UBA IALAB detalla cómo distinguir un agente de IA de otras formas de automatización, y qué herramientas usar para desarrollarlo.
"Agentes de Inteligencia Artificial y Workflows Agénticos" propone una escala de cinco niveles de automatización, desde sistemas sin IA hasta agentes que gestionan flujos de trabajo completos de manera autónoma, y distingue tres tipos de agentes según su función, el agente base, los agentes derivados especializados en tareas puntuales y los agentes orquestadores que coordinan a los demás. También describe las principales arquitecturas de sistemas multiagente, como los esquemas secuenciales, en red, con supervisor y jerárquicos, y repasa frameworks técnicos disponibles para construir agentes, entre ellos CrewAI, AutoGPT, Taskade, n8n y Langflow.
Un eje central es el concepto de agente aumentado por humanos, que sostiene que ningún flujo de alta autonomía debería diseñarse sin definir de antemano los objetivos y los límites del agente, y sin prever puntos de supervisión humana a lo largo del proceso.