Agentes de IA: Cómo Сonfigurarlos

Agente de IA — un paso separado dentro de una automatización que puede tomar decisiones por sí mismo al analizar los datos entrantes y elegir la acción correcta según la situación.

Ya no es necesario configurar manualmente condiciones y bifurcaciones. Simplemente describe la tarea en lenguaje natural, agrega instrucciones y conecta las herramientas adecuadas. El agente usará el LLM seleccionado para elegir la acción más apropiada según la situación.

Cómo se diferencia el Agente de IA de los pasos de automatización habituales

Un paso habitual siempre realiza una acción específica: enviar un mensaje, crear un registro o actualizar datos. El Agente de IA funciona de manera diferente: analiza los datos entrantes y decide qué acción tomar basándose en las instrucciones que le proporciones.

Un agente tiene cuatro partes:

• Modelo ("cerebro") — toma decisiones, lee instrucciones y elige qué hacer.
• Instrucciones (prompt) — una descripción de la tarea en formato libre y en cualquier idioma.
• Herramientas (acciones) — acciones en servicios de terceros que el agente puede realizar. Las conexiones deben configurarse en Albato con antelación.
• Memoria de ejecuciones anteriores — desactivada por defecto, pero se puede habilitar para mantener el contexto entre ejecuciones (útil para chatbots).

Por ejemplo, cuando se agrega un nuevo contacto en HubSpot, el agente puede analizar los datos del contacto y decidir qué hacer a continuación. Si el campo ¿Desea reservar una demo? está configurado como Sí, envía una notificación a Slack. Si el Cargo del contacto contiene Head, Director, Founder o CEO, agrega el contacto a una hoja de Google para leads de alta prioridad, todo en un solo paso.

Qué puede hacer el Agente de IA

• Analizar los datos entrantes y tomar decisiones sin condiciones manuales.
• Usar acciones de servicios conectados como herramientas.
• Trabajar con datos de pasos anteriores.
• Rellenar automáticamente los campos obligatorios en las acciones.

Cómo agregar el Agente de IA a una automatización

Paso 1 — agregar el agente

El Agente de IA solo se puede agregar como una acción. Necesita datos de entrada, por lo que la automatización debe comenzar con un disparador (como un webhook o una programación).

Al hacer clic en + para agregar un nuevo paso, verás una nueva opción Agente de IA.

Una vez que lo agregues, el paso aparece en el constructor de automatizaciones.

Incluye:

• Nombre: por defecto, "Agente de IA". Puedes cambiarlo desde el menú contextual (tres puntos → "Rebautizar").
• Icono "Cerebro": selecciona y conecta el LLM que tomará las decisiones.
• Icono de "Engranaje": configura las "Instrucciones" que seguirá el agente.
• Botón "Agregar herramientas": conecta las acciones que el agente puede realizar.
• Menú contextual: acciones adicionales para gestionar el paso.

Paso 2 — conectar un modelo de lenguaje

Haz clic en Mostrar configuración del LLM para elegir el modelo. Modelos disponibles:

• Albato AI: el modelo integrado de Albato. No requiere una conexión LLM independiente. Consulta la sección Precios para obtener más información.
• OpenAI.
• DeepSeek.
• Google Gemini.

La lista de modelos disponibles se ampliará con el tiempo. Si eliges Albato AI, solo tienes que hacer clic en Continuar.

Si eliges otro modelo, primero configura una conexión: haz clic en Agregar conexión o selecciona una conexión existente y luego haz clic en Continuar.

En la ventana de configuración, el único campo obligatorio es el ID del modelo, que especifica el modelo del proveedor que quieres usar (por ejemplo, gpt-4 o gpt-5 para OpenAI). Los demás ajustes son opcionales.

Puedes cambiar el modelo en cualquier momento haciendo clic en Cambiar modelo (LLM) a la izquierda.

Paso 3 — configurar las instrucciones del agente

Haz clic en el icono de "Engranaje" para abrir la configuración del agente.

