Si 2024 fue el año en que todo el mundo se obsesionó con los chatbots de IA, esta es la era de los agentes de IA. Los agentes de IA están viviendo un gran momento, especialmente aquellos que no solo responden preguntas, sino que realmente te quitan trabajo de encima.
🦾 El 51 % de los encuestados en la encuesta LangChain State of AI Agents (2025) afirma que su empresa ya cuenta con agentes de IA en producción.
Pero hay otra cara de la moneda. Muchos desarrolladores crean agentes como si fueran simples chatbots... con llamadas API adicionales. Y así es como acabas con algo que suena impresionante en una demostración, pero que se desmorona en cuanto le pides que realice tareas reales.
Un agente de IA Claude real se crea de forma diferente. Puede actuar de forma independiente, como un compañero de equipo humano, sin que tengas que microgestionar cada paso.
En esta guía, analizaremos la arquitectura, las herramientas y los patrones de integración que necesitas para crear agentes que realmente funcionen en producción.
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un software autónomo que percibe su entorno, toma decisiones y realiza acciones para alcanzar metas específicas, sin necesidad de una intervención humana constante.
¿En qué se diferencia un agente de IA de un chatbot de IA?
Los agentes IA a menudo se confunden con los chatbots, pero ofrecen capacidades mucho más avanzadas.
Mientras que un chatbot responde a una sola pregunta y luego espera, un agente toma tu meta, la desglosa en pasos y trabaja continuamente hasta que el trabajo está terminado.
La diferencia radica en características como:
- Autonomía: funciona de forma independiente después de darle las instrucciones iniciales.
- Uso de herramientas: puede llamar a API, buscar en la web, ejecutar código o desencadenar flujos de trabajo para terminar tareas.
- Memoria: retiene el contexto de interacciones pasadas para tomar decisiones más inteligentes en el futuro.
- Orientado a metas: trabaja de forma iterativa para alcanzar un resultado definido, no solo responde a indicaciones puntuales.
Aquí tienes una comparación directa entre agentes y chatbots:
| Dimensión | Chatbot de IA | Agente de IA |
|---|---|---|
| Rol principal | Responde preguntas y proporciona información. | Ejecuta tareas y genera resultados. |
| Estilo de flujo de trabajo | Una indicación → una respuesta | Plan de varios pasos → acciones → comprobaciones de progreso |
| Propiedad del «siguiente paso» | El usuario decide qué hacer a continuación. | El agente decide qué hacer a continuación. |
| Complejidad de la tarea | Ideal para solicitudes sencillas y lineales. | Gestiona trabajos complejos, desordenados y con múltiples partes. |
| Uso de herramientas | Transferencias de herramientas limitadas o manuales | Utiliza herramientas automáticamente como parte del trabajo. |
| Gestión del contexto | Principalmente la conversación actual. | Extrae contexto de múltiples fuentes (apps, aplicaciones, archivos, memoria). |
| Continuidad a lo largo del tiempo | Sesiones de corta duración | Trabajo persistente a lo largo de los pasos/sesiones (cuando se diseña) |
| Gestión de errores | Se detiene o se disculpa | Reintenta, se adapta o escala cuando algo falla. |
| Tipo de salida | Sugerencias, explicaciones, borradores | Acciones + artefactos (tickets, actualizaciones, informes, cambios de código) |
| Bucle de retroalimentación | Mínimo: espera la entrada del usuario. | Comprueba los resultados y repite el proceso hasta que esté terminado. |
| Mejores casos de uso | Preguntas frecuentes, lluvia de ideas, reescritura, ayuda rápida. | Clasificación, automatización, ejecución de flujos de trabajo, operaciones continuas. |
| Métrica de éxito | «¿Ha respondido correctamente?». | «¿Ha completado el objetivo de forma fiable?». |
📮 Información de ClickUp: El 24 % de los trabajadores afirma que las tareas repetitivas les impiden realizar un trabajo más significativo, y otro 24 % considera que sus habilidades están infrautilizadas. Eso significa que casi la mitad de la población activa se siente bloqueada creativamente e infravalorada. 💔
ClickUp ayuda a volver a centrar la atención en el trabajo de alto impacto con agentes de IA fáciles de configurar, que automatizan las tareas periódicas basándose en desencadenantes. Por ejemplo, cuando una tarea se marca como completada, el agente de IA de ClickUp puede asignar automáticamente el siguiente paso, enviar recordatorios o actualizar el estado de los proyectos, liberándote de los seguimientos manuales.
