En los artículos anteriores hemos visto qué es un agente de inteligencia artificial, cómo se diferencia de un chatbot, cómo puede razonar y planificar sus acciones y cuáles son los diferentes niveles de autonomía que puede tener. Ahora podemos dar un paso más y conocer uno de los elementos que hace que un agente sea realmente útil: las herramientas.
Un modelo de inteligencia artificial puede ser capaz de comprender preguntas, generar textos, analizar información y escribir código. Sin embargo, por sí solo tiene ciertas limitaciones. Por ejemplo, no necesariamente puede consultar una base de datos privada, revisar el inventario de una empresa, enviar un correo electrónico, consultar información actualizada en Internet o controlar un dispositivo.
Aquí es donde aparecen las herramientas de los agentes de IA.
Las herramientas permiten que un agente pueda comunicarse con otros sistemas y realizar acciones que van más allá de generar una respuesta. Gracias a ellas, un agente puede consultar información, procesarla, tomar decisiones y posteriormente ejecutar una acción.
Esta capacidad es una de las principales razones por las que los agentes de IA están adquiriendo tanta importancia en automatización, programación, empresas, investigación y desarrollo de software.
En este artículo veremos qué son las herramientas de un agente, cómo funcionan, qué tipos existen y cómo permiten conectar la inteligencia artificial con el mundo real.
1. ¿Qué es una herramienta para un agente de IA?
Una herramienta, también conocida como “tool”, es una función, programa o servicio externo que un agente de inteligencia artificial puede utilizar para realizar una tarea específica.
Podemos imaginarla como una extensión de las capacidades del agente.
El modelo de inteligencia artificial puede tomar una decisión sobre lo que necesita hacer, pero la herramienta se encarga de realizar una operación concreta.
Por ejemplo, imaginemos un agente encargado de responder preguntas sobre el clima.
Un usuario podría preguntarle:
“¿Qué temperatura hace actualmente en Ciudad de México?”
El modelo puede comprender perfectamente la pregunta, pero eso no significa que tenga acceso automáticamente a la temperatura actual.
Para resolver el problema, el agente podría tener una herramienta capaz de consultar un servicio meteorológico.
El agente identifica que necesita información actualizada, utiliza la herramienta, recibe los datos y posteriormente genera una respuesta para el usuario.
En este caso, la herramienta funciona como un puente entre el agente y un sistema externo.
Este concepto puede aplicarse prácticamente a cualquier servicio que pueda ser controlado mediante software.
2. ¿Por qué los agentes necesitan herramientas?
Los modelos de lenguaje son excelentes para trabajar con información, pero existen muchas tareas que requieren acceso a sistemas externos.
Supongamos que una empresa tiene una base de datos donde almacena información de sus productos.
Un cliente pregunta:
“¿Cuántas unidades del producto X tienen disponibles?”
El agente no debería inventar una respuesta. Necesita consultar la base de datos de la empresa.
Para hacerlo, puede utilizar una herramienta diseñada específicamente para realizar consultas sobre el inventario.
El agente podría recibir el nombre del producto, enviarlo a la herramienta y obtener como resultado la cantidad disponible.
Posteriormente utilizaría esa información para responder al cliente.
Esto permite separar dos funciones diferentes.
El modelo se encarga de comprender la solicitud y decidir qué necesita hacer.
La herramienta se encarga de ejecutar la operación correspondiente.
Esta separación permite construir sistemas mucho más flexibles.
3. ¿Cómo sabe el agente qué herramienta utilizar?
Una de las características más interesantes de los agentes modernos es su capacidad para seleccionar herramientas de acuerdo con la tarea que reciben.
Imaginemos que un agente tiene disponibles tres herramientas:
Una herramienta para consultar el clima.
Una herramienta para realizar cálculos matemáticos.
Una herramienta para consultar una base de datos.
Ahora el usuario realiza la pregunta:
“¿Cuánto es 25 por 8?”
El agente puede determinar que necesita realizar una operación matemática y seleccionar la herramienta correspondiente.
Después el usuario pregunta:
“¿Cuántos productos tenemos disponibles?”
En este caso, el agente puede identificar que necesita consultar una base de datos.
Finalmente, si el usuario pregunta:
“¿Qué temperatura hace hoy?”
Puede seleccionar la herramienta meteorológica.
El agente no necesita utilizar todas las herramientas disponibles. Debe determinar cuál es apropiada para cada situación.
Esto hace que la arquitectura sea mucho más flexible.
4. Las APIs como herramientas para los agentes
Una de las formas más comunes de conectar agentes con servicios externos es mediante las APIs.
