Cómo utilizar el modo agente de ChatGPT paso a paso

A mediados de 2025, OpenAI lanzó Modo de agente ChatGPT — una capacidad que permite a ChatGPT no solo responder, sino también planificar y ejecutar tareas de varios pasos mediante un espacio de trabajo virtual (navegación, manipulación de archivos, ejecución de código y API de conector). ChatGPT Modo agente Mueve ChatGPT de un asistente pasivo que te dice qué hacer en un asistente activo que puede haz los pasos por ti — navegar, extraer, completar formularios, ejecutar código, crear archivos e interactuar con servicios conectados bajo su supervisión.

¿Qué es el modo agente de ChatGPT?

El modo agente convierte a ChatGPT de un asistente de chat reactivo en un trabajador digital autónomo Que puede planificar y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos. A diferencia de una finalización única de ida y vuelta, un agente puede:

abrir y leer páginas web, seguir enlaces y extraer datos estructurados;
ejecutar código en un entorno sandbox o de escritorio virtual para procesar archivos, transformar hojas de cálculo o generar documentos;
llamar a las API o servicios conectados que configure (conectores) para leer o escribir datos;
hacer preguntas aclaratorias cuando el objetivo o las limitaciones sean ambiguos; y
mantener el estado en todos los pasos de manera que una tarea larga (investigación → borrador → exportación) se lleve a cabo sin tener que volver a contar toda la historia cada vez.

OpenAI posiciona el modo agente como “unión entre investigación y acción”: está pensado para flujos de trabajo colaborativos iterativos donde la supervisión humana sigue siendo importante: usted establece objetivos, restricciones y aprobaciones mientras el agente realiza el trabajo pesado.

¿Cómo evolucionó el modo agente de ChatGPT?

El Modo Agente se basa en funciones anteriores de OpenAI (p. ej., Operador e Investigación Profunda) y en el SDK de Agentes/API de Respuestas de la empresa. El SDK de Agentes ofrece a los desarrolladores herramientas básicas para crear agentes y herramientas personalizados, mientras que el Modo Agente de ChatGPT incluye capacidades similares en la interfaz web y de la aplicación para consumidores, de modo que quienes no son desarrolladores puedan crear flujos de trabajo autónomos sin necesidad de escribir código de enlace. La arquitectura del sistema incluye medidas de seguridad como la confirmación de solicitudes y el "modo de vigilancia" cuando los agentes operan en contextos sensibles.

Nota: Otros proveedores (en particular, Microsoft) también están implementando sus propias funciones de "Modo Agente" o Agente de Office, que integran el comportamiento agético en aplicaciones de productividad (Excel/Word/Copilot). Estas implementaciones son independientes, pero reflejan la misma tendencia del sector hacia la IA agética en las herramientas.

¿Qué puede hacer el modo agente de ChatGPT?

¿Qué acciones son típicas?

Las capacidades del modo agente incluyen:

Navegación web y búsqueda autónoma (abrir páginas, hacer clic, leer, resumir).
Extracción de datos y salidas estructuradas (tablas, CSV, hojas).
Creación de archivos: genere y guarde documentos, diapositivas, hojas de cálculo.
Relleno y envío de formulario (con confirmación explícita).
Ejecutar código u orquestar cadenas de herramientas a través de SDK o conectores.
Integración con servicios (correo electrónico, calendarios, GitHub, Zapier/Make) donde lo permitan los conectores.
Comercio/transacciones en flujos de trabajo compatibles (por ejemplo, integraciones de “Pago instantáneo”).

Limitaciones a esperar

El Modo Agente es potente, pero no omnisciente: respeta los límites del entorno de pruebas, puede alcanzar los límites de velocidad de las herramientas o conectores y, en general, evita acciones arriesgadas sin confirmación explícita. Se esperan modos de fallo en flujos de autenticación, sitios web con muchos JavaScript, acciones protegidas con CAPTCHA o sistemas que requieren autenticación multifactor.

¿Quién puede acceder al modo agente de ChatGPT y cómo obtenerlo?

¿Quién tiene acceso?

El lanzamiento de OpenAI apunta a los planes pagos: el modo agente ChatGPT se lanzó para los usuarios Plus/Pro/Team/Business (y niveles similares donde se ofrecieron) con cuotas escalonadas; no está disponible en el nivel gratuito.

¿Cómo lo habilitas (paso a paso)?

