Es un sistema de IA que interpreta contexto, toma decisiones y puede usar herramientas para ejecutar acciones.

Ejemplo: un agente que responde clientes, consulta inventario y agenda citas.

Es un sistema que responde mensajes. Puede ser simple, con reglas fijas, o avanzado si usa IA.

Diferencia: un chatbot responde; un agente decide y actúa.

Es el proceso mediante el cual un agente analiza una situación, decide una acción, usa herramientas y revisa el resultado.

Ejemplo: leer mensaje → detectar intención → consultar CRM → responder.

Es un modelo de IA entrenado con grandes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje.

Ejemplo: GPT, Claude, Gemini o Llama.

Es una forma de usar un modelo de IA desde otro sistema, como n8n, una app o un CRM.

Ejemplo: enviar un mensaje a OpenAI desde un workflow y recibir una respuesta.

Es una pequeña parte de texto que el modelo procesa. Las APIs de IA suelen cobrar por tokens usados.

Ejemplo: una palabra puede dividirse en uno o varios tokens.

Es la instrucción que le das a la IA para que realice una tarea.

Ejemplo: “Clasifica este mensaje como ventas, soporte o queja”.

Es identificar el objetivo de un mensaje para elegir la ruta correcta.

Ejemplo: precio, soporte, facturación, agendar, cancelar.

Es tomar información de un mensaje natural y convertirla en campos estructurados.

Ejemplo: nombre, fecha, teléfono, producto y presupuesto.

Significa Retrieval-Augmented Generation. Permite que la IA consulte información externa antes de responder.

Ejemplo: responder preguntas usando manuales, políticas o base de conocimiento del negocio.

Es una representación numérica del significado de un texto para que la IA pueda comparar ideas.

Ejemplo: detectar que “precio” y “costo” son conceptos similares.

Es la forma matemática en la que se guarda un embedding dentro de una base vectorial.

Ejemplo: cada fragmento de un documento se guarda como vector para buscarlo por similitud.

Es una base de datos diseñada para buscar información por significado, no solo por palabras exactas.

Ejemplo: Pinecone, Qdrant, Supabase Vector o Chroma.

Es la capacidad de un agente para conservar datos importantes de conversaciones anteriores.

Ejemplo: recordar que un cliente pidió cotización de un servicio específico.

Es el conjunto de documentos, preguntas frecuentes, políticas, catálogos o manuales que un agente puede consultar.

Ejemplo: precios, horarios, reglas de servicio y procesos internos.

Es un estándar para conectar agentes de IA con herramientas, datos y servicios externos de forma ordenada.

Ejemplo: un agente usa MCP para consultar una base de datos o crear una cita.

Es el componente que expone herramientas o datos para que un agente pueda utilizarlos mediante MCP.

Ejemplo: un servidor MCP que permite consultar inventario o actualizar un CRM.

Es una acción que el agente puede usar para hacer algo fuera del modelo de lenguaje.

Ejemplo: agendar, consultar inventario, crear ticket o enviar correo.

Es un agente principal que decide qué subagente o herramienta debe resolver cada parte de una tarea.

Ejemplo: enviar ventas a un agente comercial y soporte a un agente técnico.

Es un agente diseñado para una tarea específica dentro de un sistema mayor.

Ejemplo: agente de ventas, agente de cobranza, agente de soporte.

Es un agente que intenta resolver muchas tareas desde un solo sistema.

Clave: es más simple al inicio, pero puede volverse difícil de mantener.