Una API, o Application Programming Interface, permite que diferentes aplicaciones puedan comunicarse entre sí.
Por ejemplo, una aplicación puede utilizar una API para consultar información meteorológica, obtener información de mapas, procesar pagos o acceder a una plataforma empresarial.
Un agente puede utilizar estas APIs como herramientas.
Supongamos que queremos crear un agente capaz de consultar información sobre productos.
La empresa puede proporcionar una API que permita realizar consultas como:
“Obtener información del producto 123.”
El agente puede utilizar esa API cuando necesite conocer las características del producto.
Esta arquitectura permite conectar un agente con prácticamente cualquier servicio que disponga de una API adecuada.
Las APIs son especialmente importantes porque permiten integrar sistemas que originalmente fueron desarrollados de manera independiente.
5. Herramientas para buscar información en Internet
Otra herramienta muy importante para los agentes es el acceso a Internet.
Un modelo de lenguaje puede tener conocimientos muy amplios, pero la información puede quedar desactualizada.
Si necesitamos conocer una noticia reciente, el precio actual de un producto o información publicada recientemente, resulta necesario consultar fuentes externas.
Un agente con acceso a herramientas de búsqueda puede realizar una consulta, analizar los resultados y utilizar la información encontrada para completar una tarea.
Por ejemplo, podríamos solicitar:
“Investiga las noticias más importantes sobre inteligencia artificial de esta semana y prepara un resumen.”
El agente podría realizar búsquedas, analizar diferentes resultados y organizar la información.
Esta capacidad resulta especialmente útil para investigación, análisis de mercado, creación de contenidos y seguimiento de información.
6. Agentes que utilizan bases de datos
Las bases de datos son otra de las herramientas más importantes para los agentes.
Una empresa puede tener grandes cantidades de información almacenada en bases de datos.
Por ejemplo:
Clientes.
Productos.
Ventas.
Inventario.
Pedidos.
Empleados.
Historiales.
Normalmente, para consultar estos datos una persona tendría que conocer algún sistema específico o utilizar consultas SQL.
Un agente puede actuar como una interfaz entre el usuario y la base de datos.
Por ejemplo, un usuario podría preguntar:
“¿Cuáles fueron los cinco productos más vendidos durante este mes?”
El agente puede interpretar la pregunta, generar la consulta necesaria, ejecutarla sobre la base de datos y posteriormente explicar los resultados en lenguaje natural.
Esto permite que personas que no conocen SQL puedan interactuar con grandes cantidades de información.
7. Herramientas para ejecutar código
Los agentes también pueden utilizar herramientas capaces de ejecutar código.
Esto resulta especialmente útil para tareas de programación, análisis de datos y cálculos complejos.
Por ejemplo, un usuario podría proporcionar un archivo con miles de registros y solicitar:
“Analiza estos datos y encuentra cuál fue el mes con mayor cantidad de ventas.”
El agente puede utilizar Python para procesar el archivo, realizar cálculos y obtener el resultado.
Después puede interpretar los datos y explicar al usuario qué ocurrió.
Este tipo de herramientas convierte al agente en algo más que un generador de código. El sistema puede escribir una solución, ejecutarla, analizar el resultado y utilizar la información obtenida para continuar con la tarea.
Esta capacidad será especialmente importante cuando estudiemos los agentes capaces de ejecutar código Python.
8. Herramientas para trabajar con archivos
Los agentes también pueden utilizar herramientas para leer y procesar archivos.
Esto permite trabajar con documentos PDF, hojas de cálculo, archivos de texto, presentaciones y otros formatos.
Por ejemplo, una empresa podría proporcionar al agente un manual técnico de varias páginas y solicitar:
“Encuentra las especificaciones del motor y explica cuáles son sus condiciones de operación.”
El agente puede analizar el documento y localizar la información relevante.
También puede trabajar con hojas de cálculo.
Por ejemplo:
“Analiza este archivo de ventas y encuentra los productos con menor rendimiento.”
En lugar de revisar manualmente miles de filas, el agente puede procesar la información y presentar las conclusiones.
Esta capacidad resulta especialmente útil para empresas que manejan grandes cantidades de documentación.
9. Herramientas para enviar correos y ejecutar acciones
Hasta ahora hemos hablado principalmente de herramientas utilizadas para obtener información.
Sin embargo, un agente también puede utilizar herramientas para realizar acciones.
Por ejemplo, puede tener acceso a un servicio de correo electrónico.
El usuario podría decir:
“Prepara un correo para informar al equipo de que la reunión fue cambiada para mañana.”
El agente podría redactar el mensaje y, dependiendo de los permisos configurados, enviarlo.
