Cómo crear agentes de IA personalizados: arquitectura, patrones y escalabilidad

Paso 1: Define la arquitectura y el marco de control del agente de IA

La arquitectura de un agente de IA consta de dos partes principales: el modelo y la capa de servicio que lo envuelve. Esta capa reúne el modelo, sus herramientas, la memoria y los demás componentes. Es software determinista, programado con lógica de tipo if/else alrededor del modelo.

La distinción es clara. Al aprender a crear agentes de IA personalizados, los equipos suelen cometer el error de pedirle al modelo que lo haga todo, lo que provoca graves problemas de fiabilidad.

Ese enfoque falla enseguida. El modelo genera texto, pero la capa de servicio ejecuta la lógica. Por eso debes tratar el modelo como un motor de razonamiento aislado que nunca toca tu código de enrutamiento.

La capa de servicio gestiona el estado, el enrutamiento y la recuperación de errores. El modelo nunca toma las decisiones. Tras implementar este enfoque para una empresa SaaS mediana, los tiempos de resolución de incidencias de soporte se redujeron un 40 por ciento porque la capa determinista se encargaba del enrutamiento en lugar de depender de las conjeturas del modelo.

Fue el código el que lo hizo. Un flujo claro del sistema te ayuda a visualizar esta separación: la capa de servicio determina el flujo, no el modelo. Por eso necesitas un plan de implementación riguroso.

No omitas las condiciones lógicas deterministas. Anthropic ha publicado un artículo que describe posibles patrones de diseño para agentes de IA y distingue cuatro tipos básicos de sistemas: agentes únicos, flujos de trabajo secuenciales, flujos de trabajo paralelos y evaluador-optimizador.

¿Quieres saber cómo crear agentes de IA personalizados que puedan escalar? Debes adaptar el patrón al problema: si obligas a un solo agente a gestionar un flujo de trabajo paralelo de varias etapas, la latencia del sistema se disparará. Los agentes únicos funcionan bien para una tarea concreta.

• [ ] Definir la lógica de enrutamiento determinista
• [ ] Planificar el acceso a herramientas mediante MCP
• [ ] Elegir el modelo base
• [ ] Diseñar el esquema del estado de memoria
• [ ] Configurar mecanismos alternativos de recuperación de errores

¿Qué patrón de diseño encaja con el caso de uso de tu agente personalizado?

Son fáciles de depurar, pero tienen un alcance limitado. En los flujos de trabajo secuenciales, la salida de un agente pasa al siguiente. Funcionan muy bien para procesos lineales, como los pipelines de investigación que requieren ejecutar cada paso en un orden estricto.

En la arquitectura de flujos de trabajo paralelos, varios agentes de IA realizan tareas de forma asíncrona y simultánea, de manera similar a la ejecución multihilo en entornos informáticos tradicionales, para reducir la latencia. Este patrón reduce drásticamente la latencia de las tareas complejas. En la arquitectura evaluador-optimizador, dos sistemas de agentes trabajan en ciclos iterativos: el grupo A realiza el trabajo y el grupo B lo evalúa y mejora, de forma parecida a la programación en pareja.

Así se obtienen mejores resultados en tareas de programación o redacción. Este fragmento de Python configura un flujo de trabajo paralelo en el que los agentes actúan de forma asíncrona. Así puedes ejecutar varios agentes sin esperar a que terminen uno tras otro.

Revisa el siguiente código. `async def run_agent(task: str):`

# Simulate asynchronous agent task await asyncio.sleep(1)

import asyncio


return f"Result for {task}" async def parallel_workflow(tasks: list[str]): # Agents act asynchronously like multithreading results = await asyncio.gather(*[run_agent(task) for task in tasks])


return results tasks = ["fetch_market_data", "analyze_sentiment", "check_compliance"] results = asyncio.run(parallel_workflow(tasks)) print(results)

Al diseñar tu flujo de trabajo, ten en cuenta estas ventajas y desventajas. Para crear un agente de IA con Claude, los desarrolladores combinan Claude Agent SDK y Agent Skills. Esto te da dos vías principales si estás investigando cómo crear agentes de IA personalizados.

Elige las herramientas con cuidado. Puedes usar Claude Agent SDK para una integración estrecha o LangGraph para orquestar máquinas de estados complejas.

1. Latencia: Los flujos de trabajo paralelos reducen drásticamente el tiempo total.
2. Coste: Los flujos de trabajo paralelos consumen más tokens por segundo.
3. Precisión: Los ciclos evaluador-optimizador mejoran la precisión, pero duplican el cómputo.
4. Complejidad: Los flujos de trabajo secuenciales son los más fáciles de depurar.

Paso 2: Elige el modelo base y el framework de orquestación

La forma de entender la creación de agentes con Claude es sencilla. El SDK proporciona el bucle, las herramientas y MCP determinan qué puede hacer el agente, y las Skills definen cómo sabe hacerlo. Así se separan claramente las responsabilidades.

Claude Agent SDK proporciona un bucle de agente (recopilar contexto, llamar al modelo, ejecutar una herramienta, devolver el resultado y repetir) que puedes programar en Python o TypeScript. LangGraph ofrece más control. Permite definir nodos explícitos para la lógica y crear límites estrictos que impidan al modelo ejecutar llamadas a herramientas fuera de lo previsto.

La capa de orquestación establece controles esenciales para mantener a los agentes centrados en su tarea. Puedes programarlos con herramientas como LangGraph o gestionarlos con herramientas de interfaz gráfica como Cursor Automations. Sin orquestación, un agente puede entrar en un bucle infinito ante un solo error.

