Cómo crear agentes de IA con Google Gemini

Si alguna vez ha creado un flujo de trabajo que comienza como «solo un script» y rápidamente se convierte en un miniproducto, ya sabe por qué la creación de agentes de IA se está popularizando.

Un agente de IA sólido puede tomar la información del usuario, llamar a las herramientas disponibles, extraerla de las fuentes de datos adecuadas y mantener el proceso en marcha hasta que la tarea sea terminada.

Ese cambio tecnológico ya se está acelerando, y Gartner prevé que el 40 % de las aplicaciones de las corporaciones incluirán agentes de IA específicos para cada tarea este año.

Ahí es donde Google Gemini encaja a la perfección. Con acceso a los modelos Gemini a través de la API Gemini, puedes crear desde un simple agente de IA que redacta respuestas hasta un agente habilitado para herramientas que realiza comprobaciones y gestiona tareas complejas en varios pasos.

En esta guía sobre cómo crear agentes de IA con Google Gemini, aprenderás por qué los modelos Gemini de Google son una opción práctica para los flujos de trabajo de los agentes y cómo pasar de la primera indicación a un bucle funcional que puedes probar y enviar.

¿Qué es un agente de IA?

Un agente de IA es un sistema que puede realizar tareas en nombre de un usuario eligiendo acciones para alcanzar una meta, a menudo con menos orientación paso a paso que un chatbot estándar. En otras palabras, no solo genera una respuesta, sino que también decide qué hacer a continuación basándose en el propósito del agente, el contexto actual y las herramientas que se le permite utilizar.

Una forma práctica de verlo es: un chatbot responde, un agente actúa.

La mayoría de las configuraciones de agentes modernas incluyen algunos bloques básicos:

Aquí es también donde entran en juego los agentes múltiples. En los sistemas multiagente, es posible que haya un agente que planifique, otro que recupere datos y otro que escriba o valide los resultados. Ese tipo de interacción multiagente puede funcionar bien cuando las tareas tienen roles claros, como «investigador + escritor + control de calidad», pero también añade una sobrecarga de coordinación y más puntos de fallo.

Más adelante verás cómo empezar primero con un único bucle de agente y luego ampliarlo solo si tu carga de trabajo realmente se beneficia de ello.

¿Por qué utilizar Google Gemini para crear agentes de IA?

El uso de Google Gemini para agentes ofrece varias ventajas, especialmente si desea pasar de un prototipo a algo que pueda ejecutar de forma fiable en un producto real.

✅ He aquí por qué debería utilizar Gemini para crear agentes de IA:

Uso de herramientas integradas y llamada a funciones.

Gemini tiene compatibilidad con llamadas a funciones, por lo que tu agente puede decidir cuándo necesita una función externa y pasarle parámetros estructurados. Esa es la diferencia entre «Creo que la respuesta es...» y «He llamado al punto final de precios y he confirmado el último valor».

Esta capacidad es fundamental para cualquier agente de herramientas que tenga que capturar datos o actuar como desencadenante.

Contexto extenso para trabajos de varios pasos.

Muchos flujos de trabajo de agentes fallan porque pierden el hilo. Gemini incluye modelos que ofrecen compatibilidad con ventanas de contexto muy grandes, lo que resulta útil cuando el agente necesita mantener una conversación larga, una especificación, registros o fragmentos de código en la memoria de trabajo mientras realiza iteraciones.

Por ejemplo, Gemini en Pro tiene una ventana de contexto de un millón de tokens.

Entradas multimodales cuando tus «datos» no son solo texto.

Los agentes rara vez tratan con texto sin formato para siempre. Los modelos Gemini tienen compatibilidad con indicaciones multimodales, que pueden incluir contenido como imágenes, PDF, audio o vídeo, dependiendo de la ruta de integración que elijas.

Esto es importante para los equipos que crean agentes que revisan archivos, extraen detalles o validan resultados con respecto al material original.

Opciones de base para respuestas más fiables.

