Seguramente ya has usado ChatGPT: escribes una pregunta en el cuadro de texto y la IA te devuelve una explicación, un correo o una idea para la cena. Y, charlando, en algún momento piensas: la sugerencia está bien, pero ¿podría encargarse también de lo que viene después?
Por ejemplo, este fin de semana quieres quedar con unos amigos para dar un paseo. Para que la hora de encuentro no se pierda entre los mensajes del grupo, decides hacer una página de invitación. Ahora lo que necesitas es muy concreto: una página que se pueda abrir y modificar.
Agent es la palabra inglesa para agente. En este tutorial se refiere a un sistema de IA que, con un objetivo en mente, usa herramientas, observa los resultados y sigue avanzando en la tarea dentro de su entorno de trabajo. Tú le dices qué quieres hacer; él decide cuál es el siguiente paso y lo hace de verdad.
De hablarlo a hacerlo
Con la misma página de invitación, mira las dos formas de trabajar:
El chat es ideal para explicar, debatir y dar ideas. Trabajar con un Agent es dejar también en manos de la IA el «y ahora, a seguir»: puede que primero te pregunte la hora de encuentro, luego escriba el archivo, compruebe el botón y, si encuentra un problema, lo vuelva a cambiar. No tienes que dictarle paso a paso «ahora abre el archivo», «ahora cambia la tercera línea».
ChatGPT es el nombre de un producto; Chat y Agent describen las formas de trabajar de las que hablamos aquí. Un mismo producto puede ofrecer las dos; por ejemplo, ChatGPT también tiene un modo Agent. Ver un cuadro de chat no significa que solo sirva para charlar; y que pueda buscar o generar imágenes tampoco significa que cada pregunta ponga en marcha una tarea continua.
Para distinguirlos, fíjate en qué puede hacer esta vez, qué ha hecho de verdad y dónde está el resultado.
Herramientas y entorno: cómo trabaja y dónde
Que la IA escriba «ya he hecho la página» no hace aparecer el archivo por arte de magia. Para escribir el contenido de verdad hacen falta herramientas.
Las herramientas permiten a la IA realizar acciones concretas. Por ejemplo:
- Leer y escribir archivos: leer el material que ya hay, guardar la invitación como
index.htmly después cambiar la hora de encuentro. - Usar el navegador: buscar información o, cuando tiene esa capacidad, abrir la página y comprobar cómo se ve.
- Ejecutar programas: procesar tablas, hacer cálculos o buscar errores en la página.
El lugar donde ocurren estas acciones es su entorno de trabajo. Puede ser tu propio ordenador, un ordenador en la nube o un navegador o sistema de empresa conectado. Cada Agent recibe sus propias herramientas y permisos de acceso, así que cada uno puede hacer cosas distintas.
En Agent.Space, este proyecto va en un Workspace en la nube: tú haces las peticiones desde el navegador y el Agent trabaja con los archivos en la nube. Para tu primera invitación no tienes que instalar antes un montón de herramientas de desarrollo en tu ordenador. Cómo se guardan los archivos y cómo seguir la próxima vez te lo enseñamos en el capítulo 4.
Trabajo continuo: hacer, mirar, seguir
Un Agent no suele terminar después de contarte el plan. Según lo que salga en cada paso, decide qué hacer a continuación:
- Mira el objetivo y el material: ¿a quién se invita? ¿A qué hora es el encuentro? ¿Qué información falta?
- Elige una acción y usa una herramienta: crea la página y escribe el contenido de la actividad.
- Mira el resultado: ¿se ha guardado bien el archivo? ¿La revisión ha encontrado algún problema?
- Sigue o ajusta: añade el lugar que faltaba, arregla el botón; si hace falta que decidas tú, vuelve a preguntarte.
Eso es lo que significa «trabajo continuo»: encadenar varios pasos hasta terminar, siempre con el mismo objetivo. Las tareas más largas también pueden dejar archivos y avances guardados, y continuar en entornos que permitan retomarlas.
Aun así, a veces se para: porque ha terminado, porque necesita que le des más información, porque se ha topado con un límite de permisos o de cuota, o porque algo ha fallado. Que pueda seguir avanzando no significa que todos los programas estén encendidos para siempre. Cuando vuelvas, mira primero en qué estado está y luego decide el siguiente paso.
Memoria y experiencia: menos explicaciones la próxima vez
Acabas de decirle «que suene más relajado», y los textos siguientes ya salen más informales. Normalmente es porque esa frase sigue en su contexto actual, es decir, la conversación, el material y los resultados de las herramientas que puede ver mientras trabaja en esta tarea.
¿Y si pasan unos días y abres una conversación nueva? ¿Lo seguirá sabiendo? Depende de si esa información se ha guardado y de si vuelve a leerla cuando hace falta.