💫 Resultados reales: STANLEY Security redujo el tiempo dedicado a la elaboración de informes en un 50 % o más con las herramientas de elaboración de informes personalizables de ClickUp, lo que permitió a sus equipos centrarse menos en el formato y más en las previsiones.
¿Por qué crear agentes de IA con Claude?
Elegir el modelo de lenguaje grande (LLM) adecuado para tu agente puede resultar abrumador. Pasas de un proveedor a otro, acumulas herramientas y sigues obteniendo resultados inconsistentes, porque el modelo que suena inteligente no siempre es bueno siguiendo instrucciones o utilizando herramientas de forma fiable.
Entonces, ¿por qué Claude es tan adecuado para este tipo de tareas de agencia? Maneja bien los contextos largos, es bueno siguiendo instrucciones complejas y utiliza herramientas de forma fiable, por lo que tus agentes pueden razonar a través de problemas de varios pasos en lugar de abandonar el barco a mitad de camino.
Y con Agent SDK de Anthropic, crear agentes competentes es mucho más accesible que antes.
🧠 Dato curioso: Anthropic cambió el nombre de Claude Code SDK a Claude Agent SDK porque el mismo «arnés de agente» detrás de Claude Code acabó impulsando mucho más que los flujos de trabajo de codificación.
He aquí por qué Claude destaca en el desarrollo de agentes:
- Contexto ampliado: procesa y recupera fácilmente información de documentos extensos e historiales de conversaciones largos, lo que le permite comprender mejor tu proyecto.
- Ejecución fiable de herramientas: sigue los formatos estructurados necesarios para llamar a funciones, utilizando tus herramientas de forma más coherente y predecible.
- Integración de Claude Code: crea, prueba y perfecciona tus agentes directamente desde tu terminal, acelerando el ciclo de desarrollo.
- Medidas de seguridad: medidas de protección integradas diseñadas por Anthropic para reducir la posibilidad de alucinaciones y mantener tus flujos de trabajo autónomos por el buen camino.
Componentes clave de un agente de IA de Claude
Es tentador lanzarse directamente a la creación y «ver qué puede hacer Claude». Pero si te saltas los conceptos básicos, es posible que tu agente carezca del contexto necesario para completar las tareas y fracase de forma frustrante.
Antes de escribir tu primera línea de código, debes conocer el esquema de cada agente Claude eficaz.
No, no es tan complejo como parece. De hecho, los agentes Claude más fiables se reducen a solo tres componentes básicos que funcionan conjuntamente: indicación/propósito, memoria y herramientas.
1. Indicación del sistema y definición del propósito (qué debe hacer tu agente)
Piensa en la indicación del sistema como el «manual de instrucciones» de tu agente. Es donde defines su personalidad, metas, reglas de comportamiento y limitaciones. Una indicación vaga como «sé un asistente útil» hace que tu agente sea impredecible. Podría escribir un poema cuando lo necesitas para analizar datos.
Una buena indicación del sistema suele incluir:
- Definición del rol: ¿Quién es este agente? Por ejemplo, «Eres un desarrollador de software experto especializado en Python».
- Claridad de metas: ¿Qué resultado debe impulsar? Por ejemplo, «Tu meta es escribir código limpio y eficiente que supere todas las pruebas unitarias».
- Restricciones de comportamiento: ¿Qué es lo que nunca debe hacer? Un ejemplo podría ser: «No utilices bibliotecas o funciones obsoletas».
- Formato de salida: ¿Cómo debe estructurar sus respuestas? Puedes indicarle que «siempre proporcione el código en un solo bloque, seguido de una breve explicación de su lógica».
Al igual que con cualquier sistema de IA, la regla de oro sigue siendo sencilla: cuanto más específico seas, mejor funcionará tu agente.
