Los agentes no deterministas son una tendencia de 2026 en la que me estoy enrollando hasta las cejas

Los agentes no deterministas son una tendencia de 2026 en la que me estoy enrollando hasta las cejas

¿Qué es un agente determinista? Es un sistema rígido donde hay un floo claro: como en n8n, Make y cualquier otro sistema donde hay un algoritmo claro de acciones establecidas de antemano.

Las ventajas de estos sistemas son - son fáciles de depurar, fácil de poner en rieles, y relativamente fácil de construir. De hecho, ahora cualquiera con la cabeza sobre los hombros puede ir a Cursor / Claude Code / n8n y construir su propio servicio de generación de contenidos a partir de un Pipeline del siguiente tipo: análisis → reserch → RAG → generación → edición.

Pero estos sistemas tienen desventajas: Hay poca flexibilidad, un montón de pasos innecesarios, y el usuario no puede añadir su propio escenario de trabajo. La flexibilidad suele venir sólo por el hecho de crear un montón de Pipelines para todos los casos posibles de la vida.

A menudo me preguntan (sin pitidos)¿por qué le doy mi esquema de generación de contenidos a n8n con todas las indicaciones, si es fácil lanzarlo en Cursor / Claude Code y hacer un servicio basado en él? ¿Y por qué no hago tal servicio yo mismo?

Porque al principio no creía que se pudiera construir un producto realmente amplio con sistemas deterministas. Para tareas localizadas, sí, son geniales. Especialmente cuando tú mismo personalizas el floo (no necesariamente n8n) para el cliente. De hecho, eso es lo que hacíamos en 2025.

¿Qué son los sistemas de IA no deterministas? Son sistemas capaces de construir por sí mismos un camino para resolver un problema.

Se trata de sistemas tipo Claude Code en los que hay un montón de agentes especializados y una orquestación que construye una solución basada en el objetivo, el contexto y la información disponible.

Un sistema determinista toma un problema como entrada, lo arrastra a través de un árbol de decisión preconstruido y produce una salida.

Un sistema no determinista recibe un problema como entrada y construye por sí mismo un árbol de decisión. Si algo no funciona a la primera, puede decidir si es necesario intentarlo de nuevo. Y si además se dota a los agentes de herramientas, contexto y reglas de uso, ahí empieza la canción.

Hemos creado un prototipo de agente para optimizar los textos de las páginas: Corrige la aguada, elimina los clichés de la IA y, en general, trabaja sobre la calidad del texto. Le dimos herramientas para comprobar la optimización, comprobar las marcas de agua, conectamos un subagente para editar el estilo, el acceso a la base de datos y otros contextos, especificamos lo que está conectado a él y lo que debe hacer. Y ahora un usuario puede limitarse a escribir lo que quiera, y el agente llama a las herramientas, conecta subagentes y construye un flujo único para un usuario concreto.

Y es mucho más agradable de usar que el flujo de trabajo habitual. Porque en los sistemas deterministas, para cada tipo de tarea, tienes que escribir manualmente todo el escenario, condiciones, ramas, retrayectorias, etc., mientras que aquí echas todo lo que necesitas en un montón, y todo se construye solo.

Y ahí es donde me veo un objetivo para 2026: crear algo realmente genial con agentes socavados.