La memoria se puede ver como unas notas para el futuro. Algunos productos de Agent guardan, según cómo estén configurados, preferencias, comentarios o conocimientos del proyecto, y los usan en tareas posteriores; por ejemplo, la memoria de Claude Code. Qué recuerda exactamente, dónde lo guarda y en qué conversaciones se puede usar depende de cada producto.
Para nuestra invitación, una forma fácil de entenderlo es pedirle al Agent que apunte lo ya decidido en unas notas del proyecto: la actividad es apta para principiantes, quien se canse puede descansar y el punto de encuentro está confirmado. La próxima vez, pídele primero que lea esas notas y te ahorrarás una ronda de explicaciones. En Agent.Space, los archivos del Workspace se quedan guardados, y otra conversación u otro Agent también puede leerlos; por eso, «escribirlo en un archivo» es la forma más fiable de que algo se recuerde.
La experiencia puede ir un paso más allá: guardar las buenas prácticas que has descubierto esta vez. Por ejemplo, te das cuenta de que la hora de encuentro, enterrada en un párrafo largo, se pasa por alto con facilidad; cuando la mueves justo debajo del título, tus amigos la encuentran a la primera. Puedes apuntar «la información clave, arriba; al terminar, revisar en anchura de móvil» para la próxima página de un evento.
Este tipo de aprendizaje consiste en guardar información y volver a usarla; no significa que el modelo se reentrene cada vez que hablas con él. Las decisiones de las notas también pueden quedarse anticuadas, así que lo importante hay que confirmarlo; y un Agent nuevo tampoco sabe automáticamente todo lo que se ha dicho en otras conversaciones.
Skills: tus buenas prácticas en un pequeño manual
Si haces páginas de eventos a menudo, no hace falta que expliques todo el proceso desde cero cada vez. Puedes recoger lo que te funciona de forma estable en una Skill (en plural, Skills), que en español se suele traducir como «habilidad».
Piensa en ella como un manual de trabajo para el Agent: cuándo usarla, qué pasos seguir y cómo comprobar el resultado. Imagina un manual de «página de invitación para eventos»: primero confirmar la hora y el lugar, luego organizar el contenido y, al final, revisar cómo se ve en el móvil y el botón para apuntarse. También puede incluir plantillas, ejemplos o pequeños programas que ayuden a hacerlo.
En los productos que admiten Skills, el Agent puede leer este manual cuando la tarea encaja, y tú también puedes pedirle expresamente que use una Skill concreta. El formato Agent Skills, muy extendido, guarda las instrucciones en un archivo SKILL.md; de momento basta con entender para qué sirve, no hace falta que aprendas a escribirlo ya.
En Agent.Space, «Plugins», en la barra lateral izquierda, es donde viven estos manuales y herramientas: puedes buscar e instalar Skills que ha preparado otra gente, o conectar otros servicios. Se instalan una vez y todos los Agents del Workspace pueden usarlas. La capacidad de «Creación web» que usamos para hacer la página es uno de los plugins que vienen incluidos.
Con la invitación, los tres términos se distinguen así: las herramientas son las que cambian el archivo; la memoria puede guardar que «esta actividad es apta para principiantes»; y la Skill aporta el método, como «qué datos confirmar primero al hacer una página de evento». Las instrucciones de una Skill pueden guiar el uso de las herramientas, pero qué herramientas puede usar y a qué archivos puede acceder sigue dependiendo del entorno y de los permisos actuales.
Así que un Agent puede ir cogiendo soltura con ayuda de la memoria y las Skills, pero esas capacidades necesitan que el producto las admita. Para tu primera página web, basta con explicar bien la tarea para empezar.
La primera vez, decides tú
Tú sigues siendo quien sabe «por qué se organiza esta actividad». Puede que el Agent convierta «dar una vuelta tranquila» en algo que parece una prueba de resistencia; si añades «solo queremos despejarnos, el ritmo da igual», ya sabrá mejor hacia dónde ir.
La primera vez que le encargues algo, basta con dejar claras tres cosas: qué quieres conseguir, qué material tienes y cuándo se da por terminado. Por ejemplo: hacer una página de invitación; usar la hora y la ruta que le das; guardarla como archivo, que se lea bien en el móvil y que el botón funcione.
Después, vuelve al resultado y revísalo: ¿se abre el archivo? ¿La información es correcta? ¿Ha cambiado lo que tenía que cambiar? Este ir y venir te servirá más que buscar una «frase mágica» que lo resuelva todo.
En el próximo capítulo distinguiremos el modelo y el Harness que hay detrás. Si sabes cómo trabajan juntas estas piezas, no te liarás cuando aparezcan nombres nuevos.
Si quieres una explicación más formal, puedes seguir con la introducción a los Agents de Hugging Face y la explicación de Anthropic sobre el ciclo de trabajo de un Agent. El ejemplo del paseo y la historia de práctica son originales de Agent.Space.