Inicie sesión en ChatGPT con un plan calificado.
Inicie un nuevo chat o abra uno existente.
Abra la Herramientas menú (el “+” en el compositor) y seleccione modo agente, o escribe el /agent Comando en el cuadro de mensaje para iniciar una sesión de agente.
Describe la tarea que deseas realizar. El agente propondrá un plan y comenzará a ejecutarlo; hará una pausa para solicitar confirmación antes de tomar medidas. Puedes interrumpir o tomar el control manual en cualquier momento.

¿Quién debería considerar el modo agente?

Trabajadores del conocimiento y equipos que quieran automatizar tareas digitales repetitivas (analistas, gerentes de producto, educadores).
Desarrolladores e integradores que quieran crear prototipos de flujos de trabajo de agentes rápidamente a través del SDK de agentes o la API de respuestas.
Equipos de TI/seguridad La evaluación de flujos de trabajo autónomos debe realizarse con cuidado debido al acceso a los datos y consideraciones de privacidad.

Cómo obtener y configurar un agente de ChatGPT

A continuación, se muestra un flujo de trabajo de configuración práctico y paso a paso que puede seguir en la interfaz web o móvil de ChatGPT (basado en la documentación y las guías publicadas de OpenAI). Adapte los pasos a las políticas de su organización y a la interfaz específica que vea.

Paso 1: Confirmar el acceso y el nivel de facturación

Inicia sesión en tu cuenta de ChatGPT y confirma que tienes un plan compatible con agentes (Plus/Pro/Business/Enterprise). Si eres administrador, confirma los cambios a nivel de organización y las políticas de conectores.

Paso 2: Crear un nuevo agente (IU)

Desde la página de inicio de ChatGPT, busque “Crear agente” or “Modo Agente” en las herramientas/menú.
Elija un modelo base (cuando corresponda) y nombre a su agente (por ejemplo, “Investigador competitivo”).
Seleccione cuidadosamente los conectores y ámbitos permitidos (Google Drive, Gmail, Slack, su CRM). Restrinja los permisos al mínimo necesario.

Paso 3: Proporcionar identidad, objetivos y limitaciones

Dale al agente una explicación concisa declaración de misión (objetivo), fuentes de entrada y restricciones no funcionales (tiempo máximo de ejecución, formatos de archivo, límites de presupuesto, si puede enviar correos electrónicos o solo redactarlos).
Sube archivos o enlaces de ejemplo que el agente debería usar. Esto crea un contexto al que puede hacer referencia durante la ejecución.

Paso 4: Autorizar los conectores y realizar pruebas en el entorno sandbox

Autorice los conectores que necesite (Drive, GitHub). OpenAI le pedirá que inicie sesión y otorgue alcances explícitos; revíselos detenidamente.
Ejecuta un un pequeño trabajo de prueba inofensivo (por ejemplo, “Resuma estos tres documentos y enumere 5 elementos de acción”) para confirmar que el agente puede acceder y procesar los recursos que usted permitió.

Paso 5: Establecer ganchos de aprobación y notificaciones

Configure puntos de control de aprobación humana para acciones de alto riesgo (por ejemplo, "pregúnteme antes de escribir a CRM").
Establecer destinos de salida (descarga, borrador de correo electrónico o envío como mensaje de chat).

Paso 6: Iterar y endurecer

Revise las ejecuciones, examine los registros/pistas de auditoría y ajuste las restricciones o elimine conectores si observa un comportamiento inesperado. Mantenga un historial de ejecuciones para auditoría.

Herramientas → modo agente (o /agent)

¿Cómo escribimos un mensaje de "manual de ejecución"?

Principios de las indicaciones del libro de ejecución

Un mensaje de "manual de ejecución" es un conjunto de instrucciones estructurado que define objetivos, restricciones, criterios de éxito, resultados y gestión de errores para un agente. Para que sea confiable, siga estos principios:

Sea explícito sobre el objetivo: definir el resultado y el formato (por ejemplo, “Crear una presentación de PowerPoint de 10 diapositivas con una diapositiva de título, 3 diapositivas con información financiera de la competencia, una diapositiva de método y una diapositiva de resumen”).
Definir entradas y fuentes: enumerar sitios web confiables, ubicaciones de archivos o conectores que el agente debería preferir, además de fuentes prohibidas.
Establecer restricciones y comprobaciones de seguridad: por ejemplo, “Nunca envíe correos electrónicos sin mi confirmación explícita”, “No inicie sesión en portales bancarios” o “Si menos de 3 fuentes independientes corroboran una afirmación, márquela en lugar de informarla como un hecho”.
Incluir puntos de control paso a paso: Indique al agente cuándo hacer una pausa para confirmar (por ejemplo, antes de publicar o realizar acciones irreversibles).
Especificar manejo de errores y reversiones: por ejemplo, “Si una página devuelve 403, pruebe con los resultados almacenados en caché; si no están disponibles, anote el error y continúe con otras fuentes”.

