Crea tu primer agente con la API de OpenAI paso a paso | OpenWebinars

Qué es un agente en OpenAI y por qué usarlo

Antes de ponernos a crear nuestro primer agente, conviene entender qué significa realmente este concepto dentro del ecosistema de OpenAI y qué lo diferencia de un simple modelo de lenguaje. Tener claras estas bases hará que los siguientes pasos resulten mucho más intuitivos.

Definición de agente y diferencias con un simple modelo

Un agente en OpenAI es más que un modelo que responde a prompts: combina un modelo de lenguaje con un conjunto de herramientas, memoria y lógica de control que le permiten ejecutar tareas complejas de manera autónoma. Mientras que un prompt aislado solo devuelve una respuesta, un agente puede encadenar decisiones, consultar información externa y mantener coherencia en una interacción más larga.

La diferencia práctica es clara: un modelo responde a lo que le preguntes en ese momento, mientras que un agente puede actuar con propósito, recordar contexto y tomar decisiones sobre qué herramienta usar en cada caso. Esto lo convierte en un bloque mucho más cercano a una aplicación funcional que a un simple experimento.

Casos de uso prácticos en empresa y proyectos reales

Los agentes encuentran aplicación en múltiples escenarios. Por ejemplo, en soporte al cliente, un agente puede responder dudas frecuentes y escalar los casos complejos a un humano. En análisis de datos, puede consultar una base, aplicar filtros y devolver un resumen. Y en procesos internos, puede coordinar integraciones entre sistemas (como CRM, ERP o plataformas de marketing) sin intervención manual.

En mi experiencia, lo más valioso es que permiten reducir tareas repetitivas y liberar tiempo de los equipos para actividades de mayor valor. Cuando un agente está bien configurado, se convierte en un “colaborador digital” capaz de ejecutar procesos rutinarios con gran fiabilidad.

Ventajas de los agentes frente a prompts estáticos

Usar agentes ofrece ventajas evidentes respecto a depender solo de prompts estáticos. La primera es la automatización: pueden encadenar acciones y acceder a múltiples fuentes de información sin que el usuario lo pida explícitamente. La segunda es la coherencia, ya que gracias a la memoria mantienen el hilo de la conversación y recuerdan decisiones pasadas. Y la tercera es la escalabilidad, porque al orquestar varios agentes se pueden cubrir procesos más amplios y complejos.

Esto significa que, mientras que los prompts sirven para experimentación rápida, los agentes representan el paso natural hacia aplicaciones de IA más robustas y adaptadas a entornos empresariales. Entender esta diferencia es clave para sacarles partido desde el primer prototipo.

Preparativos antes de crear tu primer agente

Antes de comenzar a escribir código, es fundamental asegurarse de que el entorno está preparado y de que tenemos claros los aspectos básicos. Estos preparativos no solo facilitan el arranque, también evitan errores habituales que suelen frenar los primeros intentos con la API de OpenAI.

Requisitos técnicos y entorno recomendado

Para trabajar con la API de OpenAI necesitarás conocimientos básicos de Python o JavaScript, ya que son los lenguajes con librerías más maduras. También es importante contar con un entorno de desarrollo bien configurado, que puede ser desde un simple editor como VS Code hasta notebooks en la nube como Google Colab o Jupyter.

En mi experiencia, lo más recomendable al inicio es montar un entorno virtual en Python e instalar ahí las dependencias necesarias. Esto aísla tu proyecto y te evita conflictos con otras librerías que tengas instaladas en el sistema.

API de OpenAI: claves, librerías y SDK disponibles

El acceso a la API se realiza mediante una clave privada que debes generar desde el panel de OpenAI. Esta clave es única para tu cuenta y debe gestionarse con cuidado. Una vez la tengas, puedes instalar el SDK oficial de OpenAI con un simple pip install openai.

Existen además librerías complementarias que facilitan el desarrollo de agentes, como langchain o llama-index, aunque para este primer agente nos centraremos en las funcionalidades básicas del SDK oficial. Familiarizarte con la documentación de OpenAI API será clave para avanzar con seguridad.

Buenas prácticas de seguridad y gestión de credenciales

Uno de los errores más comunes al empezar es exponer la clave de la API en repositorios públicos o en el propio código fuente. Para evitarlo, lo ideal es almacenarla en un archivo .env y cargarla en tu aplicación mediante librerías como python-dotenv. Otra práctica recomendable es generar claves separadas por entorno (desarrollo, pruebas, producción) y rotarlas periódicamente.

Además, en entornos corporativos, conviene integrarlas en un gestor de secretos (como Vault o AWS Secrets Manager). De este modo, evitas que credenciales sensibles queden expuestas y garantizas un uso más seguro y escalable en el tiempo.

Paso 1: Definir el rol y objetivos del agente

El primer paso para crear un agente con OpenAI no es escribir código, sino definir con claridad qué rol cumplirá y qué objetivos tendrá dentro de tu organización o proyecto. Esta decisión inicial condiciona las herramientas que necesitará, la forma de interactuar y hasta los criterios de validación posteriores.