Si tu agente necesita responder basándose en fuentes específicas, puedes utilizar patrones de conexión que conecten Gemini con sistemas externos (por ejemplo, búsqueda empresarial o contenido indexado) en lugar de basarse únicamente en los conocimientos generales del modelo. También supera el problema de los datos de entrenamiento de la IA y su fecha límite de conocimientos.

Esto es especialmente relevante para los equipos de producto que se preocupan por la auditabilidad y la reducción de reclamaciones sin fundamento.

Sólida compatibilidad en marcos de código abierto.

Si no quieres crear todo desde cero, Gemini se utiliza habitualmente con marcos de código abierto como LangChain y LlamaIndex, junto con capas de orquestación como LangGraph.

Esto le permite crear más rápidamente agentes capaces de gestionar el enrutamiento de herramientas y flujos de varios pasos sin tener que reinventar ni reescribir los conceptos básicos.

Entrada práctica y niveles de precios.

Para muchos equipos, el primer paso es la experimentación. Los documentos de Google indican que el uso de Google AI Studio es gratuito en las regiones disponibles, y la propia API de Gemini ofrece niveles gratuitos y de pago con diferentes límites de tarifa.

Esto facilita la creación rápida de prototipos y, una vez que el diseño del agente sea estable, su ampliación.

Un camino desde los prototipos hasta la implementación controlada.

Si desea controles empresariales, Google también ofrece una plataforma de agentes en Gemini Enterprise, centrada en implementar y gestionar agentes en un solo lugar. Si desea un entorno para crear con modelos Gemini a nivel de plataforma, puede utilizar Agent Builder como parte de su pila.

Esta combinación puede resultar sorprendentemente sencilla una vez que se estandariza la forma en que el agente llama a las herramientas, valida las respuestas y sale limpiamente cuando no puede confirmar una respuesta.

Cómo empezar a utilizar Google Gemini

¿Se pregunta cómo empezar a utilizar Google Gemini? Se lo explicamos de forma sencilla.

Se trata principalmente de realizar el ajuste del acceso de forma segura y elegir una ruta de desarrollo que se adapte a su sistema. Si está creando un prototipo de un agente de IA sencillo, la API de Gemini y una clave de API le permitirán avanzar rápidamente.

Si está creando agentes para flujos de trabajo de producción, debe planificar un manejo seguro de las claves y un proceso de prueba claro desde el primer paso.

✅ Veamos a continuación los pasos para empezar a utilizar Google Gemini:

Paso 1: Confirma los requisitos previos y elige dónde se ejecutará tu agente.

El primer paso es utilizar una cuenta de Google y abrir Google AI Studio, ya que Google lo utiliza para gestionar las claves de API y los proyectos de Gemini. Esto le proporciona un punto de partida limpio para el acceso y las primeras pruebas.

A continuación, decide dónde se ejecutará el agente de IA. Las principales advertencias de seguridad de Google advierten contra la incorporación de claves de API en el navegador o en el código móvil y contra la confirmación de claves con el control de código fuente.

Si tiene previsto crear agentes para flujos de trabajo empresariales, debe enrutar las llamadas a la API de Gemini a través de un backend. De este modo, podrá controlar el acceso, el registro y la supervisión.

Paso 2: Crea y asegura tu clave de API de Gemini.

Para utilizar Gemini para crear agentes de IA, debe generar su clave de API de Gemini dentro de Google AI Studio. La documentación oficial de Google le guía a través del proceso de creación y gestión de claves allí. Debe tratar esta clave como un secreto de producción, ya que controla el acceso y el coste de su cuenta.

Después de crear la clave, guárdela como variable de entorno en el sistema donde se ejecuta su agente. Las notas de migración de Google indican que el SDK actual puede leer la clave desde la variable de entorno GEMINI_API_KEY , lo que mantiene los secretos fuera de su código y de los archivos compartidos.

