---
title: Agente
---

import { Callout } from 'fumadocs-ui/components/callout'
import { Tab, Tabs } from 'fumadocs-ui/components/tabs'
import { Image } from '@/components/ui/image'

El bloque Agente conecta tu flujo de trabajo con Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). Procesa entradas en lenguaje natural, llama a herramientas externas y genera salidas estructuradas o no estructuradas.

<div className="flex justify-center">
  <Image
    src="/static/blocks/agent.png"
    alt="Configuración del bloque Agente"
    width={500}
    height={400}
    className="my-6"
  />
</div> 

## Opciones de configuración

### Prompt del sistema

El prompt del sistema establece los parámetros operativos y las restricciones de comportamiento del agente. Esta configuración define el rol del agente, la metodología de respuesta y los límites de procesamiento para todas las solicitudes entrantes.

```markdown
You are a helpful assistant that specializes in financial analysis.
Always provide clear explanations and cite sources when possible.
When responding to questions about investments, include risk disclaimers.
```

### Prompt del usuario

El prompt del usuario representa los datos de entrada principales para el procesamiento de inferencia. Este parámetro acepta texto en lenguaje natural o datos estructurados que el agente analizará y a los que responderá. Las fuentes de entrada incluyen:

- **Configuración estática**: Entrada de texto directa especificada en la configuración del bloque
- **Entrada dinámica**: Datos pasados desde bloques anteriores a través de interfaces de conexión
- **Generación en tiempo de ejecución**: Contenido generado programáticamente durante la ejecución del flujo de trabajo

### Selección de modelo

El bloque Agente admite múltiples proveedores de LLM a través de una interfaz de inferencia unificada. Los modelos disponibles incluyen:

- **OpenAI**: GPT-5.1, GPT-5, GPT-4o, o1, o3, o4-mini, gpt-4.1
- **Anthropic**: Claude 4.5 Sonnet, Claude Opus 4.1
- **Google**: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash
- **Otros proveedores**: Groq, Cerebras, xAI, Azure OpenAI, OpenRouter
- **Modelos locales**: modelos compatibles con Ollama o VLLM

### Temperatura

Controla la aleatoriedad y creatividad de la respuesta:

- **Baja (0-0.3)**: Determinista y enfocada. Mejor para tareas factuales y precisión.
- **Media (0.3-0.7)**: Equilibrio entre creatividad y enfoque. Buena para uso general.
- **Alta (0.7-2.0)**: Creativa y variada. Ideal para lluvia de ideas y generación de contenido.

### Clave API

Tu clave API para el proveedor LLM seleccionado. Se almacena de forma segura y se utiliza para la autenticación.

### Herramientas

Amplía las capacidades del agente con integraciones externas. Selecciona entre más de 60 herramientas predefinidas o define funciones personalizadas.

**Categorías disponibles:**
- **Comunicación**: Gmail, Slack, Telegram, WhatsApp, Microsoft Teams
- **Fuentes de datos**: Notion, Google Sheets, Airtable, Supabase, Pinecone
- **Servicios web**: Firecrawl, Google Search, Exa AI, automatización de navegador
- **Desarrollo**: GitHub, Jira, Linear
- **Servicios de IA**: OpenAI, Perplexity, Hugging Face, ElevenLabs

**Modos de ejecución:**
- **Auto**: El modelo decide cuándo usar herramientas según el contexto
- **Requerido**: La herramienta debe ser llamada en cada solicitud
- **Ninguno**: Herramienta disponible pero no sugerida al modelo

### Formato de respuesta

El parámetro de formato de respuesta impone la generación de salidas estructuradas mediante la validación de esquemas JSON. Esto asegura respuestas consistentes y legibles por máquina que se ajustan a estructuras de datos predefinidas:

```json
{
  "name": "user_analysis",
  "schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "sentiment": {
        "type": "string",
        "enum": ["positive", "negative", "neutral"]
      },
      "confidence": {
        "type": "number",
        "minimum": 0,
        "maximum": 1
      }
    },
    "required": ["sentiment", "confidence"]
  }
}
```

Esta configuración restringe la salida del modelo para que cumpla con el esquema especificado, evitando respuestas de texto libre y asegurando la generación de datos estructurados.

### Acceso a los resultados

Después de que un agente completa su tarea, puedes acceder a sus salidas:

- **`<agent.content>`**: El texto de respuesta del agente o datos estructurados
- **`<agent.tokens>`**: Estadísticas de uso de tokens (prompt, completion, total)
- **`<agent.tool_calls>`**: Detalles de cualquier herramienta que el agente utilizó durante la ejecución
- **`<agent.cost>`**: Costo estimado de la llamada a la API (si está disponible)

## Funciones avanzadas

### Memoria + Agente: Historial de conversación

Utiliza un bloque `Memory` con un `id` consistente (por ejemplo, `chat`) para persistir mensajes entre ejecuciones, e incluir ese historial en el prompt del Agente.

- Añade el mensaje del usuario antes del Agente
- Lee el historial de conversación para contexto
- Añade la respuesta del Agente después de que se ejecute

Consulta la referencia del bloque [`Memory`](/tools/memory) para más detalles.

## Salidas

- **`<agent.content>`**: Texto de respuesta del agente
- **`<agent.tokens>`**: Estadísticas de uso de tokens
- **`<agent.tool_calls>`**: Detalles de ejecución de herramientas
- **`<agent.cost>`**: Costo estimado de la llamada a la API

## Ejemplos de casos de uso

**Automatización de atención al cliente** - Gestiona consultas con acceso a base de datos y herramientas

```
API (Ticket) → Agent (Postgres, KB, Linear) → Gmail (Reply) → Memory (Save)
```

**Análisis de contenido multi-modelo** - Analiza contenido con diferentes modelos de IA

```
Function (Process) → Agent (GPT-4o Technical) → Agent (Claude Sentiment) → Function (Report)
```

**Asistente de investigación con herramientas** - Investiga con búsqueda web y acceso a documentos

```
Input → Agent (Google Search, Notion) → Function (Compile Report)
```

## Mejores prácticas

- **Sé específico en los prompts del sistema**: Define claramente el rol, tono y limitaciones del agente. Cuanto más específicas sean tus instrucciones, mejor podrá el agente cumplir con su propósito.
- **Elige la configuración de temperatura adecuada**: Usa configuraciones de temperatura más bajas (0-0.3) cuando la precisión sea importante, o aumenta la temperatura (0.7-2.0) para respuestas más creativas o variadas.
- **Aprovecha las herramientas eficazmente**: Integra herramientas que complementen el propósito del agente y mejoren sus capacidades. Sé selectivo con las herramientas que proporcionas para evitar sobrecargar al agente. Para tareas con poco solapamiento, usa otro bloque de Agente para obtener mejores resultados.
