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Los agentes autónomos son fundamentalmente diferentes de los asistentes o chatbots. Reciben un objetivo y un conjunto de herramientas, y planifican y actúan sin necesidad de que un humano apruebe cada paso. Esto los hace útiles para tareas de larga duración como investigación, calificación de leads o integraciones entre múltiples sistemas, pero también significa que los errores pueden acumularse antes de que un humano los detecte. Productos como NexusGPT y AgentRunner proporcionan infraestructura para construir agentes personalizados, mientras que Superagent se orienta más a soluciones listas para desplegar. Al evaluar, el factor más importante es con qué elegancia el agente gestiona la ambigüedad y el fallo. Busca salvaguardas, funciones de intervención humana y transparencia sobre lo que el agente realmente hizo. La arquitectura de memoria afecta a la capacidad del agente para mantenerse en la tarea durante ejecuciones largas. La mayoría de las herramientas de esta categoría tienen precio por uso de cómputo o llamadas a la API en lugar de por puestos, por lo que modelar el coste a escala requiere pruebas con cargas de trabajo reales.