Hasta ahora hemos visto cómo funcionan los agentes de inteligencia artificial, cómo razonan, cómo utilizan herramientas y cómo pueden conectarse con APIs externas. En el artículo anterior aprendimos precisamente que una API permite que un agente se comunique con otros sistemas y obtenga información que no se encuentra directamente dentro del modelo.
Sin embargo, existe una situación muy común: el agente necesita información que cambia constantemente.
Un usuario puede preguntarle cuál es el precio actual de un producto, qué ocurrió hoy, cuáles son las últimas noticias sobre una empresa, qué versión de un software acaba de publicarse o qué requisitos tiene actualmente determinado servicio. En estos casos, depender únicamente del conocimiento interno del modelo puede no ser suficiente.
Aquí aparece una de las capacidades más interesantes de los agentes modernos: el acceso a internet mediante herramientas de búsqueda web.
En lugar de limitarse a la información que ya conoce, un agente puede realizar una búsqueda, analizar los resultados, seleccionar información relevante y utilizarla para construir una respuesta. Esto transforma al agente en un sistema mucho más conectado con el mundo real.
1. ¿Por qué un agente necesita acceso a internet?
Los modelos de inteligencia artificial trabajan con grandes cantidades de información, pero eso no significa que conozcan automáticamente lo que está ocurriendo en este momento.
La información en internet cambia constantemente.
Una página puede actualizar sus precios, una empresa puede lanzar una nueva versión de su software, una noticia puede publicarse hace unos minutos o una documentación técnica puede cambiar después de que el modelo haya sido entrenado.
Por eso existe una diferencia importante entre conocimiento interno e información actualizada.
El conocimiento interno puede ser suficiente para explicar qué es Python, qué significa una API o cómo funciona un transistor. Pero si preguntamos cuál es la versión más reciente de una biblioteca de programación, posiblemente necesitamos consultar una fuente actual.
El acceso a internet permite solucionar precisamente este problema.
Un agente puede decidir que necesita información externa, realizar una búsqueda y utilizar los resultados obtenidos como parte de su proceso de razonamiento.
2. Un chatbot tradicional frente a un agente con búsqueda web
Imaginemos que hacemos la siguiente pregunta:
"¿Qué es un agente de inteligencia artificial?"
Un chatbot puede responder utilizando la información que ya tiene disponible.
Ahora imaginemos otra pregunta:
"¿Cuál es la versión más reciente de determinada herramienta de inteligencia artificial?"
En este caso necesitamos información actualizada.
Un chatbot sin acceso a internet podría intentar responder utilizando su conocimiento interno. El problema es que esa información podría estar desactualizada.
Un agente con acceso a búsqueda web puede realizar una consulta, revisar los resultados y utilizar información reciente.
La diferencia fundamental está en que el segundo sistema tiene la capacidad de buscar información cuando la necesita.
Esto también se relaciona con lo que aprendimos en artículos anteriores: un agente no tiene que utilizar todas sus herramientas todo el tiempo. Debe decidir cuándo una herramienta realmente aporta valor.
3. La búsqueda web como una herramienta del agente
Para un agente, internet no tiene que entenderse como una capacidad mágica.
Desde el punto de vista de la arquitectura, podemos tratar la búsqueda web como una herramienta.
Por ejemplo, el agente podría disponer de una función conceptualmente llamada:
buscar_en_internet
Esta herramienta recibiría una consulta y devolvería resultados.
El modelo puede analizar la solicitud del usuario y determinar si necesita utilizarla.
Por ejemplo:
"Explícame qué es un microcontrolador."
Probablemente no necesita realizar una búsqueda.
Pero:
"¿Cuál es la versión actual de esta biblioteca y qué cambios incluye?"
puede requerir una consulta web.
El agente decide utilizar la herramienta, recibe los resultados y posteriormente continúa con su proceso.
Este concepto es importante porque mantiene la misma arquitectura que hemos visto anteriormente:
usuario → agente → herramienta → información → agente → respuesta
4. ¿Cómo funciona una búsqueda realizada por un agente?
Aunque cada implementación puede ser diferente, el proceso general puede entenderse fácilmente.
Primero, el usuario realiza una pregunta.
Después, el agente analiza si necesita información externa.