Ejemplo de libro de ejecución (conciso)

Misión: Elaborar un resumen del panorama competitivo para el Producto X.

Entradas: URL A, B, C; hoja de cálculo pricing.xlsx in /shared/Competitive.

Restricciones: Utilice únicamente páginas públicas y la hoja de cálculo proporcionada; no utilice ninguna credencial; finalice en menos de 20 mensajes de agente; produzca un PDF + CSV de 2 páginas con una tabla de características.

Pasos:

Rastrear URL A, B, C; extraer nombres de productos, niveles de precios y 5 características principales.
Fusionar características extraídas con pricing.xlsx, normalizando columnas a vendor, plan, monthly_usd, key_features.
Cree un resumen ejecutivo de 700 palabras (máximo 5 recomendaciones con viñetas).
Crea competitive_table.csv y brief.pdf.
Regla de decisión: Si algún sitio tiene un muro de pago o requiere iniciar sesión, deténgase y solicite aprobación.
Formato de salida: brief.pdf (2 páginas, A4), competitive_table.csv con columnas como las anteriores y un breve mensaje de chat que confirma la finalización del trabajo.

Consejo: Sea explícito sobre los modos de falla

Indique al agente qué hacer si un paso falla (detenerse e informar; omitir y continuar; probar una fuente alternativa). Los agentes interpretan las instrucciones ambiguas de forma literal; las reglas de fallo explícitas reducen las sorpresas.

Ejemplos de la vida real y referencia de código

Ejemplo 1: Clasificación de correo electrónico (usuario final)

Tarea: “Escanea mis últimos 100 correos electrónicos no leídos y resume los mensajes de alta prioridad que requieren respuesta; sugiere borradores de respuesta para aquellos que se puedan procesar automáticamente”.
Cómo funciona el agente: El agente lee la bandeja de entrada a través de un conector autenticado, extrae el remitente, el asunto, las señales de urgencia y redacta las respuestas en el formato solicitado. no Envía mensajes sin confirmación explícita y presenta una lista de respuestas sugeridas para su revisión. (Las pruebas de usuario recomiendan limitar las ejecuciones iniciales a lotes pequeños).

Ejemplo 2: Limpieza y exportación de datos (analista)

Tarea: “Limpie este CSV, elimine los duplicados, normalice los números de teléfono a E.164 y genere un CSV limpio y un resumen de los registros modificados”.
Cómo funciona el agente: El agente utiliza la herramienta de acceso a archivos, ejecuta transformaciones deterministas, vuelve a escribir el archivo limpio en Drive y devuelve un registro de cambios.

Referencia de código para desarrolladores (SDK de Python + Agentes)

A continuación se muestra un conceptual Fragmento de código de Python basado en los patrones del SDK de Agentes de OpenAI y la API de Respuestas: muestra cómo crear un agente programáticamente e invocarlo. (Adapte los parámetros para que coincidan con el SDK o la biblioteca cliente que utilice; consulte la documentación del SDK para conocer los nombres exactos de los métodos y el flujo de autenticación).

# conceptual example — adapt to the exact SDK you install

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

agent_spec = {
    "name": "CompetitorResearchAgent",
    "instructions": "Produce a 10-slide competitor analysis deck using sources A,B,C. Pause for confirmation before any email or purchase.",
    "tools": ,
    "config": {"watch_mode": True, "confirm_before_send": True}
}

# create agent (SDK-specific API)

agent = client.agents.create(agent_spec)

# run the agent on a specific task

task = {"prompt": "Create the 10-slide competitor analysis deck and upload to Drive:/AgentOutputs"}
run = client.agents.run(agent_id=agent, task=task)

print("Run started:", run)

JavaScript (conceptual)

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY });

const agentSpec = { /* same fields as above */ };

async function createAndRun() {
  const agent = await client.agents.create(agentSpec);
  const run = await client.agents.run(agent.id, { prompt: "Create the 10-slide deck" });
  console.log("Run ID:", run.id);
}

Nota: los métodos de cliente exactos, los nombres y el empaquetado del SDK evolucionan: consulte los documentos de la plataforma y el SDK de OpenAI Agents para conocer la superficie de API actual.

