Agentes con Claude: cuando la IA trabaja sola

Hasta ahora has estado conversando con Claude: tú preguntas, Claude responde, tú das la siguiente instrucción. Es útil, es ágil, pero tiene un límite: requiere tu atención constante. ¿Y si Claude pudiera trabajar solo durante un tiempo, tomar decisiones, corregir errores y completar una tarea sin que tengas que estar pendiente de cada paso?

Eso es exactamente lo que hacen los agentes. En esta lección vamos a entender qué los diferencia de un chat normal, cómo funcionan internamente y, lo más importante, cuándo vale la pena usarlos en tu día a día con SAP.

Chat vs. Agente: la diferencia clave

En un chat tradicional, el flujo es lineal y controlado por ti:

Escribes un prompt.
Claude piensa y responde.
Tú lees la respuesta.
Tú decides el siguiente paso y vuelves a escribir.

Es como tener a un colega al que debes dar instrucciones paso a paso. Funciona bien si sabes exactamente qué preguntar y tienes tiempo de supervisar.

En un agente, el flujo es diferente:

Tú defines un objetivo global: "Necesito un informe de desviaciones en los PO del mes pasado".
Claude decide autónomamente qué hacer: dónde buscar la información, qué herramientas usar, si necesita más datos.
Claude ejecuta esas acciones (consulta SAP, descarga archivos, valida datos).
Claude evalúa si alcanzó el objetivo. Si no, corrige el rumbo y reintenta.
Solo cuando termina, te devuelve el resultado.

Tú esperas. Claude trabaja. No hay interrupciones.

Cómo funciona un agente: el ciclo de razonamiento

Un agente en Claude funciona gracias a un ciclo de razonamiento iterativo. Internamente, Claude:

1. Razona qué herramienta usar Antes de hacer nada, Claude analiza: "¿Necesito consultar una base de datos? ¿Leer un archivo? ¿Ejecutar un script?" Mira las herramientas disponibles (a través de MCP, como vimos en la lección anterior) y elige cuál es la más apropiada.

2. Ejecuta la acción Claude no solo "dice" que haría algo. Realmente lo hace: invoca la herramienta, pasa los parámetros correctos, y espera el resultado.

3. Observa lo que pasó Claude recibe la respuesta de la herramienta. "Bien, conseguí 847 registros. Pero esperaba menos. ¿Debo refinar el filtro?" Evalúa si el resultado tiene sentido.

4. Decide si continuar o terminar Si falta información, vuelve al paso 1 con una nueva pregunta. Si ya tiene todo lo que necesita, sintetiza el resultado y te lo entrega.

Este ciclo puede repetirse decenas de veces sin que tú hagas nada. Es por eso que un agente puede resolver problemas complejos que un chat no puede.

Agent SDK: la base técnica

Agent SDK es el marco que Anthropic proporciona para construir agentes con Claude. No es algo que uses directamente en el chat web (no todavía), pero es importante que entiendas que existe porque es la base para automatizaciones profesionales.

Con Agent SDK puedes:

Definir herramientas propias: crear funciones que Claude puede usar (consultas a SAP, cálculos, generación de reportes).
Configurar límites de autonomía: por ejemplo, Claude puede tomar decisiones menores, pero en casos críticos (borrar datos, cambiar configuración) debe pedirte confirmación.
Encadenar múltiples pasos: un agente que primero descarga datos, luego los valida, luego genera un informe, todo automáticamente.
Hacer agentes "supervisados": Claude trabaja solo, pero cada cierto tiempo (o cada acción crítica) te avisa para que verifiques.

La diferencia con MCP (lección anterior) es que MCP es el puente de conexión, y Agent SDK es lo que permite que Claude tome decisiones autónomas usando esos puentes.

Subagentes: divide y conquista

En proyectos grandes, un solo agente puede ser demasiado generalista. Por eso existe el concepto de subagentes.

Imagina que necesitas automatizar todo el proceso de cierre mensual en SAP:

Un agente de consolidación que recolecta datos de todas las plantas.
Un agente de validación que busca inconsistencias.
Un agente de reportes que genera los documentos finales.

En lugar de un único agente gigante que haga todo, tienes tres agentes especializados que colaboran:

El agente de consolidación termina su trabajo y pasa los datos al agente de validación.
El agente de validación encuentra 12 discrepancias y se las devuelve al agente de consolidación.
El agente de consolidación ajusta los datos y vuelve a validar.
Una vez validados, el agente de reportes genera los PDFs.

Cada uno es experto en su parte. El resultado es más robusto y más fácil de mantener.

Qué tareas conviene delegar a un agente (y cuáles no)

No todo debería ser un agente. Algunos casos funcionan mejor como chat. Aquí está la guía práctica:

✅ Delega a un agente si:

La tarea es repetitiva y bien definida: "Cada lunes, descarga los PO del fin de semana, filtra los mayores a $10k, valida códigos de centro de coste y genera un resumen".
Requiere múltiples pasos secuenciales sin cambios de criterio: Descargar → Validar → Transformar → Cargar. No hay decisiones complejas en el medio.
Puede fallar y necesita reintentos: Si una consulta a SAP falla, Claude puede reintentar automáticamente con parámetros ajustados.
No necesita decisiones estratégicas humanas: Procesar, calcular, reportar. No "¿deberíamos cambiar nuestra estrategia?".
Tienes herramientas disponibles para que lo haga: APIs, scripts, acceso a bases de datos. Si no puedes darle herramientas, no puede trabajar solo.

❌ No deleguess a un agente si:

Requiere juicio humano: "¿Es aceptable esta desviación de presupuesto?" Eso necesita tu análisis.
Involves cambios críticos sin supervisión: Eliminar registros, cambiar parámetros de configuración en SAP, aprobar pagos. Demasiado riesgo.
Es una pregunta puntual: "¿Cuál es el saldo actual del proyecto X?" Con un chat basta. No necesitas orquestación compleja.
Los criterios son vagos o cambian constantemente: "Dame un análisis interesante de nuestros datos". Demasiado vago para automatizar.
No tienes manera de que Claude acceda a la información: Sin MCP, sin APIs, sin acceso a archivos relevantes.

Casos reales de oficina SAP donde un agente brilla

Caso 1: Reporte semanal de varianzas Defines: "Cada viernes a las 16:00, compara presupuesto vs. realizado en los últimos 7 días, identifica varianzas > 5%, categorízalas por área, y envía un informe por email". El agente lo hace sin ti.

Caso 2: Validación nocturna de datos Cada noche, un agente descarga los archivos de la interfaz SAP, valida formatos, chequea duplicados, y si encuentra errores, prepara un reporte de excepciones que ves a la mañana siguiente.

Caso 3: Procesamiento de solicitudes de compra Un agente recibe un archivo Excel con nuevos PO, verifica códigos de material, valida centros de coste, chequea saldos presupuestarios en SAP, y carga automáticamente en el sistema si todo está bien. Si hay un problema, te lo reporta para que lo corrijas manualmente.

Para recordar

Chat = conversación supervisada; Agente = ejecución autónoma. Un chat es ideal para explorar, un agente es ideal para tareas repetibles y bien definidas.
El ciclo agente: Razona → Ejecuta → Observa → Decide. Claude itera solo hasta completar el objetivo sin interrupciones.
Agent SDK es el marco técnico que da al agente herramientas y autonomía; MCP es el puente que lo conecta a tus sistemas (SAP, bases de datos, APIs).
Subagentes te permiten dividir tareas complejas en especialistas que colaboran. Más mantenible, más robusto.

Próxima lección: La API de Anthropic sin miedo: tu primera llamada