2. Gestión de la memoria y el contexto (para que no tenga que empezar desde cero cada vez).
Un agente sin memoria es solo un chatbot, obligado a empezar desde cero con cada interacción. Esto frustra todo el propósito de la automatización, ya que te ves obligado a volver a explicar el contexto del proyecto en cada mensaje. Para trabajar de forma autónoma, los agentes necesitan una forma de conservar el contexto a lo largo de los pasos e incluso a lo largo de las sesiones.
Hay dos tipos principales de memoria que debes tener en cuenta:
- Memoria a corto plazo: es como un búfer de conversación que mantiene los intercambios recientes en la ventana de contexto activo del agente.
- Memoria a largo plazo: se trata de conocimientos almacenados que tu agente puede recuperar más adelante (a menudo utilizando una base de datos vectorial para recuperar información relevante de interacciones pasadas).
💡 Consejo profesional: puedes proporcionar a tu agente todo el contexto necesario para que tome la decisión correcta manteniendo toda la información de tu proyecto (tareas, documentos, comentarios y conversaciones) en un solo lugar con un entorno de trabajo conectado como ClickUp.
3. Marco de integración de herramientas (la diferencia entre «hablar» y «hacer»)
Un agente sin herramientas puede explicar qué es lo pendiente. Un agente con herramientas puede hacerlo realmente.
Las herramientas son las capacidades externas que le permites usar a tu agente, como llamar a una API, ejecutar código, buscar en la web o actuar como desencadenante de un flujo de trabajo.
Claude utiliza una función llamada llamada a funciones para realizar la selección y ejecución inteligentes de la herramienta adecuada para la tarea en cuestión. Solo tienes que definir las herramientas disponibles y Claude determinará cuándo y cómo utilizarlas.
Las categorías de herramientas más comunes incluyen:
- Recuperación de información: dar al agente acceso a motores de búsqueda, bases de conocimientos internas o documentación de productos.
- Ejecución de código: proporciona un entorno seguro y aislado donde el agente puede escribir, ejecutar y probar código.
- API externas: conecta el agente a otros servicios para realizar acciones como actualizar un CRM, programar un evento en el Calendario o enviar una notificación.
- Desencadenantes del flujo de trabajo: permiten al agente iniciar procesos de varios pasos utilizando plataformas de automatización.
Cómo funciona el bucle del agente Claude
Si alguna vez has creado un script que se detiene después de un paso o se queda atascado en un ciclo infinito y costoso, el problema radica en el diseño del bucle del agente.
El bucle del agente es el patrón de ejecución central que realmente diferencia a los agentes autónomos de los simples chatbots. En términos sencillos, los agentes de Claude operan en un ciclo continuo de «recopilar-actuar-verificar» hasta que alcanzan su meta o llegan a una condición de detención predefinida.
Así es como funciona el trabajo:
Recopila contexto
Antes de que tu agente haga nada, necesita orientarse.
En esta fase, recopila el contexto que necesita para tomar una buena decisión, como tu último mensaje, el resultado de una herramienta que acaba de ejecutar, la memoria relevante o los archivos y documentos a los que tiene acceso.
Esto le ayuda a comprender el entorno en el que realiza su trabajo y a adaptar el resultado en consecuencia.
🤝 Recordatorio amistoso: cuando la información se encuentra dispersa en hilos de Slack, documentos y herramientas de tareas, tu agente tiene que perder mucho tiempo buscándola (o, lo que es peor, adivinando). Por eso, la proliferación de tareas puede ser un obstáculo para la productividad, no solo para tu equipo humano (que supone un coste de 2500 millones de dólares al año en todo el mundo), sino también para tus agentes.
📮 ClickUp Insight: El profesional medio dedica más de 30 minutos al día a buscar información relacionada con el trabajo, lo que supone más de 120 horas al año perdidas en buscar entre correos electrónicos, hilos de Slack y archivos dispersos. Un asistente de IA inteligente integrado en tu entorno de trabajo de ClickUp puede cambiar eso. Te presentamos ClickUp Brain. Ofrece información y respuestas instantáneas al mostrar los documentos, conversaciones y detalles de tareas adecuados en cuestión de segundos, para que puedas dejar de buscar y empezar a trabajar. 💫 Resultados reales: equipos como QubicaAMF recuperaron más de 5 horas semanales utilizando ClickUp, lo que supone más de 250 horas al año por persona, al eliminar los procesos obsoletos de gestión del conocimiento. ¡Imagina lo que tu equipo podría crear con una semana extra de productividad cada trimestre!