También puede interactuar con calendarios, sistemas de gestión de proyectos, plataformas empresariales y otras aplicaciones.
Aquí aparece una diferencia muy importante.
El agente deja de ser únicamente una herramienta de consulta y comienza a convertirse en un sistema capaz de ejecutar procesos.
10. Herramientas para interactuar con sistemas físicos
Las posibilidades no se limitan al mundo digital.
Cuando un agente se conecta con sensores, microcontroladores, robots o sistemas industriales, también puede interactuar con el mundo físico.
Por ejemplo, un sistema podría recibir información de sensores instalados en una máquina.
El agente podría analizar los datos y detectar comportamientos anormales.
En un sistema de automatización más avanzado, podría incluso enviar una instrucción a otro sistema para realizar una acción previamente autorizada.
Aquí podemos encontrar una conexión interesante entre inteligencia artificial, electrónica, automatización y robótica.
Por ejemplo, un agente podría recibir información de temperatura, presión y vibración de una máquina industrial. Después podría analizar los datos y generar una alerta cuando detecte un comportamiento que pueda indicar una falla.
La combinación entre agentes de IA y sistemas físicos abre posibilidades interesantes para el mantenimiento predictivo, robótica, IoT y automatización industrial.
11. Las herramientas tienen permisos
Un aspecto fundamental de las herramientas es que no deberían proporcionar acceso ilimitado al agente.
Cada herramienta debe tener permisos específicos.
Por ejemplo, un agente puede tener permiso para consultar una base de datos, pero no necesariamente para modificarla.
También puede tener permiso para preparar un correo electrónico, pero requerir autorización antes de enviarlo.
Esta separación es muy importante para mantener la seguridad del sistema.
Si un agente puede realizar acciones importantes sin ningún tipo de control, un error en su razonamiento podría tener consecuencias graves.
Por esta razón, los desarrolladores deben establecer claramente qué puede hacer cada herramienta y bajo qué condiciones.
12. ¿Qué pasa si una herramienta falla?
Las herramientas también pueden presentar errores.
Una API puede dejar de funcionar.
Una base de datos puede estar temporalmente fuera de servicio.
Una búsqueda puede no encontrar resultados.
Un archivo puede estar dañado.
Por esta razón, un agente debe estar preparado para manejar situaciones inesperadas.
Supongamos que un agente intenta consultar una API y recibe un error.
En lugar de inventar una respuesta, debería reconocer que no pudo obtener la información.
Dependiendo del diseño, puede intentar nuevamente, utilizar otra herramienta o solicitar ayuda al usuario.
La capacidad de detectar errores es fundamental para crear agentes confiables.
13. Las herramientas convierten al agente en un sistema más completo
Podemos resumir todo lo anterior de una manera sencilla.
Un modelo de lenguaje puede comprender y generar información.
Las herramientas permiten que ese modelo pueda interactuar con sistemas externos.
La memoria permite conservar información relevante.
La planificación permite organizar diferentes acciones.
La combinación de todos estos elementos permite construir un agente capaz de realizar tareas mucho más complejas.
Por ejemplo, imaginemos un agente empresarial que recibe la siguiente solicitud:
“Analiza las ventas de esta semana, identifica los productos con menor rendimiento y prepara un informe para el gerente.”
Para realizar esta tarea, podría necesitar una herramienta para consultar la base de datos, otra para ejecutar cálculos y otra para generar un documento.
El agente coordinaría estas herramientas para conseguir el objetivo final.
Esto demuestra que el verdadero potencial de un agente no está solamente en el modelo de IA que utiliza, sino también en todo el ecosistema de herramientas al que puede acceder.
Conclusiones
Las herramientas son uno de los componentes fundamentales de los agentes de inteligencia artificial. Gracias a ellas, un agente puede dejar de limitarse a conversar y comenzar a interactuar con otros sistemas.
APIs, bases de datos, buscadores, intérpretes de código, archivos, calendarios, correos electrónicos, sensores y sistemas industriales son solamente algunos ejemplos de las herramientas que pueden conectarse a un agente.
Sin embargo, proporcionar herramientas no significa simplemente darle acceso ilimitado a un sistema. Cada herramienta debe contar con permisos y restricciones adecuadas para evitar errores y mantener la seguridad.
La combinación entre modelos de lenguaje, herramientas, memoria y planificación es lo que permite construir agentes capaces de realizar tareas cada vez más complejas.
En el siguiente artículo hablaremos de otro componente fundamental: la memoria en los agentes de IA. Veremos cómo pueden conservar información, utilizar el contexto de conversaciones anteriores y qué técnicas existen para conseguir que un agente pueda recordar información relevante a lo largo del tiempo.
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