Verás tres campos:

• Mensaje del usuario – lo que el agente recibe como entrada, ya sean datos de pasos anteriores o texto fijo. Máximo: 1.000 caracteres.
• Instrucciones del sistema – lo que el agente debe hacer; la lógica central. Máximo: 1.000 caracteres.
• Restricciones – reglas y límites adicionales que el agente debe seguir. Máximo: 1.000 caracteres.

El Agente de IA recibe los datos de entrada, las Instrucciones y las Restricciones, que forman la tarea para el Modelo. Cuanto más claramente describes la tarea, con mayor precisión actuará el agente.

Consejos para redactar las instrucciones:

• Describe brevemente el rol y la tarea del agente.
• Indica qué datos debe analizar.
• Especifica claramente cuándo debe actuar y cuándo no.
• Define las restricciones y las reglas importantes.
• Evita detalles innecesarios, repeticiones y redacción contradictoria.

Paso 4 — conectar herramientas

Haz clic en el botón Agregar herramientas para seleccionar acciones de los servicios conectados que el agente puede ejecutar. Albato ofrece alrededor de 5.000 acciones que pueden utilizarse como herramientas.

Para cada herramienta, especifica:

• aplicación;
• la acción que el agente puede realizar;
• la cuenta de la aplicación (conexión existente o nueva).

Tras hacer clic en Continuar, se abre la ventana de asignación de campos.

Cada campo tiene un botón Dejar que el Agente de IA decida. Si está habilitado, el agente determina qué valor colocar en ese campo basándose en tus Instrucciones.

Puedes combinar enfoques: dejar que el Agente de IA rellene algunos campos automáticamente mientras configuras otros manualmente con valores fijos o dinámicos.

Paso 5 — configurar la memoria del agente

Por defecto, el agente no recuerda nada entre ejecuciones: cada ejecución empieza desde cero. Para activar la memoria (por ejemplo, para un chatbot), haz clic en el botón de tres puntos junto al modelo de IA y activa Usar memoria.

Campos adicionales:

• Tamaño de la Memoria — el número de interacciones recientes que el agente tiene en cuenta (1-100). Una interacción = una entrada + una salida. Por ejemplo, si el agente recibe el mensaje “¡Hola!” durante una ejecución y responde con “¡Hola! ¿Cómo estás?”, eso cuenta como una interacción.
• ID del hilo — separa la Memoria entre diferentes usuarios o conversaciones. Para un chatbot de Telegram, pasa el ID del chat para que cada usuario tenga su propio contexto.

Precios

Cada ejecución del Agente de IA tiene un costo de 3 transacciones, independientemente de cuántas herramientas se utilicen.

Además:

• Albato AI: 1 transacción por cada 2.000 tokens (entrada + salida combinados).
• Cualquier otro LLM: sin cargos adicionales por tokens.

El número de llamadas a herramientas no afecta al costo.

Ejemplo 1. Albato AI

Agente de IA con Albato AI, 5 Herramientas, 4.500 tokens utilizados:

• 3 transacciones por la ejecución del agente.
• 3 transacciones por tokens (4.500 → 3 paquetes de 2.000).

Total: 6 transacciones.

Ejemplo 2. Cualquier otro LLM

Agente de IA con un LLM externo, 5 Herramientas, 4.500 tokens utilizados:

• 3 transacciones por la ejecución del agente.

Total: 3 transacciones.

Conclusión

El Agente de IA te permite crear automatizaciones más flexibles sin necesidad de largas cadenas de condiciones y bifurcaciones. Describe la tarea, añade las instrucciones, conecta las herramientas, y el agente analizará los datos entrantes para elegir la acción adecuada dentro de las reglas que hayas definido.

El Agente de IA no sustituye la automatización en sí, sino que simplifica su lógica. Una misma automatización puede gestionar distintos escenarios: validar datos, calificar leads, enviar notificaciones, crear registros en CRM o dar soporte a casos de uso de chatbot.

Si tienes alguna pregunta sobre la configuración, ponte en contacto con nuestro equipo de soporte a través del chat del sitio web.