Si determina que necesita buscar, construye una consulta.
La herramienta realiza la búsqueda.
El buscador devuelve diferentes resultados.
El agente analiza esos resultados y determina cuáles parecen relevantes.
Después puede consultar algunas de las páginas encontradas.
Finalmente utiliza la información obtenida para construir la respuesta.
Por ejemplo, un usuario podría preguntar:
"Investiga cuáles son las principales novedades de una herramienta de programación publicadas recientemente."
El agente podría realizar una búsqueda relacionada con esa herramienta, revisar documentación oficial y artículos relevantes y posteriormente presentar un resumen.
Lo importante es que el agente no solamente encuentra información, sino que puede incorporarla dentro de un proceso más amplio.
5. Buscar información no significa que todo resultado sea confiable
Aquí aparece uno de los principales retos.
Internet contiene una enorme cantidad de información, pero no toda tiene la misma calidad.
Una búsqueda puede devolver documentación oficial, artículos técnicos, blogs personales, publicaciones comerciales, foros, contenido antiguo y páginas que contienen información incorrecta.
Por eso un agente no debería asumir automáticamente que el primer resultado es verdadero.
La calidad de las fuentes es fundamental.
Por ejemplo, si queremos conocer cómo funciona una determinada API, normalmente es preferible consultar su documentación oficial.
Si queremos conocer información sobre una empresa, podemos comparar diferentes fuentes.
Si necesitamos información científica, podemos buscar publicaciones o fuentes académicas confiables.
El agente debe considerar el contexto y la calidad de la información antes de utilizarla.
6. La importancia de las fuentes
Una de las características más útiles de un agente con búsqueda web es la posibilidad de identificar las fuentes utilizadas.
Esto permite que una persona pueda comprobar de dónde salió determinada información.
Imaginemos que un agente genera un reporte sobre una tecnología.
En lugar de proporcionar únicamente el resultado final, puede indicar qué páginas consultó.
Esto aumenta la transparencia.
También permite detectar errores.
Si el usuario observa que una afirmación proviene de una página antigua o poco confiable, puede revisarla y solicitar una nueva búsqueda.
Para aplicaciones profesionales, esta característica puede ser especialmente importante.
Un agente que genera información para una empresa debería poder diferenciar entre una fuente confiable y una página cualquiera encontrada en internet.
7. Buscar, leer y resumir son tareas diferentes
Cuando hablamos de agentes con acceso a internet, es importante diferenciar varias capacidades.
Una cosa es buscar.
Otra es leer una página.
Y otra es analizar y resumir la información.
Un buscador puede proporcionar una lista de resultados.
Después, el agente puede seleccionar una página.
A continuación puede obtener el contenido relevante.
Finalmente, el modelo puede analizarlo.
Por ejemplo, si estamos investigando una herramienta de programación, el agente puede buscar la documentación oficial, abrirla, localizar la información correspondiente y después explicarla de forma sencilla.
Esto es mucho más útil que simplemente devolver una lista de enlaces.
El verdadero valor aparece cuando el agente puede convertir información dispersa en conocimiento útil para el usuario.
8. El agente puede realizar varias búsquedas
Una de las ventajas de utilizar un agente en lugar de una búsqueda tradicional es que puede realizar un proceso de investigación compuesto por varios pasos.
Supongamos que preguntamos:
"Compara tres frameworks para desarrollar agentes de IA y dime cuál sería más conveniente para un proyecto pequeño."
El agente podría realizar una búsqueda sobre cada framework.
Después podría consultar sus respectivas documentaciones.
Posteriormente podría comparar características como facilidad de uso, documentación, comunidad y capacidades.
Finalmente podría generar una recomendación basada en los criterios establecidos.
Aquí la búsqueda deja de ser una acción aislada y se convierte en parte de un flujo de trabajo.
Esto es precisamente lo que diferencia a los agentes de una simple herramienta de búsqueda.
9. Consultas demasiado generales
Otro problema aparece cuando el agente realiza búsquedas demasiado amplias.
Por ejemplo:
IA
es una consulta extremadamente general.
Puede devolver millones de resultados y dificultar la identificación de información relevante.
Una consulta más específica puede producir resultados mucho mejores.
