# Qué es un agente de IA y en qué se diferencia de un chatbot

> Qué es un agente de IA según OpenAI y Anthropic, en qué se diferencia de un chatbot o de un flujo automático y qué necesita de una tienda para comprar.

URL: https://clione.ai/es/glosario/agente-de-ia/
Lang: es

En ecommerce, «agente» se usa para casi todo: el _chatbot_ de la esquina de la web, una automatización que manda correos, el comercial que atiende por teléfono. Aquí un agente de IA es algo más preciso: **un programa que recibe un encargo y decide por sí mismo los pasos para cumplirlo**, usando herramientas como buscar en un catálogo o crear un carrito. A una tienda le importa porque ese programa ya visita tiendas por encargo de compradores, y lo que encuentra depende de lo que la tienda le deja leer y hacer.

## Cómo funciona

OpenAI lo define en una frase: un agente es un sistema que **completa tareas en tu nombre con un alto grado de independencia**. Su guía para construirlos le pide tres rasgos: usa un [LLM (modelo de lenguaje grande)](/es/glosario/llm/) para dirigir la ejecución y tomar decisiones, reconoce cuándo ha terminado y corrige sus acciones si hace falta, y si algo falla detiene la ejecución y devuelve el control al usuario. Además tiene acceso a herramientas para consultar sistemas externos y actuar sobre ellos, y elige cuál usar según el estado de la tarea, dentro de unos límites definidos. La misma guía excluye a las aplicaciones que integran un modelo de lenguaje sin dejarle controlar el flujo: un _chatbot_ sencillo, una respuesta de un solo turno o un clasificador de opiniones no son agentes.[^openai-agents-guide]

Anthropic traza la línea en el mismo sitio, con otras palabras. Llama sistemas agénticos a todo lo que combina modelos y herramientas, y dentro separa dos cosas: los flujos de trabajo (_workflows_), donde el modelo y las herramientas siguen caminos definidos de antemano en el código, y los agentes, donde **el modelo dirige de forma dinámica su propio proceso y el uso de herramientas**.[^anthropic-agents] En la práctica, un agente trabaja en bucle: actúa, mira lo que devuelve el entorno en cada paso (el resultado de una herramienta, por ejemplo) para saber si avanza, puede pararse a pedir ayuda a una persona y suele tener una condición de parada, como un número máximo de pasos. Anthropic recomienda empezar por la solución más simple posible, porque un agente cambia latencia y coste por mejores resultados en tareas abiertas.[^anthropic-agents]

Las herramientas son la pieza que convierte un modelo que habla en uno que actúa. La capacidad del modelo de pedir que se ejecute una función es el [_tool calling_](/es/glosario/tool-calling/), y el [MCP (Model Context Protocol)](/es/glosario/mcp/) estandariza cómo un servidor ofrece esas herramientas a cualquier aplicación. Su especificación las define como controladas por el modelo, que las descubre y las invoca según el contexto, y añade que **siempre debería haber una persona en el bucle con capacidad de rechazar una llamada**.[^mcp-tools]

Cuando la tarea es comprar, aparecen preguntas que una búsqueda no tiene. Google las resume al presentar su [protocolo de pagos para agentes](/es/glosario/ap2/): probar que el usuario dio al agente autoridad para esa compra concreta, que la petición del agente refleja lo que el usuario quería y quién responde si la transacción es fraudulenta o incorrecta.[^ap2] En la compra dentro de ChatGPT, OpenAI describe a su asistente como el agente de IA del usuario, que pasa la información entre el comprador y el comercio como lo haría un _personal shopper_.[^openai-buy]

## En una tienda

Un **ejemplo ficticio**: un comprador le dice a un asistente «busco una mochila de 30 litros impermeable por menos de 120 euros, que llegue antes del viernes». Un agente lo resuelve en pasos, y cada paso pide algo distinto a la tienda:

| Paso | Lo que hace el agente                           | Lo que necesita de la tienda                                                                            |
| ---- | ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 1    | Busca mochilas con capacidad, material y precio | Un catálogo que pueda consultar, con la capacidad y la impermeabilidad como datos y no solo en una foto |
| 2    | Abre los dos o tres candidatos                  | Precio y existencias al día, por talla o color                                                          |
| 3    | Comprueba el plazo de entrega                   | Plazos y costes de envío legibles, no solo en un PDF                                                    |
| 4    | Propone una opción y pide confirmación          | Un enlace estable al producto o un carrito que pueda crear                                              |
| 5    | Pasa la compra al pago                          | El proceso de pago de la tienda, o una integración con el protocolo de la plataforma                    |

Si en el paso 1 la impermeabilidad solo está en una imagen, el agente no la ve y la mochila queda fuera, aunque sea la mejor respuesta. **Lo que el agente no puede leer, para él no existe**.


Llamar agente a cualquier _chatbot_. Si el asistente de tu web contesta preguntas con un modelo de lenguaje pero no decide pasos, no usa herramientas ni comprueba lo que hace, OpenAI no lo considera un agente.[^openai-agents-guide] La diferencia importa al comprar software: un proveedor que vende «un agente» debería poder decir qué herramientas usa y cuándo se detiene.


## Cómo comprobarlo

1. **Pide la lista de herramientas.** Un agente de verdad puede enseñar qué herramientas tiene y qué hace cada una: leer, escribir o pagar.[^mcp-tools]
2. **Mira quién confirma.** Antes de que el agente haga algo que cambie datos o mueva dinero, tiene que haber un paso en el que una persona lo vea y pueda rechazarlo.[^mcp-tools]
3. **Pregunta cómo se para.** Un agente debería tener una condición de parada, como un número máximo de pasos, y devolver el control cuando se atasca.[^anthropic-agents][^openai-agents-guide]
4. **Pruébalo contra tu catálogo.** Encarga a un asistente con búsqueda una tarea de compra en tu categoría y apunta qué datos de tu tienda usó y cuáles no encontró.

## Concepto cercano: IA agéntica

La [IA agéntica](/es/glosario/ia-agentica/) es el campo, y el agente es el sistema concreto. Anthropic usa «sistemas agénticos» para el conjunto, que incluye tanto los flujos de trabajo con caminos fijos como los agentes que deciden su propio camino.[^anthropic-agents] Así que no todo lo agéntico es un agente: un proceso que resume opiniones con un modelo y siempre sigue los mismos pasos es un flujo, aunque use IA. Para una tienda, la pregunta útil es quién decide el siguiente paso, si el código o el modelo.

Para seguir, el [comercio agéntico](/es/glosario/comercio-agentico/) aplica todo esto a la compra, y la [ruta de lectura de comercio agéntico](/es/aprender/comercio-agentico/) ordena los protocolos con los que un agente habla con una tienda.