Solución de problemas comunes

El agente se queda atascado o se detiene

Síntoma: El agente hace una pausa sin una razón clara o se agota el tiempo de espera.
correcciones: Verifique si hay llamadas de red bloqueadas (403/401 en un conector), confirme que los conectores estén activos, reduzca el alcance de la tarea (dividándola en subtareas más pequeñas) o aumente la verbosidad para identificar dónde falló. Los registros de OpenAI (si están disponibles) muestran la última llamada a la herramienta exitosa.

Datos incorrectos o alucinantes

Síntoma: El agente informa hechos que no se verifican.
correcciones: Refuerce las restricciones de fuentes en el libro de ejecución, exija la cita para cada afirmación factual e indique al agente que verifique la información con múltiples fuentes confiables. Utilice la herramienta de recuperación o exploración de la API de Respuestas en lugar de depender de la recuperación del modelo.

Errores de autenticación del conector

Síntoma: El agente no puede acceder a Google Drive / Gmail.
correcciones: Reautentique los conectores manualmente; confirme el alcance de los tokens; asegúrese de que las políticas de SSO empresariales no bloqueen los tokens de aplicaciones de terceros. Para conectores sensibles, utilice el "modo de vigilancia" y flujos de inicio de sesión manuales explícitos.

Acciones inesperadas (el agente actuó sin permiso)

Síntoma: El agente intentó una operación no permitida.
correcciones: Revise y ajuste el manual de ejecución, habilite las confirmaciones de usuario para todas las acciones que cambian el estado y consulte los registros de ejecución. Si el comportamiento persiste, deshabilite los conectores y abra un ticket de soporte.

¿Cuáles son los riesgos de seguridad?

Principales categorías de riesgo

Exposición y exfiltración de datos: Los agentes con conectores amplios podrían acceder a archivos confidenciales y, si no se restringen adecuadamente, podrían escribir salidas confidenciales en ubicaciones externas.
Inyección y manipulación rápida: El contenido web o los archivos maliciosos podrían intentar manipular el comportamiento del agente si los manuales de ejecución y las barreras de seguridad no son estrictos. Cree el manual de ejecución para que ignore las instrucciones integradas en el contenido extraído.
Abuso de credenciales: Los inicios de sesión automatizados o los tokens mal aislados podrían usarse incorrectamente; evite almacenar credenciales de larga duración en los perfiles de agentes y prefiera la autenticación manual por sesión.
Exceso de confianza / automatización de acciones sensibles: Permitir envíos o compras automáticas sin aprobación humana aumenta el riesgo. El diseño del agente de OpenAI incluye confirmaciones y bloqueos obligatorios para acciones específicas de alto riesgo, pero las organizaciones deben aplicar su propia gobernanza.

Mitigaciones recomendadas

Conectores con privilegios mínimos: conceder únicamente los alcances mínimos requeridos.
Modo reloj y confirmaciones: Habilitar el “modo de observación” para los agentes que puedan acceder al correo electrónico o a las páginas bancarias y requerir confirmaciones para los cambios de estado.
Registros de auditoría y observabilidad: Registre todas las acciones del agente y revíselas periódicamente. Utilice límites de frecuencia y cuotas de tareas por usuario/agente.
Prueba de sandbox: Validar primero los agentes en cuentas con datos sintéticos o redactados.
Gobernanza de políticas y manuales de funcionamiento: Mantener un flujo de aprobación para los agentes que realizan tareas de alto impacto y requieren la aprobación humana antes de una implementación amplia.

Conclusión

El modo agente marca un cambio significativo: desde asesor IA para operativos. IA. Puede acelerar los flujos de trabajo en investigación, marketing, finanzas e ingeniería, pero esta capacidad conlleva nuevas responsabilidades operativas y de seguridad. Utilice manuales de procedimientos estructurados, conectores de mínimos privilegios, aprobaciones con intervención humana y auditorías continuas para obtener beneficios y limitar el riesgo.

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