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Ponte manos a la obra.
Una vez que tu agente Claude tenga el contexto adecuado, podrá hacer algo con él.
Aquí es donde «piensa» razonando sobre la información disponible, realiza la selección de la herramienta más adecuada para el trabajo y luego ejecuta la acción.
La calidad de esta acción depende directamente de la calidad del contexto que el agente haya recopilado en el paso anterior. Si falta información crítica o se trabaja con datos obsoletos, obtendrás resultados poco fiables.
💡 Consejo profesional: conectar tu agente al lugar donde se realiza el trabajo, como ClickUp a través de automatizaciones + puntos finales API, marca una gran diferencia. Le proporciona a tu agente rutas de acción reales, no solo sugerencias.
Verifica los resultados.
Después de que el agente realiza una acción, debe confirmar que ha funcionado.
El agente puede comprobar si el código de respuesta de la API es correcto, validar que su salida coincide con el formato requerido o ejecutar pruebas en el código que acaba de generar.
A continuación, el bucle se repite y el agente recopila nuevo contexto basándose en el resultado de su última acción. Este ciclo continúa hasta que el paso de verificación confirma que se ha alcanzado la meta o el agente determina que no puede continuar.
¿Cómo se ve esto en la práctica?
Si tu agente está conectado a tu entorno de trabajo de ClickUp, puede comprobar fácilmente si las tareas de ClickUp están marcadas como «Terminadas», revisar los comentarios para obtener feedback o supervisar las métricas en los paneles de ClickUp.
¿Cómo crear un agente de IA en Claude?
Veamos ahora el proceso paso a paso para crear tu agente Claude:
Paso 1: Configura tu proyecto Claude Agent.
Configurar tu entorno de desarrollo es mucho más complicado de lo que debería ser y, sinceramente, es ahí donde fracasan muchos planes del tipo «este fin de semana crearé un agente».
Puedes acabar perdiendo un día entero luchando con dependencias y claves de API en lugar de crear tu agente. Para saltarte la espiral de configuración y llegar más rápido a la parte divertida, aquí tienes un proceso de configuración sencillo, paso a paso, que puedes seguir. 🛠️
Necesitarás:
- Acceso a la API de Claude: puedes obtener tus claves de API registrándote en la consola de Anthropic.
- Entorno de desarrollo: esta guía da por hecho que utilizas Python o Node.js, así que asegúrate de tener uno de ellos instalado junto con sus gestores de paquetes (pip o npm).
- Claude Code (opcional): para una iteración más rápida, puedes instalar Claude Code, una herramienta basada en terminal que te ayuda a gestionar el código y las indicaciones de tu agente.
Una vez que tengas listos los requisitos previos, sigue estos pasos de instalación:
- Instala el SDK oficial de Claude para el lenguaje que elijas (por ejemplo, pip install anthropic).
- Configura tu clave de API como variable de entorno para mantenerla segura y fuera de tu código fuente.
- Crea una estructura de carpetas sencilla para tu proyecto con el fin de mantenerlo organizado, quizá con directorios separados para tus herramientas, indicaciones y lógica del agente.
Paso 2: Define el propósito de tu agente y la indicación del sistema.
Ya lo hemos dicho antes y lo repetimos: las indicaciones genéricas del sistema crean agentes genéricos e inútiles. Si le dices a tu agente que sea un «especialista en gestión de proyectos », no sabrá distinguir entre una incidencia de alta prioridad y una solicitud de función de baja prioridad.
Por eso debes empezar con un único caso de uso específico y escribir una indicación del sistema muy concreta que no deje lugar a ambigüedades.
Una buena indicación actúa como un manual de instrucciones detallado para tu agente. Utiliza este marco para estructurarlo:
- Declaración de identidad: Empieza por definir el rol y la experiencia del agente. Por ejemplo: «Eres un experto en pruebas de control de calidad para aplicaciones móviles».
