Automatizaciones
& Workflows
Cómo funcionan en la práctica las estructuras de agentes de IA en LoopIA
Estructuras de Agentes IA
Explora cómo funcionan distintos agentes inteligentes cuando se integran con herramientas, servidores y otros agentes. Aquí te mostramos 8 arquitecturas clave:
Agente IA usando heramientas

Modelo: Agente único + herramientas
El agente recibe un mensaje y puede planificar acciones como: acceder a tus contactos, enviar correos, o agendar reuniones.
Todo esto usando modelos de lenguaje, memorias, y herramientas como Google Calendar o Gmail.
El agente recibe un mensaje y puede planificar acciones como: acceder a tus contactos, enviar correos, o agendar reuniones.
Todo esto usando modelos de lenguaje, memorias, y herramientas como Google Calendar o Gmail.
Agente IA con herramientas + servidores MCP

Modelo: Agente único + servidores MCP + herramientas
Este agente es activado por otra aplicación a través de un webhook. Utiliza un servidor MCP junto con herramientas listas para ejecutar acciones como creación de tareas o correos.
Este agente es activado por otra aplicación a través de un webhook. Utiliza un servidor MCP junto con herramientas listas para ejecutar acciones como creación de tareas o correos.
Flujo agentico con enrutador

Modelo: Agente único + herramientas + router (condición)
El agente toma decisiones usando una condición lógica (if).
Según el resultado, ejecuta una acción distinta. Ideal para flujos que dependen de lógica simple.
El agente toma decisiones usando una condición lógica (if).
Según el resultado, ejecuta una acción distinta. Ideal para flujos que dependen de lógica simple.
Agente IA con apoyo humano en el loop

Modelo: Agente único + herramientas + humano en el loop
Antes de actuar, el agente solicita aprobación humana.
Útil cuando se requiere control humano sobre tareas críticas como creación de contactos o inserción de datos.
Antes de actuar, el agente solicita aprobación humana.
Útil cuando se requiere control humano sobre tareas críticas como creación de contactos o inserción de datos.
Agente IA que llama dinámicamente a otros agentes

Agente único + llamada dinámica a otros agentes
El agente principal puede decidir si necesita delegar tareas a otros agentes según el contexto.
Cada uno puede operar con sus propias herramientas (ej. Airtable, SQL, HubSpot).
El agente principal puede decidir si necesita delegar tareas a otros agentes según el contexto.
Cada uno puede operar con sus propias herramientas (ej. Airtable, SQL, HubSpot).
Agente IA que llama dinámicamente a otros agentes

Agente único + llamada dinámica a otros agentes
El agente principal puede decidir si necesita delegar tareas a otros agentes según el contexto.
Cada uno puede operar con sus propias herramientas (ej. Airtable, SQL, HubSpot).
El agente principal puede decidir si necesita delegar tareas a otros agentes según el contexto.
Cada uno puede operar con sus propias herramientas (ej. Airtable, SQL, HubSpot).
Agente IA que llama dinámicamente a otros agentes

Agente único + llamada dinámica a otros agentes
El agente principal puede decidir si necesita delegar tareas a otros agentes según el contexto.
Cada uno puede operar con sus propias herramientas (ej. Airtable, SQL, HubSpot).
El agente principal puede decidir si necesita delegar tareas a otros agentes según el contexto.
Cada uno puede operar con sus propias herramientas (ej. Airtable, SQL, HubSpot).
Agentes IA trabajando de forma secuencial

Modelo: Secuencial + servidores MCP + herramientas
El primer agente interpreta la solicitud y obtiene datos. El segundo agente ejecuta la acción basada en esa información.
Perfecto para dividir el trabajo por etapas.
El primer agente interpreta la solicitud y obtiene datos. El segundo agente ejecuta la acción basada en esa información.
Perfecto para dividir el trabajo por etapas.
Jerarquía de agentes con ejecución paralela y herramientas compartidas

Modelo: Jerarquía + herramientas compartidas + ejecución paralela
Un agente principal delega tareas en paralelo a otros agentes, quienes comparten herramientas como Gmail o Twilio.
Útil para acelerar tareas masivas con rutas lógicas definidas.
Un agente principal delega tareas en paralelo a otros agentes, quienes comparten herramientas como Gmail o Twilio.
Útil para acelerar tareas masivas con rutas lógicas definidas.
Jerarquía de agentes con bucle + ejecución paralela + RAG compartido

Modelo: Jerarquía + bucle + RAG compartido
Los agentes hacen búsquedas en paralelo, luego combinan los resultados.
Ideal para escenarios de recuperación aumentada de información (RAG) donde se necesita consolidar múltiples fuentes.
Los agentes hacen búsquedas en paralelo, luego combinan los resultados.
Ideal para escenarios de recuperación aumentada de información (RAG) donde se necesita consolidar múltiples fuentes.


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