Agentes internos: workflows LLM vs. código en IA aplicada

Diferencias entre flujos de trabajo LLM-driven y code-driven

El desarrollo de agentes internos para automatización de procesos plantea un dilema clave: ¿cuándo usar workflows impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM) y cuándo soluciones basadas en código tradicional? Los enfoques LLM-driven se destacan por su flexibilidad y rapidez de prototipado, permitiendo orquestar herramientas a partir de prompts y recursos virtuales. Sin embargo, algunas tareas siguen siendo mucho más simples, económicas y rápidas de resolver mediante software convencional.

Cómo implementar un enfoque híbrido

El artículo de lethain.com presenta un sistema que integra ambas estrategias mediante un coordinador de software:

Workflows LLM-driven: El sistema recibe un trigger, selecciona la configuración indicada, genera los archivos virtuales necesarios y envía el prompt y herramientas al LLM, que se encarga de coordinar la ejecución. El handler controla cuándo finalizar, evitando ciclos innecesarios o costosos.
Workflows code-driven: Cuando el coordinador está configurado en script, los desarrolladores pueden escribir scripts en Python con acceso a las mismas herramientas y datos del flujo LLM, sumando mayor control y rendimiento según el caso. Incluso pueden invocar un LLM como subtarea cuando aporte valor.

Ventajas del enfoque combinado para founders

La experiencia práctica demuestra que empezar por soluciones LLM-driven acelera la experimentación y cubre varios casos de uso repetitivos. No obstante, cuando se requieren automatizaciones más estables o de alta confianza, la transición a estrategias con código propio ofrece mayor fiabilidad, eficiencia y control de costes. Este modelo híbrido permite balancear la innovadora capacidad de los LLMs con la robustez del desarrollo clásico.
Para equipos de startups que buscan escalar, esta arquitectura facilita automatizar desde tareas en Slack como revisión de pull requests hasta procesos internos críticos, maximizando recursos técnicos y humanos sin perder agilidad.

Mejores prácticas para founders en LATAM

Define bien la criticidad del proceso: usa LLMs para experimentos y tareas cambiantes; reserva el código para operaciones core o donde la precisión sea fundamental.
Integra ambos mundos: comienza con prompts y transiciona a scripts conforme evolucionen las necesidades del negocio.
Evalúa métricas de uso y coste regularmente para decidir cuándo migrar un workflow de LLM a script.

Conclusión

La combinación de LLMs y código personalizado representa una de las herramientas más potentes para founders que buscan eficiencia, escalabilidad y rapidez en la adopción de la IA aplicada. El enfoque híbrido te permite iniciar rápido y afinar con precisión, ideal para la realidad cambiante de las startups LATAM que buscan maximizar cada recurso.

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