Guía
Un agente de IA prepara el trabajo y se detiene donde tú lo decidiste
Un agente que ejecuta acciones necesita permisos mínimos, límites de monto y horario, confirmación humana sobre cierto umbral y un registro de auditoría, decididos antes que su instrucción. Sin eso, un error se ejecuta tan rápido como un acierto.
Revisado el por Grupo Anta.
Antes de construir uno
Si los pasos son siempre los mismos y en el mismo orden, es una automatización, no un agente
Un agente decide qué hacer a partir de una entrada que no siempre calza con un patrón fijo. Si ya sabes de memoria los pasos y el orden, escribirlos como una regla es más barato y más fácil de auditar.
| Situación | Qué es | Qué falla si se confunden |
|---|---|---|
| El siguiente paso es siempre el mismo, para cualquier entrada válida | Automatización: una regla fija, sin un modelo decidiendo en el medio | Ponerle un agente encima agrega costo por token y una fuente de error nueva donde antes no había ninguna |
| El siguiente paso depende de lo que devolvió el paso anterior, y ese resultado no se puede prever del todo | Agente: un modelo decide qué herramienta usar y cuándo detenerse | Tratarlo como automatización deja sin cubrir el caso real que no calza con el flujo escrito de antemano |
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- El término medio: un router, no un agente
- Un paso de clasificación (¿esta solicitud es de tipo A, B o C?) seguido de un flujo fijo distinto para cada tipo sigue siendo una automatización con una bifurcación. El modelo decide una vez, al principio, y no vuelve a decidir en medio del proceso ni elige entre herramientas por su cuenta.
Herramientas y estado
Cada herramienta que un agente usa debería poder hacer una sola cosa, y nada más
El catálogo de herramientas es el límite real de lo que un agente puede hacer, más que su instrucción. Y lo que el agente sabe de una tarea se guarda afuera, con su propia clave, no en lo que el modelo recuerda haber dicho.
| Herramienta | Qué puede hacer | Qué tiene prohibido |
|---|---|---|
| Buscar cliente por RUC o DNI | Leer sus datos y su historial | Modificar o crear ningún registro |
| Preparar una nota de crédito | Calcular el monto y dejarla en borrador | Emitirla sin pasar por el paso de límites y confirmación |
| Consultar historial de pagos | Leer los movimientos de una cuenta | Exportar o enviar esa información a un canal externo |
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- El estado vive en una tabla, no en el historial de mensajes
- Qué paso va, qué se decidió antes y qué falta se guarda en una base de datos propia, indexada por el identificador de la tarea. Un historial de conversación se puede editar, truncar o perder entre reintentos; una fila en una tabla, no. Cuando el agente «recuerda» algo, en realidad está leyendo ese registro.
Antes de ejecutar
Antes de ejecutar, un agente responde tres preguntas: si ya lo hizo, si está dentro del límite y si necesita una persona
Las tres preguntas se resuelven con código, no con una instrucción de texto que el modelo podría pasar por alto. Cualquiera de las tres puede detener la acción antes de que llegue al sistema.
Clave de idempotencia
Ya ejecutada Devuelve el resultado guardado, no repite la acción
Nueva Continúa a la siguiente compuerta
Límites: monto, cantidad, horario
Fuera del límite Se rechaza; no se ejecuta ni queda pendiente
Dentro del límite Continúa a la siguiente compuerta
Umbral de confirmación
Sobre el umbral Una persona aprueba antes de ejecutar
Bajo el umbral Se ejecuta directo
Auditoría
Se registra qué se pidió, qué se decidió y quién aprobó, se haya ejecutado o no
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- La clave de idempotencia sale del pedido, no de un identificador aleatorio
- Se construye a partir de datos del propio pedido —cliente, tipo de acción y una referencia de negocio, como el número de pedido que motiva la nota de crédito—. Si el identificador cambia en cada reintento, la protección no protege nada.
- Los límites son configuración, no una constante en el código
- Un límite o un umbral que solo se puede cambiar con un despliegue tiende a quedar desactualizado. Se guardan editables, con quién los cambió y cuándo.
Pruebas
Un agente se prueba con los escenarios que ya fallaron antes, no solo con los que siempre funcionaron
Un banco de escenarios fijo —casos límite, ambiguos y adversarios— se corre en cada cambio de instrucción o de modelo. El que pasaba ayer y falla hoy es una regresión, y se trata como un bug.
| Qué se prueba | Cómo | Qué significa que falle |
|---|---|---|
| Reintentos ante un error del sistema externo | Se simula que la herramienta falla a la mitad de la ejecución y se reintenta con la misma clave de idempotencia | Si el reintento genera una segunda acción en vez de reusar el resultado, la clave de idempotencia no está bien construida |
| Escenarios límite y adversarios | Un banco fijo de casos: el monto justo en el umbral, una solicitud ambigua, una que intenta que el agente use una herramienta fuera de su alcance | Un caso que el agente resolvía bien y deja de resolver tras un cambio de instrucción es una regresión, no una excepción |
| Regresión entre versiones | Se corre el mismo banco de escenarios contra la versión nueva antes de reemplazar la anterior, y se comparan los resultados caso por caso | Un cambio que mejora el promedio pero rompe un caso que antes funcionaba sigue siendo una regresión en ese caso |
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- El banco no lo escribe quien escribió el prompt
- Un conjunto de prueba armado por la misma persona que ajustó la instrucción tiende a repetir sus propios supuestos. Conviene que alguien más agregue los casos adversarios, incluidos los del ejemplo de esta guía.