Por ejemplo:
latest LangChain documentation agents
o:
Python API authentication official documentation
La calidad de la búsqueda depende en buena medida de cómo se formule la consulta.
Un agente puede utilizar el contexto de la conversación para generar consultas más específicas que las que normalmente escribiría una persona.
Esto permite reducir resultados irrelevantes y encontrar información más útil.
10. Reformular una búsqueda
Una capacidad especialmente interesante consiste en que el agente pueda realizar una segunda búsqueda cuando la primera no produce buenos resultados.
Supongamos que el usuario solicita información sobre una biblioteca de Python.
El agente realiza una búsqueda y obtiene resultados poco relevantes.
En lugar de detenerse inmediatamente, puede modificar la consulta.
Puede agregar el nombre exacto del proyecto, una versión, el término "documentation" o incluso limitar la búsqueda a una fuente determinada.
Este proceso puede repetirse hasta encontrar información suficientemente relevante.
Aquí observamos nuevamente el ciclo que caracteriza a los agentes:
observar → evaluar → actuar → observar nuevamente → decidir
El agente no solamente ejecuta una herramienta una vez. Puede utilizar el resultado de una acción para decidir cuál debe ser su siguiente paso.
11. Búsqueda web para información actualizada
Uno de los usos más claros de esta tecnología es obtener información que cambia constantemente.
Algunos ejemplos son:
Noticias recientes.
Versiones de software.
Precios.
Horarios.
Eventos.
Documentación actualizada.
Cambios en productos.
Información empresarial.
Publicaciones recientes.
Tendencias tecnológicas.
En todos estos casos, una búsqueda en tiempo real puede proporcionar información que un modelo sin acceso externo no necesariamente tendría disponible.
Sin embargo, debemos recordar que "actualizado" no significa automáticamente "correcto".
Incluso la información reciente debe verificarse.
12. Búsqueda web para investigación
Los agentes también pueden utilizar internet para realizar investigaciones más completas.
Imaginemos que una empresa quiere conocer las tecnologías utilizadas actualmente para automatización industrial.
En lugar de pedirle a una persona que revise manualmente decenas de páginas, un agente podría realizar diferentes búsquedas, consultar fuentes y organizar los resultados.
Puede encontrar información sobre diferentes tecnologías, compararlas y generar un reporte inicial.
Esto no significa que el agente sustituya completamente al investigador.
La persona sigue siendo responsable de revisar la información cuando el contexto lo requiera.
Pero el agente puede reducir considerablemente el tiempo necesario para recopilar y organizar información.
13. Búsqueda web y agentes para programación
El acceso a internet también puede ser muy útil para desarrollar software.
Un programador puede preguntarle al agente:
"¿Cómo se configura esta función en la versión actual de esta biblioteca?"
El agente puede consultar la documentación.
Después puede explicar la forma correcta de utilizarla.
Incluso puede comparar la documentación actual con ejemplos anteriores.
Esto resulta especialmente útil porque las bibliotecas y frameworks cambian constantemente.
Una función que funcionaba de determinada manera hace algunos años puede haber cambiado en versiones recientes.
El acceso a documentación actual ayuda al agente a trabajar con información más relevante.
14. El riesgo de la información desactualizada
Aunque tengamos acceso a internet, un agente puede encontrar páginas antiguas.
Por ejemplo, una publicación de hace cinco años podría aparecer antes que la documentación actual.
Si el agente utiliza esa información sin comprobar la fecha, podría generar una respuesta incorrecta.
Por eso es recomendable considerar factores como:
La fecha de publicación.
La fecha de actualización.
La autoridad de la fuente.
La relación entre la fuente y el tema.
La existencia de documentación oficial más reciente.
Cuando se trabaja con información técnica, la documentación oficial suele tener especial importancia.
15. El agente también puede equivocarse al interpretar una página
Incluso cuando una fuente es confiable, el agente puede interpretarla incorrectamente.
Una página puede contener una gran cantidad de información y solamente una parte puede ser relevante para la pregunta.
Por ejemplo, una documentación puede incluir diferentes versiones de una biblioteca.
Si el agente consulta una sección correspondiente a una versión antigua, podría utilizar ejemplos que ya no sean válidos.
Por esta razón, el agente debe prestar atención al contexto de la información.
