Descubre las cuatro características clave que definen a los agentes profundos: herramientas de planificación, subagentes, sistemas de archivos y prompts de sistema detallados. Aprende cómo agentes de IA modernos como Claude Code y Manus logran tareas complejas y de largo alcance.
El panorama de la inteligencia artificial ha experimentado una transformación notable con la aparición de sistemas de agentes sofisticados capaces de abordar tareas complejas y de múltiples pasos que habrían sido imposibles hace apenas unos meses. Herramientas como Claude Code han capturado la imaginación de la comunidad de desarrolladores no solo por su destreza en la programación, sino también por su sorprendente versatilidad para escribir libros, generar informes y afrontar diversos retos intelectuales. Esta capacidad proviene de una innovación arquitectónica fundamental: el concepto de agentes profundos—sistemas de IA diseñados para planificar extensamente, ejecutar de forma metódica y profundizar en problemas complejos manteniendo la coherencia a lo largo de tareas prolongadas.
Los agentes profundos representan una evolución significativa en la forma en que diseñamos sistemas de IA para lograr objetivos ambiciosos. A diferencia de los modelos de lenguaje tradicionales de una sola llamada o de agentes secuenciales simples, los agentes profundos están específicamente diseñados para manejar tareas que requieren razonamiento sostenido, refinamiento iterativo y la capacidad de explorar múltiples dominios de problemas simultáneamente. La aparición de sistemas como Manus (un agente de propósito general), Deep Research de OpenAI y Claude Code demuestra que este patrón arquitectónico se está volviendo cada vez más central para construir sistemas de IA capaces.
El principio fundamental detrás de los agentes profundos es engañosamente simple: el mismo ciclo de llamadas a herramientas que impulsa a los agentes básicos puede mejorarse drásticamente mediante cuatro adiciones estratégicas. Estas mejoras no requieren inventar nuevos algoritmos ni enfoques radicalmente diferentes de razonamiento en IA. En cambio, aprovechan la ingeniería cuidadosa de las herramientas disponibles para los agentes, la estructura de sus procesos de planificación y la orientación detallada proporcionada a través de los prompts de sistema. Este enfoque ha resultado notablemente eficaz porque funciona con las fortalezas naturales de los modelos de lenguaje grandes en lugar de ir en su contra.
Las implicaciones prácticas de la arquitectura de agentes profundos van mucho más allá del interés académico. Las organizaciones se enfrentan cada vez más a desafíos que requieren automatización inteligente y sostenida: realizar investigaciones de mercado exhaustivas, generar documentación técnica detallada, construir sistemas de software complejos y gestionar flujos de trabajo de varias etapas que pueden durar horas o días. Los enfoques tradicionales de automatización tienen dificultades en estos escenarios porque carecen de la flexibilidad y la capacidad de razonamiento que aportan los agentes profundos.
Para los desarrolladores y organizaciones que consideran la automatización con IA, comprender la arquitectura de agentes profundos ofrece varias ventajas clave:
Los agentes profundos se definen por cuatro características esenciales que trabajan juntas para permitir la ejecución sofisticada de tareas. Comprender cada pilar ayuda a explicar por qué estos sistemas triunfan donde otros enfoques más simples fracasan.
El primer componente crítico de la arquitectura de agentes profundos es la herramienta de planificación. Puede parecer una adición simple, pero aborda un reto fundamental: los modelos de lenguaje, a pesar de sus impresionantes capacidades, tienen dificultades para mantener la coherencia al ejecutar tareas que abarcan muchos pasos o requieren un enfoque sostenido en un objetivo de alto nivel.
Manus, por ejemplo, incluye un módulo de planificación dedicado en su prompt de sistema que instruye explícitamente al agente para que genere y siga un plan de tareas. El prompt describe cómo la planificación de tareas se proporcionará como eventos en un flujo de eventos, y, crucialmente, le indica al agente que ejecute todo de acuerdo con ese plan. Claude Code implementa un concepto similar mediante su herramienta para escribir listas de tareas (to-do write), que crea y gestiona listas estructuradas de tareas.
