Codex o Cursor después es cuestión de ver cómo cada uno los implementa.

Orden de lectura

1. Workflows — Automatización y máquina de estados: cuándo basta un flujo determinístico y no un agente.
2. Anatomía de un agente — Qué combina un agente, y por qué un chatbot con function calling no lo es.
3. Harness — El programa que envuelve al modelo y le da manos.
4. Agentic loop — El bucle pensar → actuar → observar que el harness ejecuta.
5. Planificación y human-in-the-loop — Plan antes de ejecutar, approval gates y acciones irreversibles.
6. Memory — Cómo un agente recuerda entre pasos y entre sesiones.
7. Permisos — Qué puede hacer sin pedirte confirmación.
8. Verification — Cómo comprobar que lo que hizo está bien.
9. MCP — Estandarizar herramientas y contexto externo después de comprender tool calling y permisos.
10. Orquestación — Coordinar varios pasos o agentes: routing, handoffs, secuencial vs. paralelo.
11. Multiagentes — Varios agentes que colaboran, y cuándo un solo agente es mejor.
12. A2A — Descubrimiento y delegación entre agentes independientes.
13. Frameworks de agentes — Implementaciones de las primitivas anteriores, comparadas después de entenderlas.