Importancia del rol en la interacción del agente

El rol actúa como la brújula del agente: determina cómo debe comportarse y qué tipo de tareas puede ejecutar. Un rol bien definido permite que el agente responda con consistencia y reduzca la ambigüedad en sus interacciones. En la práctica, he visto que los agentes con un rol difuso tienden a generar respuestas poco útiles o a perder foco rápidamente.

Definir el rol es, en esencia, escribir un contrato de comportamiento. Por ejemplo, un agente con rol de “asistente legal” sabrá priorizar exactitud y referencias normativas, mientras que uno con rol de “consultor de marketing” estará orientado a creatividad y propuestas estratégicas.

Ejemplos de roles: asistente, analista, integrador

Los roles más comunes en la creación de agentes suelen ser:

• Asistente personal: ayuda a organizar tareas, gestionar agendas y responder preguntas frecuentes.
• Analista de datos: interpreta información, ejecuta consultas y genera informes de manera autónoma.
• Integrador de sistemas: conecta APIs o bases de datos, permitiendo automatizar procesos internos.

Cada rol requiere un diseño distinto. Por ejemplo, en un proyecto real trabajé con un agente analista que debía generar reportes financieros semanales; su rol estaba limitado a consultas y resúmenes de datos, evitando divagaciones. Esto demostró que un rol bien acotado facilita resultados consistentes.

Cómo alinear el rol con un caso de negocio real

El rol no debe definirse en abstracto, sino en relación con un caso de negocio concreto. Pregúntate: ¿qué problema estoy intentando resolver? ¿qué proceso quiero mejorar? ¿qué tareas repetitivas podría asumir el agente?

En mi experiencia, la forma más eficaz de diseñar un rol es pensar en un caso de uso de alto impacto pero bajo riesgo. Por ejemplo, en vez de lanzar un agente directamente en atención al cliente externo, comenzar con un agente interno que asista al equipo de soporte revisando documentación o generando borradores de respuestas. Así reduces riesgos, validas el valor real y ajustas el comportamiento antes de escalar.

Paso 2: Selección del modelo y configuración básica

Una vez definido el rol del agente, el siguiente paso es elegir el modelo más adecuado y realizar la configuración inicial. Este punto es crucial porque cada modelo ofrece un equilibrio distinto entre coste, capacidad y velocidad de respuesta.

Modelos disponibles en OpenAI y sus diferencias

Actualmente, OpenAI ofrece varios modelos optimizados para diferentes casos. El más avanzado y versátil es GPT-5, que destaca por su capacidad de razonamiento complejo, velocidad y eficiencia en tareas diversas. También están disponibles modelos más ligeros y económicos, adecuados para agentes que realizan funciones acotadas o de bajo consumo de recursos.

La elección depende del caso de negocio: para un agente analista que debe procesar grandes volúmenes de información y dar respuestas precisas, GPT-5 es la opción recomendada. Para prototipos rápidos o tareas internas menos críticas, puede bastar con un modelo más económico.

Tabla comparativa de modelos y casos de uso

Para elegir correctamente, conviene comparar las versiones actuales más utilizadas de OpenAI según su coste, velocidad y capacidades. La siguiente tabla resume los puntos clave:

Modelo	Capacidades principales	Cuándo usarlo	Coste relativo
GPT-5	Razonamiento complejo, contexto amplio, integración fluida	Casos críticos de negocio, análisis complejos, agentes con memoria	Alto
GPT-4.1-mini	Ligero, rápido, adecuado para prototipos o tareas simples	Agentes internos de bajo riesgo, prototipos, automatización básica	Bajo
GPT-4.1	Buen balance entre precisión y coste	Aplicaciones con carga media, proyectos donde importa la velocidad	Medio

En mi experiencia, lo más eficaz es empezar con un modelo ligero para prototipos internos y, cuando el agente demuestre valor real, migrar a GPT-5 para producción. Este enfoque equilibra costes con resultados y permite iterar más rápido.

Parámetros clave para ajustar el comportamiento

Además del modelo, hay parámetros que permiten afinar cómo se comporta el agente:

• temperature: controla el nivel de creatividad o variabilidad de las respuestas. Una temperatura baja (0.2–0.3) favorece la consistencia; una más alta (0.7–0.9) fomenta respuestas creativas.
• max_tokens: define la longitud máxima de la respuesta generada. Limitar este valor ayuda a controlar costes y tiempos de ejecución.
• top_p y frequency_penalty: ajustan la diversidad y reducen repeticiones en las respuestas.

En la práctica, suelo comenzar con una configuración conservadora (temperature baja y límites razonables de tokens) y ajustar según las necesidades del caso real.

Primer “hola mundo” con la API de OpenAI

El clásico primer paso es probar que la API responde correctamente con una petición básica. Aquí dejamos el espacio para tu primer ejemplo de código:

# "Hola mundo" con la API de OpenAI (Python, Responses API)
# pip install openai python-dotenv
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

resp = client.responses.create(
    model="gpt-5",
    input=[{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Di 'hola mundo' en una sola línea."}]}]
)

print(resp.output_text)

Paso 3: Dotar de herramientas al agente

Un agente no se limita a responder texto: su verdadero valor surge cuando puede usar herramientas externas o integradas para ejecutar acciones más allá de la conversación. Esto le permite consultar información en tiempo real, ejecutar código o interactuar con sistemas corporativos.