Costo
Un flujo de varios pasos cuesta varias veces lo que una sola llamada al modelo
Cada paso de un agente es, casi siempre, una llamada al modelo con su propio contexto y su propia salida. El costo real se calcula multiplicando pasos por tokens por la tasa de reintento, no por el precio de una consulta simple.
| Modelo | Precio por millón de tokens (entrada / salida) | Costo por flujo completo |
|---|---|---|
| OpenAI gpt-5-nano | USD 0.05 / USD 0.40 | USD 0.0009 |
| OpenAI gpt-6-luna | USD 0.10 / USD 0.50 | USD 0.0015 |
| Claude Haiku 4.5 | USD 1.00 / USD 5.00 | USD 0.0150 |
| Claude Sonnet 5 | USD 2.00 / USD 10.00 | USD 0.0300 |
Supuesto: un flujo de 5 pasos, 1.500 tokens de entrada y 200 de salida por paso, con 20% de reintentos (factor 1,2).
Precio publicado por cada proveedor, consultado el 22/09/2026. No incluye impuestos ni el costo de construir y operar el agente.
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- No todos los pasos necesitan el mismo modelo
- Un paso que solo extrae datos de un formulario puede resolverse con un modelo económico, y reservar uno de gama media para el paso que de verdad razona sobre una excepción. Mezclar modelos por paso, no por flujo completo, es lo que baja el costo sin sacrificar el paso que sí necesita más capacidad.
- El costo escala con el volumen, no solo con el flujo
- El número de esta tabla es por flujo completo (una solicitud de principio a fin). Para 1.000 solicitudes al mes, se multiplica por 1.000: la diferencia entre el modelo más barato y el más caro de la tabla deja de ser centavos.
Observabilidad y gobierno
Sin una traza de cada paso, un agente que se equivocó dos veces parece dos incidentes distintos
Lo que un agente hizo tiene que poder reconstruirse después, paso por paso, sin depender de la memoria de quien lo revisa.
-
Traza cada paso, no solo el resultado final
Qué herramienta se llamó, con qué argumentos, qué devolvió y qué decidió el modelo con ese resultado. Sin los argumentos y el resultado, una traza que solo dice qué herramienta se usó no permite reconstruir si el monto ejecutado fue el que se pidió.
-
El catálogo de herramientas es el límite, se exponga como se exponga
El protocolo MCP (Model Context Protocol) es una de las formas de exponerle ese catálogo a un modelo; el límite lo definen los permisos de cada herramienta, no el protocolo que la expone.
-
El gobierno se revisa como un permiso de base de datos
Quién aprueba agregar una herramienta nueva o subir un límite, y con qué frecuencia se audita lo que el agente ejecutó de verdad contra lo que se le permitió.
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- La cadencia mínima de auditoría
- Cuando se agrega una herramienta o se cambia un límite, y al menos una vez por trimestre contra lo que el agente ejecutó de verdad, no contra lo que su instrucción dice que debería hacer.
Un ejemplo
Un agente de notas de crédito decide, prepara y se detiene exactamente donde se le dijo que se detuviera
El mismo principio de esta guía, aplicado a un proceso: un agente que prepara y emite notas de crédito, con un límite de monto que decide si actúa solo o espera una aprobación.
- Regla del negocio Si la nota de crédito es menor a S/ 500, el agente la emite directamente y notifica al área contable.
- Cómo se comprueba Solicitar una nota de crédito de S/ 320: se emite sin pasar por una persona, y aparece en el registro de auditoría con el motivo.
- Regla del negocio Si la nota de crédito es de S/ 500 o más, el agente la deja preparada y espera la aprobación de un responsable antes de emitirla.
- Cómo se comprueba Solicitar una nota de crédito de S/ 1.200: queda en estado «pendiente de aprobación» y no se emite hasta que alguien la confirma.
- Regla del negocio Si la misma solicitud llega dos veces con la misma clave de idempotencia, el agente no emite una segunda nota.
- Cómo se comprueba Enviar la misma solicitud dos veces seguidas: en el sistema aparece una sola nota de crédito.
Escenario ilustrativo con datos ficticios.
Lo que se pregunta justo después de decidir los límites
- ¿Cómo se construye un asistente que responde con los documentos de la empresa?
Si antes de actuar el agente necesita buscar información dispersa en documentos, no solo un campo de tu sistema. Guía
- ¿Cuánto cuesta implementar IA en una empresa?
Cuánto cuesta operar un modelo por documento o por consulta, más allá del cálculo de este flujo. Guía
- Una integración entre tus sistemas, con la regla de cuál manda
Dónde se contrata: la integración entre sistemas que le da al agente algo real sobre qué actuar. Lo que construimos
- La automatización de un proceso concreto, con lo dudoso derivado a una persona
La automatización de un proceso completo, con lo dudoso derivado a una persona. Lo que construimos
¿Quieres que un agente prepare el trabajo y una persona solo confirme?
Cuéntanos qué proceso repite tu equipo y en qué paso necesita que alguien apruebe. Te decimos qué límites, confirmaciones y registro necesita antes de tocar tu sistema.