¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un LLM con rol, objetivo, memoria y herramientas que puede llamar. Agente vs workflow, roles multiagente y cómo los implementa HiveFlow.
Un agente de IA es un modelo de lenguaje al que se le dan cuatro cosas: un rol (quién es), un objetivo (qué debe lograr), contexto/memoria (qué sabe) y herramientas (qué puede hacer). A diferencia de un chatbot simple, un agente no solo responde — decide y actúa: puede consultar una base de datos, crear un registro en el CRM o llamar una API, y usar los resultados para seguir razonando.
En HiveFlow, un agente es concretamente el nodo LLM Agent dentro de un workflow — o, empaquetado con interfaz de chat, un Agent de la sección Agents.
Agente vs. workflow
Responden preguntas distintas:
- Un workflow es la estructura: el grafo fijo de pasos, condiciones y conexiones.
- Un agente es un paso inteligente: dentro de su nodo, el modelo elige dinámicamente qué hacer — incluyendo qué herramientas llamar y en qué orden (function calling).
La habilidad de diseño está en elegir dónde va cada cosa: las partes deterministas (validación, enrutamiento, persistencia) como nodos explícitos; las abiertas (conversación, interpretación, elección de herramientas) dentro de agentes. HiveFlow te deja mover esa frontera libremente en el mismo lienzo.
Sistemas multiagente
Las automatizaciones complejas suelen repartir responsabilidades entre varios agentes — roles comunes:
| Rol | Responsabilidad | En HiveFlow |
|---|---|---|
| Supervisor / Orquestador | Enruta el trabajo al especialista correcto. | Un nodo LLM con ramas de Conditional Flow, o el propio Genius |
| Planner | Descompone un objetivo en pasos. | Un nodo LLM cuya salida alimenta las siguientes etapas |
| Executor | Ejecuta los pasos con herramientas. | Nodos LLM con herramientas MCP / Hive App |
| Reviewer / Critic | Verifica calidad antes de entregar. | Un segundo nodo LLM validando la salida del primero |
| Memory / Knowledge | Guarda y recupera contexto. | Nodos Memory y Database, Skills |
Encadénalos como nodos, o aísla cada rol en su propio flow y compón con nodos Sub-flow.
Qué hace bueno a un agente
- Un objetivo afilado — el system prompt hace la mayor parte del trabajo.
- Pocas herramientas bien nombradas — los modelos eligen mejor entre cinco herramientas claras que entre veinte vagas.
- Conocimiento como Skills, acciones como herramientas — no fuerces llamadas a herramientas por cosas que el agente simplemente debería saber.
- Observabilidad — lee la consola Function Calling Process después de cada iteración.
Siguiente: el glosario define cada término del dominio HiveFlow.
¿Qué es un workflow?
Un workflow es un proceso automatizado definido como pasos conectados: trigger, entradas, lógica, agentes de IA, herramientas y salidas. Cada elemento, mapeado a HiveFlow.
Glosario
Cada término del dominio HiveFlow — workflow, nodo, edge, agente, skill, herramienta, MCP, memoria, estado, organización — con definiciones y relaciones explícitas.