Este paso ayuda a tu equipo al separar el desarrollo de la gestión de secretos. Puedes rotar la clave de API sin cambiar el código y puedes mantener diferentes claves para el desarrollo y la producción cuando necesites controles de acceso limpios.

Paso 3: Instalar el SDK oficial de Gemini.

Google recomienda el Google GenAI SDK como la opción oficial y lista para producción para trabajar con modelos Gemini, y tiene compatibilidad con varios lenguajes, incluidos Python y JavaScript.

Si trabajas con Python, instala el paquete is google-genai. Tiene compatibilidad con la API para desarrolladores de Gemini y con las API de Vertex AI. Esto resulta útil cuando se crean agentes que pueden comenzar como experimentos y más adelante necesitan un entorno más preparado para la corporación.

Si trabajas con JavaScript o TypeScript, Google documenta el @google/genai SDK para la creación de prototipos. Debes mantener la clave de API en el lado del servidor cuando vayas más allá de los prototipos. Aquí es donde puedes proteger el acceso y evitar fugas a través del código del cliente.

Cómo crear un agente de IA con Gemini paso a paso

Crear un agente de IA con los modelos Gemini de Google es sorprendentemente sencillo cuando se sigue un enfoque modular. Se empieza con una llamada al modelo básico y, a continuación, se añade el uso de herramientas mediante llamadas a funciones. Después, se envuelve todo en un bucle que puede decidir, actuar y detenerse de forma segura.

Este proceso permite a los desarrolladores pasar de un agente sencillo que solo chatea a un sistema sofisticado capaz de ejecutar tareas complejas mediante el uso de herramientas.

✅ Siga estos pasos para crear un agente funcional que pueda interactuar con el mundo llamando a una función o buscando fuentes de datos:

Paso 1: Configurar la generación básica de texto

Comience con un agente de IA sencillo que reciba la entrada del usuario y devuelva una respuesta que coincida con el propósito del agente. El primer paso es definir:

Un patrón útil es mantener las indicaciones breves y explícitas, y luego iterar con la ingeniería de indicaciones después de ver los resultados reales. La guía de Google para el desarrollo de agentes es básicamente: empezar de forma sencilla, probar a menudo y perfeccionar las indicaciones y la lógica sobre la marcha.

✅ Aquí tienes un ejemplo sencillo en Python que puedes ejecutar como referencia:

Básicamente, establece un puente entre tu entorno local y los grandes modelos lingüísticos de Google.

💡 Consejo profesional: mantén la coherencia en tu ingeniería de indicaciones con la plantilla Gemini Prompts de ClickUp.

Obtenga una plantilla gratuita

La plantilla Gemini Prompts de ClickUp es un documento ClickUp listo para usar que te ofrece una amplia biblioteca de indicaciones Gemini en un solo lugar, diseñada para ayudarte a obtener ideas rápidamente y estandarizar la forma en que tu equipo escribe las indicaciones.

Como se trata de un único documento, puede tratarlo como una «fuente de verdad» de uso compartido. Esto resulta útil cuando varias personas crean indicaciones para el mismo agente y se desea obtener entradas coherentes, menos desviaciones y una iteración más rápida entre los experimentos.

🌻 Por qué te gustará esta plantilla:

• Reutiliza patrones de indicaciones para el uso de herramientas y la llamada de funciones al crear agentes que necesitan resultados estructurados.
• Estandariza las indicaciones en todo el equipo para que las mismas entradas de los usuarios generen respuestas más predecibles.
• Borrador de indicaciones basadas en roles para sistemas multiagente, como flujos de trabajo de planificadores, investigadores y revisores.
• Crea indicaciones de prueba rápidas para validar los casos extremos antes de enviar un bucle de agente.
• Cree una lista de tareas pendientes ligera para que los equipos de producto e ingeniería la revisen, perfeccionen y aprueben conjuntamente.