La búsqueda web no elimina los errores de la inteligencia artificial.
Simplemente proporciona una herramienta adicional para obtener información externa.
La calidad final dependerá de cómo se utilice esa herramienta.
16. Seguridad al permitir acceso a internet
Dar acceso a internet a un agente también introduce nuevos riesgos.
Una herramienta de búsqueda puede encontrar contenido malicioso, páginas manipuladas o instrucciones que intenten influir en el comportamiento del agente.
Además, si el agente puede leer información de una página y posteriormente utilizar herramientas con permisos de escritura, debemos ser especialmente cuidadosos.
Imaginemos un agente que puede consultar páginas web y también ejecutar acciones dentro de un sistema empresarial.
Una página externa podría contener instrucciones diseñadas para intentar modificar el comportamiento del agente.
Por eso no debemos tratar todo el contenido encontrado en internet como si fueran instrucciones confiables.
La información obtenida de una página debe considerarse datos externos, no necesariamente órdenes que el agente tenga que obedecer.
17. Prompt injection y contenido malicioso
Este problema recibe mucha atención en el desarrollo de agentes.
Un sitio web puede contener texto diseñado para engañar al modelo.
Por ejemplo, una página podría incluir una instrucción que intente convencer al agente de ignorar sus reglas originales y realizar determinada acción.
Esto se conoce generalmente como prompt injection.
El problema es especialmente importante cuando el agente tiene herramientas capaces de realizar acciones reales.
Por eso es necesario establecer una separación clara entre:
instrucciones confiables del sistema
y
contenido externo obtenido mediante una búsqueda.
El agente debe poder leer una página sin asumir automáticamente que todo lo que aparece en ella constituye una instrucción válida.
18. Limitar lo que el agente puede hacer después de buscar
Una buena arquitectura no solamente controla la búsqueda, sino también las acciones posteriores.
Por ejemplo, podemos permitir que un agente consulte información libremente, pero no permitirle realizar acciones críticas basándose únicamente en una página encontrada.
Supongamos que el agente encuentra una oferta en internet.
Puede informar al usuario sobre ella.
Pero si además tiene acceso a una herramienta para realizar compras, deberíamos establecer controles adicionales antes de permitir esa operación.
Esto conecta directamente con lo aprendido en el artículo 9:
la autonomía debe tener límites.
El acceso a internet amplía las capacidades del agente, pero también aumenta la necesidad de control.
19. Un ejemplo práctico: investigar una tecnología
Imaginemos que una empresa quiere conocer las herramientas actuales para desarrollar agentes de IA.
El usuario puede solicitar:
"Investiga cuáles son las principales alternativas disponibles actualmente y compáralas."
El agente podría comenzar buscando información general.
Después podría identificar varias herramientas relevantes.
A continuación podría visitar sus sitios oficiales y documentación.
Después podría comparar características.
Finalmente podría elaborar una tabla o un reporte explicando las diferencias.
Si el agente está correctamente configurado, puede además indicar las fuentes utilizadas.
Aquí tenemos un proceso de investigación compuesto por varias acciones.
El agente no solamente responde una pregunta. Realiza un pequeño proceso de investigación para construir la respuesta.
20. Un ejemplo aplicado a una empresa
Imaginemos ahora una empresa que utiliza agentes para monitorear tecnología.
Un empleado pregunta:
"Busca las novedades recientes relacionadas con nuestro proveedor de software."
El agente puede realizar una búsqueda web.
Después puede identificar publicaciones recientes.
Puede consultar las fuentes originales.
Puede resumir los cambios.
Finalmente puede entregar un reporte al empleado.
Si la información es importante para tomar una decisión empresarial, una persona puede revisar las fuentes antes de actuar.
Este modelo combina automatización y supervisión humana.
El agente se encarga de recopilar y organizar información, mientras que la persona conserva el control sobre decisiones importantes.
21. Búsqueda web frente a una API
Después de aprender sobre APIs en el artículo anterior, puede surgir una pregunta:
¿Cuándo debemos utilizar una API y cuándo una búsqueda web?
La respuesta depende del tipo de información que necesitamos.
Una API normalmente proporciona datos estructurados y una interfaz específica.