Lo realmente elegante de estas herramientas de planificación es su simplicidad. La herramienta de listas de tareas de Claude Code es esencialmente un no-op: no persiste datos en una base de datos ni mantiene estado en el sentido tradicional. En su lugar, permite que el modelo genere una lista de tareas, que aparece en la ventana de contexto del modelo como un mensaje. Cuando el agente necesita actualizar el plan, simplemente genera una nueva lista de tareas. Este enfoque es muy efectivo porque aprovecha la ventana de contexto del modelo como una especie de memoria de trabajo.
La herramienta de planificación resuelve un problema fundamental: sin una planificación explícita, los agentes tienden a perder de vista sus objetivos de alto nivel mientras ejecutan pasos individuales. La herramienta de planificación mantiene al agente anclado a su objetivo general, posibilitando una ejecución coherente a lo largo de horizontes temporales mayores.
El segundo pilar de la arquitectura de agentes profundos es el uso de subagentes: agentes especializados a los que el orquestador principal puede delegar tareas manteniendo una separación clara de responsabilidades. La investigación de Anthropic ilustra claramente este patrón, mostrando cómo un agente principal puede coordinar múltiples subagentes especializados para funciones como verificación de citas y recopilación de información en paralelo.
Los subagentes ofrecen varias ventajas distintas que, combinadas, permiten una ejecución de tareas más sofisticada:
Preservación y aislamiento del contexto: Cada subagente opera en su propio contexto aislado. Cuando un subagente explora un dominio complejo—realizando investigaciones profundas, múltiples llamadas a herramientas o generando resultados intermedios extensos—nada de esto contamina la ventana de contexto del agente principal. A la inversa, el trabajo previo del agente principal no limita el pensamiento del subagente. Este aislamiento permite que los subagentes se centren intensamente en su dominio específico sin interferencias cognitivas.
Especialización: Los subagentes pueden estar equipados con prompts de sistema y herramientas personalizadas que los orientan hacia determinados tipos de problemas. Un subagente puede estar optimizado para investigación y recopilación de información, mientras que otro destaca en generación de código o análisis técnico. Esta especialización permite a cada subagente aportar experiencia focalizada, a menudo logrando mejores resultados que un agente generalista intentando hacerlo todo.
Reutilización y modularidad: Un subagente diseñado para un propósito puede reutilizarse en diferentes agentes principales o flujos de trabajo. Esta modularidad reduce el esfuerzo de desarrollo y crea bloques de construcción combinables de nuevas formas.
Permisos granulares: Diferentes subagentes pueden tener distintos niveles de permisos y acceso a herramientas. Un subagente puede tener permiso para escribir archivos y ejecutar código, mientras que otro solo puede leer ciertos recursos. Este modelo de permisos mejora la seguridad y la calidad de los resultados al evitar acciones inapropiadas.
La combinación de preservación de contexto, especialización y delegación focalizada permite a los agentes profundos abordar problemas que sobrepasarían a un solo agente monolítico. Al dividir tareas complejas en subtareas especializadas y asignarlas a agentes enfocados, el sistema logra mejores resultados y un uso más eficiente de la capacidad de razonamiento del modelo.
El tercer pilar aborda una limitación fundamental de los modelos de lenguaje: sus ventanas de contexto, aunque amplias, son finitas. A medida que los agentes ejecutan tareas y generan resultados intermedios, observaciones y pasos de razonamiento, la cantidad de contexto crece. Si todo este contexto se retroalimenta continuamente al LLM, el rendimiento disminuye porque el modelo lucha por mantener el foco en medio de un ruido creciente.
Los sistemas de archivos resuelven este problema de forma elegante. En lugar de mantener todas las observaciones y resultados intermedios en el contexto activo, los agentes pueden escribir información importante en archivos. El agente puede luego consultar esos archivos cuando lo necesite—leyendo documentos específicos, actualizando archivos existentes o creando nuevos—sin mantenerlo todo en la ventana de contexto activa.