Paso 2: Añadir el uso de herramientas y la llamada a funciones

Una vez que su agente de solo texto funcione, añada el uso de herramientas para que el modelo pueda llamar al código que usted controla. La función de llamada de Gemini está diseñada para esto: en lugar de solo generar texto, el modelo puede solicitar un nombre de función más parámetros, para que su sistema pueda ejecutar la acción y enviar los resultados.

Un flujo típico tiene este aspecto:

Si quieres evitar problemas de análisis sintáctico, utiliza salidas estructuradas (esquema JSON) para que el modelo devuelva datos predecibles y seguros. Esto resulta especialmente útil cuando tu agente genera entradas de herramientas.

✅ Aquí tienes un código Python que te ayudará en el ajuste de la figura:

Este script proporciona a la IA la «capacidad» de interactuar con tus propios sistemas externos, en este caso, una base de datos interna de tickets de soporte.

Paso 3: Crear el bucle del agente

Ahora pasas de una «respuesta única» a un agente que puede iterar hasta alcanzar una condición de salida. Este es el bucle al que se refieren la mayoría de las personas cuando hablan del «modo agente»:

Para mantener el contexto sin sobrecargar la indicación:

¿Quieres múltiples agentes o sistemas multiagente? Empieza primero con un bucle de agente y luego divide las responsabilidades (por ejemplo: agente planificador, agente de herramientas, agente revisor).

Google también destaca los marcos de código abierto que facilitan esta tarea, como LangGraph y CrewAI, dependiendo del nivel de control que desee ejercer sobre la interacción entre múltiples agentes.

✅ Aquí tienes un patrón de bucle práctico que puedes adoptar:

La IA es el cerebro (decide qué hacer) y este bucle de Python es el cuerpo (realiza el trabajo real de capturar datos).

MAX_TURNS = 8 es una barrera de seguridad. Si la IA se confunde y sigue llamando a las herramientas en un bucle infinito, esto garantiza que el script se detenga después de 8 intentos, lo que le ahorra dinero y cuota de API.

Paso 4: Prueba tu agente IA.

Prueba tu agente de IA para asegurarte de que se comporta correctamente en escenarios específicos.

Añade pruebas en tres niveles:

Una regla práctica: trate cada llamada a una herramienta como una API de producción. Valide las entradas, registre las salidas y falle de forma segura.

Opcional: utilice un generador de agentes Gemini o marcos de código abierto.

Si no quieres conectarlo todo a mano, Google tiene compatibilidad con varias rutas de estilo «constructor»:

Buenas prácticas para crear agentes de IA con Gemini

Al crear agentes de IA para flujos de trabajo empresariales, optimice la fiabilidad antes que la inteligencia. Gemini 3 le ofrece un mayor control sobre el razonamiento del modelo y su interacción con las herramientas. Esto le ayuda a crear agentes que se comportan de forma coherente en tareas complejas y sistemas reales.

✅ Estas son algunas buenas prácticas para crear agentes de IA con Gemini:

Comience con una especificación de agente que imponga límites.

Defina el propósito del agente y las condiciones de salida antes de escribir el código. Aquí es donde fracasan muchos proyectos de agentes, especialmente cuando el agente puede desencadenar acciones en los sistemas de los clientes o de producción. Muchas iniciativas de IA agente se cancelan cuando los equipos no pueden demostrar su valor o mantener el riesgo bajo control.

Ajuste la profundidad del razonamiento para que se adapte a la tarea.

Gemini 3 ha introducido un control del nivel de pensamiento que permite variar la profundidad del razonamiento por solicitud. Debe ejecutar un razonamiento de alto nivel en la planificación y la depuración, junto con pasos que requieran muchas instrucciones. Ejecute un razonamiento bajo en pasos rutinarios en los que la latencia y el coste son más importantes que el análisis profundo. Este control equilibra el rendimiento del LLM.

Herramientas de diseño como las API de productos.

Mantenga cada función limitada asignándole un nombre claro y manteniendo los parámetros estrictos. La llamada a funciones se vuelve más fiable cuando el modelo elige entre un pequeño conjunto de herramientas bien definidas. El contenido de Gemini 3 de Google también hace hincapié en la llamada fiable a herramientas como ingrediente clave para crear agentes útiles.