Por ejemplo, una API de inventario puede devolver exactamente cuántas unidades existen de un producto.
La búsqueda web es más flexible cuando necesitamos localizar información distribuida en diferentes páginas.
Por ejemplo, para investigar qué nuevas tecnologías están utilizando diferentes empresas, una búsqueda puede ser más apropiada.
En algunos sistemas incluso podemos combinar ambas capacidades.
El agente puede utilizar una API para obtener datos estructurados y utilizar internet para complementar la información.
22. El agente como investigador
Con las capacidades que hemos visto hasta ahora, podemos comenzar a entender una idea importante.
Un agente puede actuar como un asistente de investigación.
Puede recibir una pregunta, buscar información, consultar diferentes fuentes, comparar resultados y presentar una conclusión.
Sin embargo, debemos evitar pensar que esto significa que automáticamente se convierte en un investigador perfecto.
La calidad depende de las fuentes, las herramientas, las instrucciones, el modelo y los mecanismos de validación.
La supervisión humana sigue siendo importante cuando la información puede afectar decisiones relevantes.
23. Cómo mejorar un agente con búsqueda web
Un agente básico podría simplemente realizar una búsqueda y devolver los primeros resultados.
Un agente mejor diseñado puede hacer mucho más.
Puede determinar cuándo debe buscar.
Puede generar consultas específicas.
Puede reformular búsquedas cuando los resultados sean insuficientes.
Puede priorizar determinadas fuentes.
Puede consultar varias páginas.
Puede comparar información.
Puede identificar posibles contradicciones.
Puede proporcionar referencias.
Y puede reconocer cuándo no existe suficiente información para responder con seguridad.
Estas capacidades hacen que el acceso a internet sea mucho más útil que simplemente conectar un buscador.
24. ¿Qué necesita un agente para utilizar internet?
A nivel general, necesitamos varios componentes.
Primero, un modelo de IA capaz de interpretar la solicitud y decidir qué hacer.
Después, una herramienta de búsqueda web.
También necesitamos mecanismos para obtener el contenido de las páginas cuando sea necesario.
El agente debe contar con instrucciones que definan cuándo buscar y cómo utilizar los resultados.
Finalmente, debemos implementar controles para evitar comportamientos peligrosos.
La arquitectura exacta dependerá del framework y de las herramientas utilizadas.
No todos los agentes necesitan exactamente los mismos componentes.
Lo importante es entender el principio:
el acceso a internet es otra herramienta que el agente puede utilizar dentro de su proceso de decisión.
25. De buscar información a ejecutar tareas
El verdadero potencial aparece cuando combinamos la búsqueda web con las capacidades que ya hemos aprendido.
Un agente puede buscar información.
Después puede consultar una API.
Luego puede procesar los datos con Python.
Puede guardar información en una base de datos.
Puede utilizar memoria para recordar resultados.
Y finalmente puede generar un reporte.
Esto convierte al agente en un sistema capaz de realizar procesos completos.
Por ejemplo:
buscar → analizar → consultar → procesar → guardar → responder
Cada paso puede utilizar una herramienta diferente.
Esta es precisamente la dirección hacia la que avanzan los agentes de IA: sistemas capaces de coordinar diferentes capacidades para alcanzar un objetivo.
Conclusiones
Permitir que un agente de IA tenga acceso a internet mediante herramientas de búsqueda web amplía considerablemente sus capacidades. Puede consultar información reciente, investigar diferentes fuentes, verificar datos y trabajar con contenidos que no estaban disponibles originalmente dentro del modelo.
Sin embargo, tener acceso a internet no significa que toda la información encontrada sea correcta. Es necesario considerar la calidad de las fuentes, las fechas, la información contradictoria y los posibles riesgos de seguridad. También es importante recordar que el contenido externo debe tratarse como información, no automáticamente como instrucciones.
La búsqueda web es especialmente poderosa cuando forma parte de un proceso más amplio. Un agente puede buscar, analizar, utilizar APIs, procesar datos y posteriormente generar un resultado útil para el usuario.
En el artículo 12 continuaremos aumentando las capacidades del agente. Veremos cómo crear agentes que ejecutan código utilizando Python, permitiéndoles realizar cálculos, procesar datos y automatizar tareas de una manera mucho más avanzada.