Herramientas nativas de OpenAI: búsqueda, código, navegación

OpenAI ofrece herramientas internas que se pueden habilitar al configurar el agente. Entre ellas están la búsqueda en contexto, la ejecución de código o la navegación en web. Activarlas le da al agente la capacidad de ampliar sus respuestas con datos actualizados o cálculos dinámicos.

En la práctica, estas herramientas son muy útiles para agentes que deben resolver problemas técnicos, generar informes o validar información en tiempo real.

Integración de funciones externas (function calling)

La función más potente es el function calling, que permite conectar el agente con APIs externas o servicios internos. Con esta técnica defines qué funciones tiene disponibles el agente y en qué formato debe invocarlas.

Ejemplo: puedes conectar el agente a la API de tu CRM para que consulte fichas de clientes, o a un servicio de facturación para emitir reportes de ventas.

# Function calling (tool calling) mínimo con Responses API
# Nota: Ejemplo abreviado; la lógica de parseo/ejecución se omite por brevedad.
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_order_status",
        "description": "Estado del pedido por ID",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"order_id": {"type": "string"}},
            "required": ["order_id"]
        }
    }
}]

# 1) Llamada inicial: el modelo puede pedir invocar la función
res = client.responses.create(
    model="gpt-5",
    input=[{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Estado del pedido ABC123"}]}],
    tools=tools
)

# Aquí iría tu manejo de tool-calls (ejecución real de get_order_status)
# ...
# 2) (Opcional) Segunda llamada devolviendo resultados al modelo:
# final = client.responses.create(model="gpt-5", input=[...], tool_results=[...])
# print(final.output_text)

# Si no hubo tool-calls, simplemente:
print(res.output_text)

Ejemplo práctico de uso de herramientas en un flujo real

Imagina un agente de soporte que recibe una consulta sobre el estado de un pedido. Con function calling, el agente puede:

1. Detectar que se trata de una consulta de logística.
2. Invocar la función get_order_status(order_id).
3. Devolver la información al cliente en un lenguaje natural, pero con datos obtenidos directamente de tu sistema.

Este enfoque transforma al agente en un intermediario inteligente que no solo conversa, sino que resuelve acciones concretas.

Paso 4: Añadir memoria y contexto

Uno de los elementos que más diferencia a un agente de un simple prompt es su capacidad de mantener memoria. Esto le permite recordar información de interacciones previas y dar continuidad a las conversaciones, algo fundamental cuando queremos que el agente sea útil en procesos de negocio reales.

Tipos de memoria en agentes de OpenAI

Existen varios enfoques de memoria según el caso:

• Memoria a corto plazo: mantiene el contexto dentro de una sesión de chat. Ideal para interacciones puntuales.
• Memoria a largo plazo: guarda información más allá de una sesión y la reutiliza en futuras conversaciones.
• Memoria híbrida: combina ambas, permitiendo que el agente sea coherente en el momento y que además recuerde datos clave para el futuro.

Cómo mejorar la coherencia y continuidad de las respuestas

En mi experiencia, la clave está en definir qué debe recordar y qué no. Por ejemplo, en un agente de soporte es útil que recuerde los datos del cliente durante una sesión, pero no tiene sentido que guarde todas las conversaciones para siempre. Limitar y gestionar bien la memoria evita ruido y mejora la coherencia.

Limitaciones y estrategias para manejar contexto extenso

Los modelos tienen un límite en la cantidad de tokens que pueden procesar. Para manejar contextos largos puedes usar estrategias como:

• Resúmenes dinámicos: condensar conversaciones anteriores en párrafos más breves.
• Bases de conocimiento: almacenar la información en una base externa y hacer consultas cuando sea necesario.
• Filtros de relevancia: decidir qué fragmentos de memoria son útiles y cuáles se pueden descartar.

Con estas técnicas, los agentes mantienen la coherencia sin saturar la capacidad del modelo.

# Memoria sencilla con resumen corto (Python, Responses API)
# Idea: mantenemos un "summary" breve que viaja en cada petición.
# pip install openai python-dotenv

from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))

# Estado de memoria (en producción: guarda/recupera por usuario/sesión desde BD)
memory_summary = "Aún no hay memoria relevante."

def chat_with_memory(user_text: str) -> str:
    global memory_summary

    # 1) Respuesta del agente usando la memoria actual
    resp = client.responses.create(
        model="gpt-5",
        input=[
            {"role": "system", "content": [
                {"type": "text", "text": (
                    "Eres un agente útil y conciso. "
                    f"Memoria de contexto: {memory_summary}"
                )}
            ]},
            {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": user_text}]}
        ]
    )
    answer = resp.output_text

    # 2) Actualizamos la memo