Mantén la superficie de tu herramienta pequeña y segura.

Debes controlar a qué herramientas puede acceder el agente y qué puede hacer cada herramienta. Incluye comprobaciones de permiso en tu sistema. Registra cada llamada a la herramienta con entradas y salidas, para que puedas depurar los fallos y demostrar lo que hizo el agente durante una incidencia.

Trate la evaluación como un requisito del producto.

Debes comprobar si el agente ha completado realmente la tarea, no si ha formulado la respuesta de la misma manera cada vez. En cada ejecución, comprueba si el agente ha elegido la herramienta adecuada y ha enviado entradas válidas. Asegúrate de que conduce al estado final correcto en tu sistema.

También puede ejecutar un pequeño conjunto de pruebas de escenarios basadas en solicitudes reales de usuarios y formatos de datos reales. Los flujos de trabajo de los agentes, como el rellenado de formularios y las acciones web, suelen fallar en casos extremos a menos que se prueben expresamente.

Haz que las entradas multimodales sean explícitas cuando sean importantes.

Si tu flujo de trabajo incluye archivos PDF, capturas de pantalla, audio o vídeo, debes planificar cómo interpretará el agente cada formato. Gemini 3 Flash Preview ofrece compatibilidad con entradas multimodales, lo que ayuda a simplificar la forma en que tu sistema gestiona los artefactos de trabajo mixtos.

Controle los costes y la latencia desde la primera compilación.

Los bucles de los agentes pueden crecer rápidamente cuando una solicitud se vuelve compleja. Establece límites de turnos y tiempos de espera para que el agente no pueda ejecutarse indefinidamente, y gestiona los reintentos en tu sistema para que los fallos no se acumulen.

Añade confirmaciones antes de acciones irreversibles, especialmente cuando el agente actualiza registros o actúa como desencadenante de flujos de trabajo posteriores.

Asegúrate también de separar los pasos rutinarios de los pasos de razonamiento profundo. Esto te ayudará a mantener la rapidez de las solicitudes cotidianas, reservando el razonamiento más complejo para las pocas tareas que realmente lo necesitan.

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Limitaciones del uso de Google Gemini para crear agentes de IA.

Gemini te proporciona sólidos bloques de construcción para agentes, pero un agente de producción falla siempre por las mismas razones. Pierde contexto o produce una herramienta que tu sistema no puede ejecutar de forma segura. Si planificas estos límites con antelación, evitarás la mayoría de las sorpresas después de tu primera prueba piloto.

✅ Estas son algunas de las limitaciones del uso de Google Gemini para crear agentes de IA:

Las cuotas y los límites de velocidad pueden suponer un obstáculo para el uso real.

La API de Gemini aplica límites de velocidad para proteger el rendimiento del sistema y garantizar un uso justo, por lo que un agente que funciona en las pruebas puede ralentizarse con el tráfico real. Debe prever un diseño por lotes y colas cuando varios usuarios activen el agente al mismo tiempo.

Los filtros de seguridad pueden bloquear solicitudes de empresas benignas.

La API de Gemini incluye filtrado de contenido integrado y ajustes de seguridad configurables. Estos filtros pueden bloquear ocasionalmente contenido que es inofensivo en un contexto empresarial, especialmente cuando el agente maneja temas delicados o texto generado por el usuario.

Debe probar los ajustes de seguridad con sus indicaciones y flujos de trabajo reales, no solo con las indicaciones de demostración.

Las ventanas de contexto establecen un límite sobre lo que tu agente puede «ver» a la vez.

Cada modelo Gemini tiene una ventana de contexto que se mide en tokens. Ese límite restringe la cantidad de entradas y el historial de conversaciones que se pueden enviar en una sola solicitud. Cuando se supera, es necesario aplicar una estrategia, como resumir o recuperar datos de fuentes de datos.