El enfoque de Manus ilustra claramente este principio. En vez de incluir observaciones voluminosas directamente en el contexto del LLM, el sistema utiliza observaciones breves que hacen referencia a archivos: “Ver documento X” o “Consultar archivo Y”. El agente puede leer deliberadamente estos archivos cuando sea relevante, pero no consumen espacio de contexto cuando no son necesarios.
| Estrategia de gestión de contexto | Enfoque | Beneficio | Riesgo/Desventaja |
|---|---|---|---|
| Todo en contexto | Mantener todas las observaciones en el contexto del LLM | Acceso inmediato a toda la información | La ventana de contexto se llena rápido; el rendimiento disminuye |
| Referencias a archivos | Almacenar observaciones en archivos; referenciar por nombre | Uso eficiente del contexto; escalabilidad | Requiere lecturas deliberadas; añade latencia |
| Enfoque híbrido | Mantener contexto activo; archivar en archivos | Equilibrio entre eficiencia y respuesta | Requiere gestión cuidadosa sobre qué permanece activo |
| Actualizaciones en streaming | Actualizar archivos continuamente; lectura selectiva | Soporta tareas de muy larga duración | Implementación compleja; posibles problemas de consistencia |
Los modelos de Anthropic son especialmente aptos para este enfoque porque están ajustados para usar herramientas específicas de edición de archivos de manera efectiva. Los modelos comprenden cómo escribir en archivos, leerlos y gestionar el contexto basado en archivos. Este ajuste fino es fundamental: significa que el modelo recurre naturalmente a usar archivos para la gestión de contexto en vez de tratarlos como algo secundario.
El cuarto y último pilar suele pasarse por alto a pesar de ser absolutamente crucial: prompts de sistema detallados y exhaustivos. Existe la creencia común de que, como los modelos modernos son tan capaces, basta con un prompt breve y el modelo resolverá el resto. Esto es fundamentalmente incorrecto.
Los prompts de sistema que utilizan los agentes profundos líderes no son instrucciones breves; son documentos extensos, a menudo de cientos o miles de líneas. El prompt de Deep Research de Anthropic, que es de código abierto, es un ejemplo de ello. El prompt incluye orientación detallada sobre:
Este prompting exhaustivo es necesario porque el agente debe comprender no solo qué hacer, sino cómo hacerlo eficazmente. El prompt de sistema enseña al agente a usar herramientas de planificación para mantener la coherencia, a delegar en subagentes cuando corresponda, a gestionar el contexto mediante archivos y a razonar sobre problemas complejos de forma sistemática.
La lección aquí es que los prompts siguen importando, incluso con modelos altamente capaces. La diferencia entre un agente mediocre y uno excepcional a menudo radica en la calidad y exhaustividad del prompt de sistema. Los mejores agentes profundos en producción están respaldados por prompts de sistema que conllevan un esfuerzo de ingeniería significativo.
Para las organizaciones que construyen o despliegan agentes profundos, la complejidad de gestionar herramientas de planificación, subagentes, sistemas de archivos y prompts detallados puede ser considerable. Aquí es donde plataformas como FlowHunt resultan invaluables. FlowHunt proporciona herramientas integradas para orquestar flujos de trabajo complejos de IA, gestionar interacciones entre agentes y automatizar el despliegue de sistemas de agentes sofisticados.
El enfoque de FlowHunt para la gestión de agentes se alinea naturalmente con la arquitectura de agentes profundos. La plataforma permite a los equipos:
Al ofrecer estas capacidades en una plataforma integrada, FlowHunt reduce la carga de ingeniería para construir agentes profundos y permite a los equipos centrarse en la lógica específica de su dominio, en vez de la infraestructura.
Para los desarrolladores interesados en construir agentes profundos sin empezar desde cero, el paquete de Python open-source deep agents ofrece un valioso andamiaje. Este paquete incluye implementaciones listas para usar de los cuatro pilares:
El paquete reduce notablemente la cantidad de código necesario para construir un agente profundo funcional en comparación con implementarlo todo desde cero. Los desarrolladores proporcionan instrucciones personalizadas y herramientas específicas del dominio, y el paquete se encarga de la complejidad arquitectónica.
La arquitectura de agentes profundos tiene profundas implicaciones en la forma en que las organizaciones abordan la automatización y la integración de IA. Considera algunos escenarios concretos:
Investigación y análisis: Un agente profundo puede realizar una investigación de mercado exhaustiva planificando una investigación en varias etapas, delegando tareas específicas de investigación a subagentes especializados, gestionando los hallazgos en archivos y sintetizando los resultados en informes coherentes. Esto sería casi imposible de lograr de forma fiable con un agente simple.