- Lista de capacidades: Indica claramente a qué herramientas e información tiene acceso el agente. Por ejemplo: «Puedes utilizar la herramienta report_bug para crear un nuevo ticket».
- Restricciones: establece límites claros sobre lo que el agente no debe hacer. Por ejemplo: «No entables conversaciones casuales. Céntrate únicamente en identificar y elaborar informes sobre incidencias».
- Expectativas de resultado: especifica el formato, el tono y la estructura exactos de las respuestas del agente. Por ejemplo: «Al informar de un error, debes proporcionar los pasos para reproducirlo, el resultado esperado y el resultado real».
Paso 3: Añade herramientas e integraciones
Bien, ahora vamos a hacer que tu agente sea realmente útil. Para ello, debes dotarlo de la capacidad de realizar acciones en el mundo real. Empieza por definir las herramientas (funciones externas que el agente puede invocar) e integrarlas en la lógica de tu agente. El proceso consiste en definir cada herramienta con un nombre, una descripción clara de lo que hace, los parámetros que acepta y el código que ejecuta su lógica.
Los patrones de integración comunes para los agentes incluyen:
- Búsqueda web: Permitir al agente acceder a información actualizada de Internet.
- Ejecución de código: proporcionar al agente un entorno seguro para escribir, ejecutar y depurar código.
- Conexiones API: enlazado del agente con servicios externos como CRM, Calendarios o bases de datos.
- Plataformas de flujo de trabajo: conexión del agente a herramientas de automatización capaces de gestionar procesos complejos de varios pasos.
Paso 4: Crea y prueba tu bucle de agente
Los agentes sin probar son un riesgo.
Imagina que envías un agente de triaje de Slack que se supone que debe crear una tarea de ClickUp cuando un cliente informa de un error. Parece inofensivo, hasta que lee mal un mensaje y, de repente:
- Crea 47 tareas duplicadas.
- @da varias menciones al equipo completo.
- Gasta tus créditos API en un bucle de reintentos infinito... y el error urgente real se pasa por alto porque falla silenciosamente en segundo plano.
Por eso las pruebas no son opcionales para los agentes.
Para evitar estos problemas, debes crear correctamente tu bucle recopilar → actuar → verificar y, a continuación, probarlo de principio a fin, de modo que el agente pueda actuar, confirmar que ha funcionado y detenerse cuando haya terminado (en lugar de entrar en una espiral).
💡 Consejo profesional: Empieza con casos de prueba sencillos antes de pasar a escenarios más complejos. Tu estrategia de pruebas debe incluir:
- Pruebas unitarias: verifica que cada una de las funciones de tus herramientas individuales funciona correctamente de forma aislada.
- Pruebas de integración: confirma que tu agente puede encadenar correctamente varias herramientas para completar una secuencia de acciones.
- Pruebas de casos extremos: comprueba cómo se comporta tu agente cuando las herramientas fallan, devuelven datos inesperados o se agota el tiempo de espera.
- Finalización del bucle: asegúrate de que tu agente tenga condiciones de detención claras y no se ejecute indefinidamente.
También es esencial implementar un registro exhaustivo. Al registrar el proceso de razonamiento del agente, las llamadas a herramientas y los resultados de verificación en cada paso del bucle, se crea un registro de auditoría claro que facilita mucho la depuración.
Arquitecturas avanzadas de agentes Claude
Un agente puede encargarse perfectamente de las tareas básicas, pero cuando el trabajo se complica (múltiples entradas, partes interesadas, casos extremos), empieza a fallar.
Es como pedirle a una sola persona que investigue, escriba, controle la calidad y envíe todo por su cuenta. Cuando estés listo para ampliar las capacidades de tu agente, debes ir más allá de un sistema de agente único y considerar arquitecturas más avanzadas.
Aquí tienes algunos patrones que puedes explorar:
- Sistemas multiagente: en lugar de que un solo agente haga todo, se crea un equipo de agentes especializados que colaboran entre sí. Por ejemplo, un agente «investigador» podría buscar información, pasársela a un agente «redactor» para que redacte un documento y, a continuación, entregárselo a un agente «revisor» para que realice las comprobaciones finales.
- Agentes jerárquicos: este patrón implica un agente «coordinador» que divide una meta grande en tareas más pequeñas y las delega a subagentes especializados.
