Veintidós términos, una definición breve y clara cada uno — los que vuelven en todas las fichas de este directorio y en todos los artículos sobre los agentes.
Programa al que se le confía un objetivo y que encadena solo las etapas para alcanzarlo, utilizando herramientas. Consulta la guía ¿Qué es un agente de IA?
Agente capaz de trabajar mucho tiempo sin supervisión entre dos intervenciones humanas. Cuanto mayor es la autonomía, más estrictas deben ser las salvaguardas.
Protocolo abierto (Google, 2025; versión 1.0 en marzo de 2026) que permite a agentes de proveedores diferentes descubrirse y delegarse tareas, mediante «Agent Cards» que describen sus capacidades. Allí donde MCP conecta un agente con herramientas, A2A conecta a los agentes entre sí. Consulta la ficha MCP (Model Context Protocol).
Interfaz que permite a un programa utilizar otro de forma estructurada (leer correos, crear un evento…). Es mediante las API como los agentes actúan sobre tus herramientas.
Contraseña técnica que identifica tu cuenta ante un proveedor de modelos o de servicios. Quien la posee puede gastar tu crédito: hay que protegerla y ponerle un tope.
Capacidad de un agente para utilizar una computadora como un humano: ver la pantalla, hacer clic, escribir. Útil cuando un programa no tiene API, pero más lento y más frágil.
Técnica en la que varios modelos responden a la misma pregunta, se releen de forma anónima y hacen sintetizar un veredicto — para las decisiones importantes. Consulta la ficha LLM Council.
Cantidad de información que un modelo puede mantener «en la cabeza» durante una tarea: la conversación, los documentos suministrados, los resultados de las etapas. Es la memoria de trabajo del agente.
Evento que pone en marcha al agente: un correo que llega, una hora del día, un formulario rellenado, una frase que escribes.
Límite puesto a un agente: presupuesto máximo, número de etapas, validación humana, accesos restringidos. Consulta la guía Riesgos y salvaguardas.
Respuesta falsa producida con seguridad por un modelo (hecho inventado, fuente imaginaria, cifra aproximada presentada como exacta). La defensa: exigir fuentes y verificar.
El «cerebro» de los agentes actuales: un modelo entrenado con cantidades inmensas de texto (GPT, Claude, Gemini, Mistral…) que comprende y produce lenguaje.
Estándar abierto que permite conectar herramientas y datos a casi todos los agentes, mediante «servidores MCP». Se ha convertido en el enchufe universal de los agentes. Consulta la ficha MCP (Model Context Protocol).
Lo que el agente conserva entre las tareas: notas, preferencias, documentos de referencia. A distinguir de la ventana de contexto, que es su memoria de trabajo inmediata.
El programa de IA que razona y redacta. Un mismo producto de agente puede funcionar a menudo con varios modelos, de precios y niveles diferentes.
Arte de organizar el trabajo de varios agentes o etapas: quién hace qué, en qué orden, con qué controles. Los frameworks como CrewAI o LangGraph sirven para eso.
Función que un agente puede llamar para actuar: enviar un correo, buscar en la web, modificar un archivo. Sin herramientas, un modelo solo conversa.
La instrucción dada al agente o al modelo: la solicitud, su contexto y sus limitaciones. La calidad del prompt influye directamente en la del resultado.
Técnica que permite a un agente buscar sus respuestas en TUS documentos (en lugar de en su sola memoria de entrenamiento) y citarlos. Es lo que hace que las respuestas sean verificables.
Entorno aislado en el que el agente trabaja sin poder tocar el resto de tu sistema. Indispensable para los agentes que manipulan archivos o código.
Pequeño trozo de texto (aproximadamente una palabra o menos) que sirve de unidad de cuenta a los modelos: las llamadas a la API se facturan por el número de tokens leídos y escritos.
Serie de etapas definida de antemano. Un workflow es previsible; un agente puede seguir un workflow, pero también apartarse de él con inteligencia cuando la situación lo exige.
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