La gestión de claves se convierte en un riesgo tan pronto como se abandonan los prototipos.

Los agentes suelen necesitar funcionar de forma continua, lo que significa que la clave de API se convierte en infraestructura operativa. Si se filtra una clave, el uso y el coste pueden dispararse, y el agente puede exponer accesos que no eran deseados.

Debe tratar la clave como cualquier secreto de producción y mantenerla fuera del código y los repositorios del lado del cliente.

Los controles de seguridad de la corporación dependen del lugar donde se implementen.

Si necesita controles estrictos de red y cifrado, el conjunto de opciones depende de si ejecuta Gemini a través de Vertex IA y los controles de Google Cloud.

Google Cloud documenta funciones como los controles de servicio VPC y las claves de cifrado gestionadas por el cliente para Vertex /IA. Esto es importante para los flujos de trabajo regulados y el manejo de datos de clientes.

Las pruebas son más difíciles que con el código normal, ya que los resultados varían.

Incluso cuando el código es correcto, las respuestas del modelo pueden variar entre ejecuciones. Esto puede romper flujos de trabajo estrictos cuando el agente debe producir entradas de herramientas estructuradas o decisiones coherentes. Debe reducir la aleatoriedad de las pruebas de enrutamiento de herramientas y validar cada argumento de función.

Además, debes centrar tus pruebas en los estados finales que tu sistema puede verificar, en lugar de en la redacción exacta.

Herramienta alternativa para crear agentes de IA: ClickUp

Crear agentes de IA en Gemini tiene sus ventajas, pero puede convertirse rápidamente en una tarea que requiere mucho código. Se empieza con indicaciones y llamadas a funciones. A continuación, se conecta el uso de herramientas, se gestiona la configuración de la clave de API y se mantiene el contexto en todo el bucle del agente para que este pueda completar tareas complejas sin desviarse.

Así es como se produce la dispersión del trabajo cuando el equipo utiliza diferentes herramientas para gestionar sus flujos de trabajo y seguimientos.

Ahora añada la expansión de la IA al panorama. Los diferentes equipos prueban diferentes herramientas de IA y nadie está seguro de qué resultados son fiables o qué datos es seguro utilizar de forma compartida. Incluso si sabe cómo crear agentes de IA con Google Gemini, acabará gestionando más infraestructura que resultados.

Aquí es donde un entorno de trabajo de IA convergente como ClickUp desempeña un rol fundamental. Permite a los equipos crear y ejecutar agentes dentro del mismo entorno de trabajo en el que ya se desarrolla el trabajo, de modo que los agentes pueden actuar sobre tareas, documentos y conversaciones reales, en lugar de quedarse estancados en un prototipo independiente.

✅ Veamos cómo ClickUp es una alternativa adecuada para crear agentes de IA:

Mantén el trabajo de varios pasos en marcha con los superagentes de ClickUp.

Cuando se crean agentes con Gemini, gran parte del esfuerzo se dedica a la coordinación. Se define el propósito del agente, se deciden las herramientas, se diseña el bucle y se mantiene limpio el contexto.

Los superagentes de ClickUp funcionan como compañeros de equipo de IA similares a los humanos dentro de tu entorno de trabajo, por lo que pueden colaborar allí donde ya se realiza el trabajo. Puedes controlar a qué herramientas y fuentes de datos pueden acceder los agentes de IA, y estos también pueden solicitar la aprobación humana para decisiones críticas.

Los superagentes de ClickUp son seguros, contextuales y ambientales. Pueden ejecutarse según horarios, responder a desencadenantes y realizar trabajos reales, como redactar documentos, actualizar tareas, enviar correos electrónicos y resumir reuniones.

Más información al respecto en este vídeo.

✅ Así es como el Super Agent Builder de ClickUp te ayuda a crear agentes de IA:

💡 Consejo profesional: utiliza ClickUp Pizarras para diseñar el flujo de trabajo de tu superagente antes de crearlo.