- Arquitectura basada en habilidades: puedes definir «habilidades» modulares en archivos separados que cualquier agente puede invocar, lo que hace que tus herramientas sean reutilizables y más fáciles de gestionar.
- Human-in-the-loop: para flujos de trabajo críticos, puedes crear puntos de control en los que el agente debe detenerse y esperar la aprobación humana antes de continuar (una práctica conocida como human-in-the-loop ).
📚 Lea también: Tipos de agentes de IA
Buenas prácticas para los agentes de IA de Claude
Antes de emocionarte por tener un agente que funciona, recuerda: crear un agente es solo el primer paso. Sin un mantenimiento, una supervisión y una iteración adecuados, incluso el agente mejor diseñado se degradará con el tiempo. El agente que creaste el trimestre pasado puede empezar a cometer errores hoy porque los datos o las API en los que se basa han cambiado.
Para que tus agentes Claude sigan siendo eficaces y fiables, sigue estas buenas prácticas:
- Empieza por lo sencillo: comienza siempre con un único objetivo bien definido para tu agente antes de intentar añadir más complejidad.
- Sé específico en las indicaciones: las indicaciones vagas dan lugar a comportamientos impredecibles. Las indicaciones del sistema deben ser lo más detalladas posible.
- Implementa medidas de seguridad: añade restricciones explícitas para evitar que tu agente realice acciones perjudiciales, fuera de lugar o no deseadas.
- Controla el uso de tokens: las conversaciones largas y los bucles complejos pueden consumir rápidamente los créditos de la API, así que vigila tus costes.
- Registra todo: captura el razonamiento del agente, las llamadas a herramientas y los resultados en cada paso para facilitar la depuración.
- Plan para los fallos: tus herramientas y API fallarán inevitablemente en algún momento. Crea comportamientos alternativos para gestionar estos errores con elegancia.
- Iterar en función de los comentarios: revisa periódicamente el rendimiento de tu agente y utiliza esos comentarios para perfeccionar sus indicaciones y su lógica.
Convertir los resultados del agente en un motor de ejecución real
Lo más difícil de crear un agente de IA no es conseguir que genere buenos resultados. Lo difícil es conseguir que esos resultados se conviertan realmente en trabajo.
Porque si tu agente crea un plan de proyecto excelente... y alguien todavía tiene que copiarlo y pegarlo en tu herramienta de gestión de proyectos, asignar propietarios, actualizar estados y hacer un seguimiento manual, no has realizado ninguna automatización. Solo has añadido un nuevo paso.
La solución es sencilla: utiliza ClickUp como capa de acción, para que tu agente pueda pasar de las «ideas» a la «ejecución» dentro del mismo entorno de trabajo en el que ya trabaja tu equipo.
Y con ClickUp Brain, obtienes una capa de IA nativa diseñada para conectar el conocimiento entre tareas, documentos y personas, de modo que tu agente no opere a ciegas.
Cómo establecer la conexión entre los agentes Claude y ClickUp
Tienes varias opciones sólidas dependiendo de cuán práctico quieras ser:
- API de ClickUp: crea y actualiza tareas, comentarios e incluso establece valores de campos personalizados mediante programación.
- Automatizaciones de ClickUp: activa flujos de trabajo de agentes basados en eventos de tu entorno de trabajo, como un cambio de estado de una tarea o la adición de un nuevo elemento a una lista.
- ClickUp Brain: utiliza la IA integrada de ClickUp para resumir, responder preguntas y proporcionar a tu agente respuestas y resúmenes contextuales.
Una vez establecida la conexión, tu agente podrá realizar trabajo real:
- Crea y actualiza tareas basadas en el resultado de una conversación.
- Busca en todos los documentos y tareas de tu entorno de trabajo para responder preguntas.
- Activa automatizaciones que asignan trabajo y notifican a los miembros del equipo.
- Genera informes de progreso utilizando los datos de tus paneles.
- Redacta nuevos documentos basados en el contexto de un proyecto.
