Cómo Funcionan los Agentes de IA: Arquitectura y Ciclo ReAct [2026]
Un agente de IA funciona mediante un bucle iterativo en el que percibe una entrada, razona sobre ella, ejecuta una acción con herramientas externas y observa el resultado antes de decidir el siguiente paso. Este ciclo, conocido como ReAct, es lo que separa a un agente de un simple modelo de lenguaje que genera texto. En este artículo vas a entender los cinco componentes internos de la arquitectura de un agente IA, cómo opera el ciclo ReAct con un ejemplo real y por qué el prompt engineering determina si tu agente resuelve el 50 % o el 80 % de las consultas. Si buscas primero una definición general, consulta nuestra guía completa de agentes IA.
Los 5 Componentes de la Arquitectura
Todo agente de IA funcional se construye sobre cinco componentes que trabajan de forma coordinada. Elimina cualquiera y lo que obtienes es un sistema incapaz de operar con autonomía.
El LLM como Cerebro Central
El LLM (Large Language Model) es el motor de razonamiento del agente. Modelos como GPT-4o de OpenAI, Claude de Anthropic, Google Gemini o Llama de Meta comprenden instrucciones en lenguaje natural y deciden qué acción tomar a continuación. El LLM no almacena datos ni ejecuta código por sí mismo: razona sobre qué hacer y en qué orden. La elección del modelo base impacta directamente en la calidad del razonamiento, la capacidad de seguir instrucciones complejas y el coste operativo por token procesado.
Memoria a Corto y Largo Plazo
La memoria es lo que permite al agente no empezar cada conversación desde cero. La memoria a corto plazo corresponde a la context window del LLM: toda la información de la sesión activa. La memoria a largo plazo se implementa mediante vector databases como Pinecone o Weaviate, donde se almacenan embeddings — representaciones numéricas de conversaciones pasadas y documentos internos. Cuando un cliente repite contacto, el agente recupera su historial completo y ofrece una experiencia personalizada sin pedir datos de nuevo.
Herramientas (Tools)
Las herramientas son el mecanismo que transforma al agente de "entender" a "hacer". Una herramienta puede ser una API REST para consultar pedidos, una conexión a un CRM, un intérprete de código para cálculos o una integración con la WhatsApp Business API para enviar mensajes. El LLM decide cuándo y qué herramienta usar mediante un protocolo conocido como function calling (o tool use). Este mecanismo es lo que diferencia a un agente IA de un chatbot: el chatbot responde con texto; el agente ejecuta acciones reales en sistemas externos.
Planificación
La planificación es la capacidad de descomponer una tarea compleja en subtareas manejables. Técnicas como Chain-of-Thought prompting fuerzan al modelo a razonar paso a paso antes de actuar. Si un cliente pide "cancela mi suscripción y devuélveme lo proporcional", el agente descompone: identificar usuario, consultar suscripción activa, calcular importe, procesar cancelación, iniciar reembolso y confirmar. Sin planificación, intentaría resolver todo de golpe y fallaría.
Percepción
La percepción va más allá del texto literal. Incluye análisis de intención (¿el usuario quiere información o ejecutar una acción?), detección de sentimiento (¿está frustrado?), extracción de entidades (nombres, números de pedido, fechas) y comprensión del contexto conversacional. En agentes avanzados, la percepción también abarca entrada multimodal: imágenes (foto de un producto defectuoso), mensajes de voz en WhatsApp o documentos adjuntos que el agente procesa mediante NLP avanzado.
El Ciclo ReAct: Percepción, Razonamiento, Acción, Observación
Un agente IA no procesa solicitudes de forma lineal como un programa convencional. Opera en un bucle iterativo llamado ReAct (Reasoning + Acting), un paradigma descrito por investigadores de Google y la Universidad de Princeton en 2022 y adoptado como estándar de facto en frameworks como LangChain y LangGraph. El ciclo tiene cuatro fases que se repiten hasta que el objetivo se cumple.
Paso 1 — Percibir. El agente recibe un estímulo. Un cliente escribe en WhatsApp: "Mi pedido no ha llegado y llevo tres días esperando". El agente analiza el mensaje: detecta una intención de reclamación, un sentimiento de frustración y una entidad temporal ("tres días").
Paso 2 — Razonar. El LLM evalúa la situación, consulta la memoria para comprobar si hay interacciones previas con este cliente y genera un plan de acción. Razona: "Necesito consultar el sistema de pedidos para verificar el estado del envío. Voy a usar la herramienta de consulta de pedidos con el número de teléfono del cliente como identificador". Este paso es el razonamiento interno — el modelo "piensa en voz alta" sobre qué herramientas necesita y en qué orden.
Paso 3 — Actuar. El agente ejecuta la acción: llama a la API del sistema de gestión de pedidos y recibe una respuesta indicando que el envío tiene un retraso por incidencia en el almacén de destino con una nueva fecha estimada de entrega.
Paso 4 — Observar. El agente evalúa el resultado. Tiene la información que necesitaba. Pero el ciclo no termina: el agente vuelve a razonar. Dado el sentimiento de frustración, decide ofrecer un descuento compensatorio además de informar sobre el retraso. Ejecuta una segunda acción (registra el descuento en el CRM) y compone un mensaje personalizado para el cliente con la información del envío, la disculpa y el código de descuento.
Este bucle continuo es lo que convierte a los agentes en sistemas capaces de resolver problemas que nunca se programaron explícitamente. Un programa lineal necesita que anticipes cada escenario. Un agente de IA con ReAct razona sobre la situación en tiempo real, adapta su comportamiento y encadena múltiples acciones hasta alcanzar el objetivo. Es la diferencia entre un software que sigue reglas fijas y un sistema que genuinamente resuelve problemas. Frameworks como LangGraph modelan estos flujos como grafos dirigidos, permitiendo definir caminos condicionales, bucles y puntos de escalación humana.
El Papel del Prompt Engineering
El system prompt es el ADN del agente. Define su comportamiento, sus reglas de actuación, cuándo usar cada herramienta, cómo formatear respuestas, cuándo escalar a un humano y qué información no debe inventar jamás. Un prompt engineering bien ejecutado es la diferencia entre un agente que resuelve el 50 % de las consultas y uno que alcanza el 80 %.
El system prompt incluye: identidad del agente (nombre, tono, idioma), descripción de cada herramienta disponible con parámetros y ejemplos, guardrails de seguridad (no compartir datos de otros clientes, no aprobar reembolsos por encima de cierto importe sin supervisión, no dar asesoramiento legal) y reglas de escalación. Todo esto debe caber dentro de la context window del modelo, que se gestiona mediante tokenización — el proceso de convertir texto en unidades numéricas que el LLM puede procesar. Cuanto más largo y detallado sea el prompt, menos espacio queda para la conversación y la memoria, lo que obliga a un equilibrio técnico entre instrucciones exhaustivas y capacidad operativa.
Los tipos de agentes IA más efectivos no son los que usan el modelo más potente, sino los que tienen el prompt mejor diseñado.
Conclusión
Un agente de IA funciona combinando cinco componentes — LLM, memoria, herramientas, planificación y percepción — orquestados por el ciclo ReAct de percepción-razonamiento-acción-observación. Este bucle iterativo es lo que le permite resolver problemas complejos con autonomía, encadenando múltiples acciones hasta alcanzar el objetivo.
Si quieres profundizar en qué es un agente, consulta qué es un agente de IA. Si estás listo para construir uno, revisa cómo crear un agente IA paso a paso. Y para una visión completa del ecosistema, nuestra guía de agentes IA cubre tipos, herramientas, beneficios y casos de uso.
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