Los superagentes funcionan mejor cuando se les asigna una tarea clara y se les establecen condiciones de detención claras. Las pizarras de ClickUp te ayudan a correlacionar visualmente todo el flujo de trabajo, para que tú y tu equipo acordéis qué debe hacer el superagente antes de que empiece a actuar en las tareas y actualizaciones.

• Correlaciona el bucle del agente con el punto de entrada, los puntos de decisión, las herramientas y las condiciones de salida.
• Lista lo que el Super Agente puede cambiar y lo que debería requerir la aprobación humana.
• Convierte el flujo de trabajo final en tareas que tu equipo pueda asignar y realizar el seguimiento de las mismas.

Estandariza flujos de trabajo repetibles con los agentes de ClickUp Autopilot.

No todos los «agentes» necesitan un razonamiento avanzado. Muchos equipos solo quieren una ejecución repetible: clasificar una solicitud, enviarla, solicitar la información que falta, actualizar el estado o publicar una actualización cuando algo cambia. Si creas cada uno de estos elementos desde cero en Gemini, dedicarás tiempo a mantener el código de flujos de trabajo que deberían ser predecibles.

Los agentes de ClickUp Autopilot están diseñados precisamente para eso. Realizan acciones basadas en desencadenantes y condiciones definidos, en ubicaciones específicas (incluidas listas, carpetas, espacios y canales de chat). Siguen tus instrucciones utilizando los conocimientos y las herramientas configurados.

💡 Consejo profesional: utilice ClickUp Automatizaciones como desencadenantes para activar los agentes Autopilot de ClickUp en el momento adecuado.

Si estás creando agentes con Gemini, lo más difícil de escalar no es el modelo. Es la fiabilidad: asegurarte de que la acción correcta se ejecute en el momento adecuado, siempre. Las automatizaciones de ClickUp te proporcionan esa columna vertebral basada en eventos dentro de tu entorno de trabajo, de modo que los flujos de trabajo de los agentes se desencadenan a partir de señales de trabajo reales (cambios de estado, actualizaciones, mensajes).

El patrón más útil para los equipos técnicos y de producto es tratar las automatizaciones de ClickUp como un despachador:

• Utiliza un desencadenante + condición para decidir cuándo debe ejecutarse un agente.
• Añade instrucciones adicionales cuando sea necesario (especialmente para los superagentes) para que el agente funcione con el contexto adecuado para ese momento.
• Inicie un agente de piloto automático desde el generador de automatización utilizando la acción Iniciar agente de piloto automático cuando un flujo de trabajo requiera una ejecución repetible.
• Activa un superagente utilizando desencadenantes y condiciones de automatización cuando desees un trabajo más flexible y de varios pasos (y añade instrucciones adicionales por automatización si es necesario).
• Ejecute un agente cuando se publique un mensaje de chat en un canal, de modo que la recepción y la clasificación puedan realizarse donde realmente aparecen las solicitudes.
• Mantén la ejecución de los agentes coherente en todos los equipos reutilizando la misma lógica de automatización en las mismas ubicaciones del flujo de trabajo (listas, carpetas, espacios, canales de chat).

Chatee con ClickUp Ambient Answers para responder a preguntas repetidas.

En los equipos de producto e ingeniería, que suelen estar muy ocupados, cada semana surgen las mismas preguntas. ¿Qué ha cambiado en el alcance, qué está bloqueado, cuál es la última decisión y cuál es la versión actual del proceso? La gente pregunta en el chat porque es más rápido que buscar, y la respuesta suele depender de lo que es cierto en ese momento en las tareas y los documentos.

ClickUp Ambient Answers funciona dentro de los canales de chat y responde con respuestas contextuales. Está pensado para solicitudes de tipo pregunta-respuesta en el chat, de modo que tu equipo pueda obtener una respuesta sin que nadie tenga que buscar manualmente enlaces y resúmenes.