Por qué esta configuración funciona (y es escalable)
Este enfoque elimina la proliferación de IA y la fragmentación del contexto. En lugar de gestionar conexiones separadas para tareas, documentación y comunicación, tu agente obtiene un acceso unificado a través de un único entorno de trabajo de IA convergente. Tus equipos ya no necesitan transferir manualmente los resultados del agente a sus sistemas de trabajo, ya que el agente ya está trabajando allí.
👀 ¿Sabías que... Según la encuesta AI Sprawl de ClickUp, el 46,5 % de los trabajadores se ven obligados a alternar entre dos o más herramientas de IA para completar una tarea. Al mismo tiempo, el 79,3 % de los trabajadores afirman que el esfuerzo que requiere la IA es desproporcionadamente alto en comparación con el valor de los resultados.
Cómo preparar un agente de IA listo para usar en cuestión de minutos con ClickUp Super Agents.
Si crear un agente de IA con Claude te parece técnico y un poco complejo, es porque puede resultar difícil para quienes no saben programar entender todos los detalles.
Por eso los superagentes de ClickUp parecen un código secreto.
Son compañeros de equipo de IA personalizados que entienden tu trabajo, utilizan potentes herramientas de IA y colaboran como humanos, todo ello dentro de tu entorno de trabajo de ClickUp.
Y lo mejor de todo: no es necesario diseñarlo todo desde cero. ClickUp te permite crear un superagente utilizando un generador de lenguaje natural (también conocido como Super Agent Studio), para que puedas describir lo que quieres que haga (en inglés sencillo) y perfeccionarlo sobre la marcha.
Cómo crear y probar un superagente en ClickUp
Te guiaremos a través del proceso de creación de un superagente en ClickUp (sin interrumpir el trabajo real):
1) Primero, crea un espacio «Sandbox» (tu zona de pruebas segura).
Crea un espacio como 🧪 Agent Sandbox con tareas de ClickUp, documentos y estados personalizados realistas de ClickUp. Esto se asemeja a tus espacios de ClickUp, donde se realiza el trabajo real. Así, tu agente puede actuar sobre datos reales, pero no puede enviar spam accidentalmente a tu equipo real ni tocar el trabajo de cara al cliente.
2) Crea tu superagente en lenguaje natural
Para crear un superagente de ClickUp:
- En tu navegación global, realiza la selección de IA. Si no ves IA en tu navegación global, haz clic en el menú Más y realiza la selección de IA. También puedes anclar IA a tu navegación global.
- Si no ves la IA en tu navegación global, haz clic en el menú Más y realiza la selección IA. También puedes anclar la IA a tu navegación global.
- Si no ves la IA en tu navegación global, haz clic en el menú Más y realiza la selección IA. También puedes anclar la IA a tu navegación global.
- En la barra lateral del hub IA, haz clic en Nuevo superagente.
- En el campo de indicación, empieza a escribir una indicación para tu Super Agent. ¡Descubre las buenas prácticas para las indicaciones de ClickUp Super Agent!
- El generador te ayudará a crear el Superagente haciéndote preguntas.
- Cuando el creador haya terminado, la barra lateral derecha mostrará el perfil de tu superagente. Si estás satisfecho con el perfil de tu superagente, ¡ya está listo! Justo después de crearlo, el superagente te enviará un mensaje directo describiendo lo que puede y no puede hacer. Puedes interactuar con el superagente escribiendo preguntas o pidiéndole que refine cualquiera de sus ajustes.
- Si estás satisfecho con el perfil de tu superagente, ¡ya está listo!
- Justo después de crearlo, el Superagente te enviará un mensaje directo describiendo lo que puede y no puede hacer.
- Puedes interactuar con el Super Agente escribiendo preguntas o pidiéndole que refine cualquiera de sus ajustes.
- Si estás satisfecho con el perfil de tu superagente, ¡ya está listo!
- Justo después de crearlo, el Superagente te enviará un mensaje directo describiendo lo que puede y no puede hacer.
- Puedes interactuar con el Super Agente escribiendo preguntas o pidiéndole que refine cualquiera de sus ajustes.
📌 Ejemplo de indicación:
Eres un superagente de Sprint Triage. Cuando recibas un informe de incidencia, crea o actualiza una tarea, asigna un propietario, solicita los detalles que falten y establece la prioridad en función del impacto.