Desarrollo de software: Claude Code demuestra cómo los agentes profundos pueden abordar proyectos de programación sustanciales. El agente planifica la arquitectura general, crea subagentes para diferentes componentes, gestiona archivos de código eficazmente y mantiene la coherencia a través de miles de líneas de código y múltiples archivos.
Generación de contenido: Los agentes profundos pueden escribir libros, generar informes detallados y crear documentación exhaustiva, manteniendo el enfoque en la estructura global y la narrativa, mientras delegan secciones específicas a subagentes y gestionan el contenido en archivos.
Automatización de flujos de trabajo: Las organizaciones pueden usar agentes profundos para automatizar procesos empresariales complejos y de múltiples etapas que requieren razonamiento, adaptación y coordinación entre varios sistemas.
Los agentes profundos representan un cambio fundamental en la forma en que diseñamos sistemas de IA para tareas complejas. Al combinar herramientas de planificación, subagentes, gestión de sistemas de archivos y prompts de sistema detallados, creamos agentes capaces de razonamiento sostenido y ejecución a lo largo de horizontes temporales extendidos. No se trata de algoritmos revolucionarios nuevos, sino de una ingeniería cuidadosa que aprovecha las fortalezas de los modelos de lenguaje y compensa sus limitaciones.
La aparición de sistemas como Claude Code, Manus y Deep Research de OpenAI demuestra que este patrón arquitectónico se está convirtiendo en el estándar para aplicaciones de IA sofisticadas. Para las organizaciones y desarrolladores que construyen la próxima generación de automatización impulsada por IA, comprender la arquitectura de agentes profundos es esencial. Ya sea implementando desde cero o utilizando plataformas como FlowHunt o paquetes open-source como deep agents, los principios son consistentes: planifica cuidadosamente, delega con inteligencia, gestiona el contexto eficientemente y guía el comportamiento mediante prompts comprensivos.
A medida que las capacidades de la IA continúen avanzando, los agentes profundos probablemente se convertirán en el enfoque predeterminado para cualquier tarea que requiera razonamiento sostenido y ejecución compleja. Las organizaciones que entiendan y dominen esta arquitectura estarán mejor posicionadas para aprovechar todo el potencial de la IA.
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Los agentes profundos son agentes de IA capaces de abordar tareas complejas y de largo alcance combinando cuatro características clave: herramientas de planificación, subagentes, acceso a sistemas de archivos y prompts de sistema detallados. Utilizan el mismo ciclo de llamadas a herramientas que los agentes simples, pero están mejorados con capacidades especializadas para un razonamiento y ejecución más profunda.
Aunque ambos usan el mismo ciclo básico de llamadas a herramientas, los agentes profundos se potencian con herramientas de planificación que ayudan a mantener la coherencia de las tareas en períodos más largos, subagentes que preservan el contexto y aportan experiencia especializada, sistemas de archivos para gestión del contexto y prompts de sistema exhaustivos que guían el comportamiento. Estas adiciones permiten a los agentes profundos manejar tareas complejas que superan a los agentes simples.
Los subagentes permiten que el agente orquestador principal delegue tareas especializadas preservando el contexto. Operan en contextos aislados, evitando que su trabajo contamine el contexto del agente principal. Los subagentes pueden tener experiencia especializada mediante prompts de sistema y herramientas personalizadas, diferentes niveles de permisos, y pueden reutilizarse entre varios agentes.
A medida que los agentes realizan más tareas, generan cada vez más contexto. Pasar todo este contexto repetidamente al LLM degrada el rendimiento. Los sistemas de archivos permiten a los agentes descargar el contexto en archivos a los que pueden acceder bajo demanda, sin saturar la ventana de contexto activa del LLM, lo que permite un mejor rendimiento en tareas prolongadas.
Arshia es ingeniera de flujos de trabajo de IA en FlowHunt. Con formación en ciencias de la computación y una pasión por la IA, se especializa en crear flujos de trabajo eficientes que integran herramientas de IA en las tareas cotidianas, mejorando la productividad y la creatividad.
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