La gestión segura de credenciales es fundamental. Nunca incluyas claves de API directamente en el prompt de sistema: inyectarlas durante la ejecución mediante variables de entorno es la única opción segura para sistemas en producción.

Preferimos LangGraph para el enrutamiento complejo. Te obliga a pensar en las transiciones de estado, mientras que Claude SDK es más adecuado para prototipar rápidamente y para tareas con muchas herramientas que requieren iteraciones ágiles.

{
 "orchestration": {
 "guardrails": {
 "max_iterations": 5,
 "timeout_seconds": 30
 },
 "secrets_manager": {
 "provider": "aws_secrets_manager",
 "keys": ["ANTHROPIC_API_KEY", "FIRECRAWL_API_KEY"]
 }
 }
}

Paso 3: Implementa herramientas, acceso a la web y gestión de memoria

Los agentes de IA utilizan MCP (Model Context Protocol), herramientas de línea de comandos y frameworks como LangChain para acceder a otras herramientas. Saber crear agentes de IA personalizados implica saber conectarlos con la realidad. Su conocimiento debe apoyarse en datos reales y actualizados en tiempo real; sin ellos, queda limitado a los almacenes de memoria y los datos de entrenamiento.

Las herramientas de obtención de datos integradas que ofrecen empresas como OpenAI y Anthropic solo dan un acceso limitado a la web, por lo que se necesitan herramientas especializadas como Firecrawl. Obtener HTML sin procesar desperdicia espacio de contexto y confunde al modelo.

Firecrawl ofrece tres endpoints principales para acceder a la web: /search (búsquedas web en tiempo real), /scrape (obtención de sitios como datos estructurados o Markdown) y /interact (apertura de un navegador real para pulsar botones y rellenar formularios).

En una página típica, la extracción limpia con Firecrawl produce unos 2,788 tokens de Markdown depurado, frente a 38,381 tokens de HTML sin procesar. Firecrawl devuelve un 94 por ciento menos de tokens de entrada que la obtención de HTML sin procesar. Esto mejora directamente el rendimiento del agente.

La estructura de las páginas web puede cambiar y estas pueden contener navegación o scripts irrelevantes. Cuando exista, da preferencia a un endpoint estructurado y documentado, y prueba la extracción con páginas representativas y cambios de diseño.

import requests


def search_web(query: str):
    response = requests.post("https://api.firecrawl.dev/v1/search", 
        json={"query": query, "limit": 5},
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"})
    return response.json()


def scrape_site(url: str):
    response = requests.post("https://api.firecrawl.dev/v1/scrape",
        json={"url": url, "formats": ["markdown"]},
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"})
    return response.json()

La memoria es esencial para los sistemas de IA de larga duración porque todos los modelos funcionan con una ventana de contexto finita que se reinicia al alcanzar su límite. Un modelo de IA puede tener, por ejemplo, una ventana de contexto de 200,000 tokens; después debe reiniciarse y reconstruir el contexto a partir de la memoria.

Debes guardar el historial de conversación y el estado en una base de datos externa. Cuando se llena la ventana de contexto, recuperas un resumen y los datos relevantes. Después reconstruyes el prompt. Nunca des por hecho que el modelo recuerda algo que no está en su entrada actual.

¿Cómo gestionas los costes, las claves de API y las pruebas?

Si ejecutas cinco agentes a la vez, pagas cinco llamadas al modelo simultáneamente. Los agentes individuales cuestan menos por ejecución, pero tardan bastante más en terminar. Hay que equilibrar la velocidad y el presupuesto.

Veamos un ejemplo concreto de un agente de soporte con un volumen medio: 10,000 ejecuciones al mes, con un coste manual de $5 por ticket, suman $50,000. El coste de la automatización se distribuye de otra forma.

El alojamiento cuesta $100. El punto de equilibrio se alcanza casi de inmediato. Probar el código que envuelve al agente es imprescindible: hay que simular fallos de las herramientas y comprobar a fondo la lógica de tiempos de espera antes de poner nada en producción.

Usamos casos de prueba deterministas para el código que envuelve al agente y conjuntos de evaluación probabilísticos para el modelo. Nunca desplegamos un agente sin probar cómo se recupera de los errores. Deja de sobrecargar los prompts de sistema.

Las Agent Skills son carpetas que contienen un archivo SKILL.md con instrucciones para tareas especializadas. Se cargan solo cuando hacen falta, de forma progresiva, para no saturar la ventana de contexto. Si quieres aprender a crear agentes de IA personalizados, debes separar las responsabilidades de cada componente.

Una idea poco habitual: por qué el conocimiento de procedimientos debe estar en las Skills

El modelo mental para crear agentes con Claude es sencillo: el SDK controla el bucle, las herramientas y MCP determinan qué puede hacer el agente, y las Skills le enseñan cómo hacerlo. Las herramientas son verbos; las Skills, manuales. Si incluyes todas las instrucciones en el prompt de sistema, desperdicias contexto: el modelo lee indicaciones que no necesita para la tarea actual.

La carga progresiva resuelve este problema. El agente carga el archivo SKILL.md solo cuando necesita realizar esa tarea concreta, lo que reduce el uso de la ventana de contexto y las alucinaciones. Además, hace que tus agentes sean modulares.

Puedes actualizar una Skill sin tocar la lógica central de orquestación.