¿Eres más de aprender visualmente? Mira este vídeo para obtener una guía paso a paso sobre cómo crear tu primer Super Agente en ClickUp:
3) Pruébalos de la misma manera en que tu equipo los utilizará realmente.
ClickUp lo hace muy práctico:
- Envía un mensaje directo al agente para perfeccionar su comportamiento y los casos extremos.
- @menciónalo en tareas, documentos o chat dentro de ClickUp para ver cómo responde en contexto.
- Asigna tareas al agente para que pueda hacerse cargo de los elementos de trabajo.
- Desencadenante: Actívalo mediante la programación o las automatizaciones cuando estés listo.
Esta es la gran ventaja: tu agente está aprendiendo en el entorno real en el que operará, no en un bucle CLI de juguete.
4) Desencadena el proceso con automatizaciones (para que funcione sin que tengas que estar pendiente).
Una vez que funcione en el entorno de pruebas, conéctalo a eventos como:
- «Cuando el estado cambie a Necesita clasificación → es el desencadenante de Super Agent».
- «Cuando se crea una nueva tarea en Incidencias → desencadenar Super Agent».
5) Depura más rápido con el registro de auditoría de Super Agents.
En lugar de adivinar qué ha pasado, utiliza el registro de auditoría de Super Agents para realizar el seguimiento de la actividad del agente y saber si ha tenido éxito o ha fallado.
Esto se convierte en tu «observabilidad de agentes» integrada sin necesidad de crear primero un canal de registro.
Esta configuración es la razón por la que los Super Agentes son más fáciles de usar que los agentes creados por uno mismo con herramientas como Claude.
La última palabra: cómo crear agentes que hagan el trabajo pendiente
Los agentes de IA se están convirtiendo rápidamente en la verdadera historia de productividad de esta década. Pero solo importarán aquellos que puedan terminar el trabajo.
¿Qué diferencia hay entre un prototipo llamativo y un agente en el que realmente confías?
Tres cosas: la capacidad del agente para mantener los pies en la tierra en el contexto, tomar las medidas adecuadas con las herramientas y verificar los resultados sin entrar en una espiral.
Empieza poco a poco. Elige un flujo de trabajo de gran valor. Dale a tu agente instrucciones claras, herramientas reales y un bucle que sepa cuándo detenerse. Luego, pasa a configuraciones con varios agentes solo cuando tu primera versión sea estable, predecible y realmente útil.
¿Listo para pasar de los experimentos con agentes a la ejecución real?
Conecta tu agente a tu entorno de trabajo de ClickUp. ¡O crea un superagente de ClickUp! En cualquier caso, crea tu cuenta de ClickUp gratis para empezar.
Preguntas frecuentes (FAQ)
El SDK de Claude Agent es el marco oficial de Anthropic para crear aplicaciones de agentes, que ofrece patrones integrados para el uso de herramientas, la memoria y la gestión de bucles. Aunque simplifica el desarrollo, no es obligatorio; puedes crear potentes agentes utilizando la API estándar de Claude con tu propio código de orquestación personalizado. ¡O utiliza una configuración lista para usar como ClickUp Super Agents!
Los chatbots están diseñados para responder a una sola indicación y luego esperar la siguiente indicación, mientras que los agentes operan de forma autónoma en bucles continuos. Los agentes pueden recopilar contexto, utilizar herramientas para actuar y verificar los resultados hasta alcanzar una meta definida, todo ello sin necesidad de una orientación humana constante.
Sí, los agentes Claude son excepcionalmente adecuados para tareas de gestión de proyectos, como crear tareas a partir de notas de reuniones, actualizar el estado de los proyectos y responder preguntas sobre el trabajo de tu equipo. Se vuelven aún más potentes cuando se conectan a un espacio de trabajo unificado como ClickUp, donde todos los datos y el contexto relevantes se encuentran en un solo lugar.
Claude Code es una herramienta diseñada específicamente para acelerar el desarrollo con modelos Claude, pero los patrones arquitectónicos y las habilidades que definas son transferibles. Si necesitas compatibilidad con múltiples LLM para tu proyecto, tendrás que utilizar un enfoque más independiente del marco o una herramienta diseñada explícitamente para el cambio de modelos.