✅ Así es como ayuda ClickUp Ambient Answers:

💡 Consejo profesional: utilice ClickUp Chat para que las respuestas ambientales de ClickUp sean más fiables.

Ambient Answers mejora cuando tu canal de chat permanece conectado al contexto de trabajo real. ClickUp Chat permite convertir mensajes en tareas, utilizar IA para resumir hilos y mantener las conversaciones ancladas al trabajo relacionado.

• Convierte las solicitudes recurrentes en tareas conectadas para que la «respuesta» se convierta en un elemento de trabajo rastreable.
• Utiliza las publicaciones del canal para actualizar los procesos, de modo que sea más fácil consultar el contexto clave más adelante.
• Mantenga el alcance del canal limitado (un área de producto o un flujo de trabajo), para que las respuestas del agente sean coherentes.
• Utiliza resúmenes de IA para hilos largos, de modo que las partes interesadas puedan ponerse al día sin tener que volver a leer todo.

Acelera la configuración de agentes de IA con ClickUp Brain.

Cuando empiezas a crear un agente de IA, necesitas configurar el trabajo y definir claramente las tareas. También necesitas material de referencia fiable y una forma clara de convertir los resultados en elementos de trabajo reales. Si lo haces primero en código, dedicarás ciclos a la estructura antes de poder demostrar su valor.

ClickUp Brain acorta la fase de configuración al ofrecerte múltiples bloques de construcción dentro de un mismo entorno de trabajo. Puedes extraer respuestas, convertirlas en tareas y transformar reuniones en resúmenes y elementos pendientes.

Estas funciones te ayudan a definir el trabajo del agente y a generar resultados estructurados que tu equipo puede ejecutar.

✅ Así es como ClickUp Brain te ayuda con el trabajo de los agentes de IA:

💡 Consejo profesional: utilice ClickUp Brain MAX para diseñar y validar el flujo de trabajo de su agente de IA.

ClickUp Brain MAX te ayuda a pasar de una idea aproximada de agente de IA a un flujo de trabajo que realmente puedes implementar. En lugar de escribir primero un bucle completo del agente, puedes utilizar Brain MAX para definir el propósito del agente y correlacionar los pasos de la herramienta. A continuación, prueba los casos extremos utilizando el mismo lenguaje que utilizarán tus usuarios.

• Captura rápidamente los requisitos con Talk to Text: pronuncia una solicitud desordenada de una parte interesada y conviértela en un plan de agente estructurado con pasos, llamadas a herramientas y una condición de salida.
• Verifique el contexto con Enterprise Search extrayendo las últimas especificaciones, notas de decisión y actualizaciones de tareas de su entorno de trabajo antes de finalizar las indicaciones y las instrucciones de la herramienta.
• Realiza pruebas de estrés del flujo del agente pidiendo a ClickUp Brain MAX que genere casos extremos y escenarios de fallo, y luego reescribe tus indicaciones y reglas de herramientas para manejar esos casos de forma limpia.
• Cambia entre diferentes modelos de IA (ChatGPT, Claude o Gemini) para generar diferentes resultados en función de tus necesidades.

Cree y ejecute agentes de IA más rápido con ClickUp.

Google Gemini te ofrece una vía sólida para crear un agente de IA cuando deseas lógica personalizada y control de herramientas en tu propio código base. Tú defines la meta, realizas la conexión de herramientas mediante llamadas a funciones y repites el proceso hasta que el agente se comporte de forma fiable en flujos de trabajo reales.

A medida que creces, la presión real se traslada a la ejecución. Necesitas que tu agente trabaje para mantenerse conectado a las tareas, los documentos, las decisiones y la responsabilidad del equipo. Ahí es donde ClickUp se convierte en la opción práctica, especialmente cuando quieres una forma sin código de crear agentes y mantenerlos cerca de la entrega.

Si desea que los flujos de trabajo de sus agentes de IA sean coherentes en todos los equipos, centralice el trabajo en un solo lugar. Regístrese hoy mismo en ClickUp de forma gratuita ✅.