Agents vs Workflows
Workflows codifica cómo se realiza el trabajo. Agents decide qué trabajo hacer, cuándo y en qué orden, utilizando los flujos de trabajo como herramientas.
La distinción central
Un flujo de trabajo es una traducción de un proceso en pasos ejecutables. Es determinista: dada la misma entrada, sigue el mismo camino. Activador → pasos → salida. Lo diseñas una vez y lo ejecutas repetidamente.
Un agente es una capa de razonamiento sobre los flujos de trabajo. Lee el contexto, decide qué flujos de trabajo invocar, los secuencia, monitorea sus resultados, evalúa los resultados y realiza un bucle hasta alcanzar el objetivo. El agente es dueño del resultado; los flujos de trabajo son sus instrumentos.
Flujo de trabajo
- •Proceso codificado: pasos estructurados y repetibles
- •Activado explícitamente (programación, webhook, manual)
- •Ejecuta una ruta definida
- •Devuelve la producción, no posee los resultados
- •Composable: utilizado como herramienta por agentes u otros flujos de trabajo
Agente
- •Dirigido a objetivos: decide qué ejecutar y cuándo
- •Proactivo: actúa según el cronograma, las señales o los desencadenantes de la memoria.
- •Secuencia y adapta en base a resultados intermedios.
- •Posee resultados: monitorea, evalúa, reintenta
- •Aprende: lee el contexto KG y escribe las decisiones
Workflows como Tools
En AgentLed, cualquier flujo de trabajo se puede registrar como una herramienta disponible para un agente. El agente no ejecuta los pasos directamente: invoca flujos de trabajo, recibe sus resultados y decide qué hacer a continuación en función de los resultados.
Esta separación es importante por dos razones:
- 1.Reutilizar. Un agente de prospección, un agente re-engagement y un agente de calidad de datos pueden invocar el mismo flujo de trabajo de "enriquecer contacto", sin duplicar ninguna lógica.
- 2.Observabilidad. Cada ejecución de flujo de trabajo es una unidad discreta y rastreable. Puede inspeccionar entradas, salidas, duración y errores a nivel del flujo de trabajo, independientemente de qué agente los desencadenó.
Ejemplo: Agente de Prospección
Un agente de prospección tiene el objetivo de llenar la parte superior de la cartera con clientes potenciales calificados. No contiene ninguna lógica de enriquecimiento o divulgación en sí misma: organiza flujos de trabajo que sí lo contienen.
Leer contexto KG
Consultas de agentes Knowledge Graph: ¿qué empresas coinciden con ICP? ¿Cuáles han sido contactados en los últimos 30 días? ¿Cuáles tuvieron respuestas?
Invocar: flujo de trabajo enrich-company
Para cada nueva empresa de destino, ejecuta el flujo de trabajo de enriquecimiento. Devuelve datos firmográficos, pila tecnológica y señales de contratación recientes.
Invocar: flujo de trabajo score-lead
Califica a cada empresa enriquecida utilizando el flujo de trabajo de puntuación de clientes potenciales. Perfil compacto de KG incluido automáticamente.
Evaluar resultados
El agente verifica las puntuaciones con respecto al umbral. Las empresas que superan el umbral avanzan. Por debajo del umbral se vuelven a escribir en KG con el motivo del salto.
Invocar: flujo de trabajo draft-outreach
Para clientes potenciales aprobados, ejecuta el flujo de trabajo del borrador de divulgación. Personaliza según los datos de enriquecimiento y el historial KG.
Puerta humana (opcional)
El agente enruta borradores a revisión human-in-the-loop si está configurado. Espera aprobación antes de enviar.
Monitorear y escribir resultados
El agente rastrea envíos, aperturas y respuestas. Escribe los resultados en KG como bordes CONTACTED y OUTCOME. Ajusta el contexto de puntuación para la próxima ejecución.
El agente es dueño del objetivo del oleoducto. Cada flujo de trabajo es una unidad enfocada y reutilizable. Ninguno sabe acerca del otro: el agente los compone en tiempo de ejecución.
Monitoreo de ejecución
Cada ejecución de agente crea una línea de tiempo de invocaciones de flujo de trabajo. Puedes inspeccionar:
| Señal | lo que te dice |
|---|---|
| Invocaciones de flujo de trabajo | Qué flujos de trabajo llamó el agente, en qué orden, con qué entradas |
| Salidas a nivel de paso | Salida de cada paso dentro de la ejecución de un flujo de trabajo: inspeccionable sin re-running |
| Razonamiento del agente | Por qué el agente eligió un flujo de trabajo particular o se bifurcó en una dirección determinada |
| Errores y reintentos | Qué flujos de trabajo fallaron, si el agente lo volvió a intentar y con qué resultado |
| KG escribe | Cada nodo y borde creado por el agente: auditable después del hecho |
Evaluación de desempeño
Debido a que los agentes escriben decisiones y resultados en Knowledge Graph, el desempeño se puede evaluar a lo largo del tiempo, no solo per-run:
- •Precisión de puntuación. Compare las puntuaciones AI con las decisiones humanas y los resultados posteriores. Identificar dónde el agente se equivoca sistemáticamente.
- •Utilización del flujo de trabajo. ¿Qué flujos de trabajo invoca más el agente? ¿Cuáles se utilizan poco? Esto pone de manifiesto el peso muerto y las capacidades faltantes.
- •Seguimiento de resultados. Conecte las decisiones de los agentes con los resultados de real-world: reuniones reservadas, acuerdos cerrados, contrataciones realizadas. Mida si el agente está moviendo la métrica correcta.
- •Tasa de corrección. ¿Con qué frecuencia los humanos anulan las decisiones de los agentes? Las altas tasas de corrección en tipos de entidades específicas indican una desviación de la rúbrica o una falta de contexto.
Cuándo usar cada uno
Utilice un flujo de trabajo cuando
- •El proceso es well-defined y repetible.
- •Quieres control total sobre la ruta de ejecución
- •La tarea no requiere razonamiento sobre el contexto o los objetivos.
- •Está creando una capacidad reutilizable que los agentes u otros flujos de trabajo invocarán
Utilice un agente cuando
- •Estás definiendo un objetivo, no un proceso.
- •La secuencia correcta de pasos depende de resultados intermedios.
- •Necesita que el sistema supervise, reintente y se adapte, no solo que lo ejecute una vez
- •Quiere un aprendizaje compuesto: los resultados se retroalimentan en decisiones futuras
Próximos pasos
- Crear y configurar Agents — Configurar un agente y registrar flujos de trabajo como sus herramientas
- Agents como paso — Utilice un agente como un paso dentro de otro flujo de trabajo
- Multi-Agent Orchestrator — Coordinar múltiples agentes hacia un objetivo compartido
- Descripción general de KG — Cómo los agentes leen y escriben la memoria entre ejecuciones
- Puntuación y comentarios — El circuito de aprendizaje que utilizan los agentes para mejorar con el tiempo