¿Qué es un agente de IA y cuál es su ecosistema?

Un agente de IA es un programa que usa un modelo de lenguaje (como Claude) no solo para conversar, sino para realizar tareas: leer y escribir archivos, ejecutar comandos, consultar bases de datos, navegar la web y tomar decisiones paso a paso hasta completar un objetivo.

Para que el agente trabaje bien, existe todo un ecosistema de piezas que lo rodean. Cada pieza resuelve una pregunta distinta:

  • 📝 Contexto del proyecto — ¿qué debe saber el agente sobre tu proyecto? → archivos CLAUDE.md y AGENTS.md.
  • 📏 Reglas y permisos — ¿qué puede y qué no puede hacer? → reglas, configuración y políticas de permisos.
  • 🧰 Habilidades (skills) — ¿cómo le enseño procedimientos especiales? → carpetas con instrucciones que se cargan solo cuando hacen falta.
  • 🔌 Conexión con herramientas — ¿cómo accede a datos y servicios externos? → el protocolo MCP (Model Context Protocol).
  • 🤝 Comunicación entre agentes — ¿cómo colaboran dos agentes distintos? → el protocolo A2A (Agent2Agent) y los subagentes.
  • 🌐 Conexión con tus programas — ¿cómo lo uso desde PHP o Python? → la API REST de Claude (peticiones HTTPS con JSON).
💡 La idea central en una frase

El modelo de IA es el "cerebro"; el contexto y las reglas son su "manual de trabajo"; las skills son sus "recetas"; MCP es el "enchufe universal" hacia las herramientas; A2A es el "idioma" entre agentes, y la API es la "puerta" por la que tus programas en PHP o Python hablan con todo esto.

Simulador: así trabaja un agente paso a paso

Pulsa "Siguiente paso" y observa cómo se encienden las piezas del ecosistema mientras el agente resuelve una petición real.

🙋Usuario
📝CLAUDE.md / AGENTS.md
📏Reglas y permisos
🧠Modelo (Claude)
🧰Skill
🔌Servidor MCP
🤝Subagente / A2A
Respuesta final

🎬 Escenario

Le pedimos al agente: "Revisa las ventas de mi base de datos y crea un informe en Excel". Pulsa "Siguiente paso" para ver qué ocurre por dentro.

Explorador de conceptos

Haz clic en cada tarjeta para ver la ficha completa: qué es, para qué sirve, un ejemplo real y un dato clave.

¿Cómo se conecta con PHP y Python?

Sí: es a través de una API. Claude se expone como una API REST: tu programa envía una petición HTTPS POST con un cuerpo JSON al endpoint https://api.anthropic.com/v1/messages y recibe la respuesta del modelo también en JSON. Cualquier lenguaje que haga peticiones HTTP puede usarla: PHP, Python, JavaScript, Java, Go…

  • Autenticación: encabezado x-api-key con tu clave (se crea en la consola de Anthropic).
  • Versión: encabezado anthropic-version: 2023-06-01.
  • Modelo: se indica en el JSON, por ejemplo claude-opus-4-8.
  • Dos caminos: usar el SDK oficial del lenguaje (recomendado) o hacer la petición HTTP "a mano" (cURL en PHP, requests en Python).

MCP y A2A también viajan sobre HTTP con JSON (JSON-RPC), así que un servidor MCP puede escribirse en Python o incluso consumirse desde PHP — al final todo son peticiones y respuestas JSON.

<?php
// PHP con cURL nativo — no necesita Composer (ideal para hosting cPanel)
$apiKey = getenv('ANTHROPIC_API_KEY'); // nunca escribas la clave en el código

$datos = [
    'model'      => 'claude-opus-4-8',
    'max_tokens' => 1024,
    'messages'   => [
        ['role' => 'user', 'content' => 'Resume en 3 líneas qué es un agente de IA']
    ]
];

$ch = curl_init('https://api.anthropic.com/v1/messages');
curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST           => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER     => [
        'x-api-key: ' . $apiKey,
        'anthropic-version: 2023-06-01',
        'content-type: application/json'
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS     => json_encode($datos)
]);

$respuesta = json_decode(curl_exec($ch), true);
curl_close($ch);

// La respuesta trae bloques de contenido; el texto está en content[0]['text']
echo $respuesta['content'][0]['text'];
<?php
// SDK oficial de Anthropic para PHP — instalar con:
// composer require "anthropic-ai/sdk"
use Anthropic\Client;

$client = new Client(apiKey: getenv('ANTHROPIC_API_KEY'));

$message = $client->messages->create(
    model: 'claude-opus-4-8',
    maxTokens: 1024,
    messages: [
        ['role' => 'user', 'content' => 'Resume en 3 líneas qué es MCP']
    ],
);

// El contenido es una lista de bloques: recorrer y mostrar los de texto
foreach ($message->content as $block) {
    if ($block->type === 'text') {
        echo $block->text;
    }
}
# SDK oficial de Anthropic para Python — instalar con:
# pip install anthropic
from anthropic import Anthropic

# Lee la clave de la variable de entorno ANTHROPIC_API_KEY
client = Anthropic()

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-8",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Resume en 3 líneas qué es el protocolo A2A"}
    ],
)

# El primer bloque de contenido trae el texto
print(message.content[0].text)
# Python con requests — la petición HTTP "a mano"
import os, requests

respuesta = requests.post(
    "https://api.anthropic.com/v1/messages",
    headers={
        "x-api-key": os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"],
        "anthropic-version": "2023-06-01",
        "content-type": "application/json",
    },
    json={
        "model": "claude-opus-4-8",
        "max_tokens": 1024,
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "¿Qué es un servidor MCP?"}
        ],
    },
)

datos = respuesta.json()
print(datos["content"][0]["text"])
🔑 Importante: la clave de API es como una contraseña — guárdala en una variable de entorno o archivo fuera de la carpeta pública, nunca en el código fuente ni en el repositorio. Cada petición consume tokens (trozos de texto) que tienen costo.

Diccionario

LLM
Modelo grande de lenguaje: la red neuronal que entiende y genera texto (Claude, GPT, Gemini).
Agente
Programa que usa un LLM para completar tareas paso a paso usando herramientas.
Prompt
El texto o instrucción que se le envía al modelo.
System prompt
Instrucción "maestra" que define el comportamiento del modelo en toda la conversación.
Token
Trozo de texto (~3-4 letras) en que el modelo divide todo. Se cobra por tokens de entrada y salida.
Contexto
Todo lo que el modelo "tiene en mente" en una conversación: mensajes, archivos, reglas.
API
Interfaz para que dos programas se comuniquen. La de Claude es REST sobre HTTPS.
REST
Estilo de API que usa métodos HTTP (GET, POST) y normalmente JSON.
Endpoint
URL específica de una API. Ej: /v1/messages para hablar con Claude.
JSON
Formato de texto para intercambiar datos: {"clave": "valor"}.
API key
Clave secreta que identifica y autoriza tu programa ante la API.
SDK
Librería oficial que simplifica usar una API desde un lenguaje (anthropic para Python, anthropic-ai/sdk para PHP).
Tool use
Capacidad del modelo de "llamar funciones": pide ejecutar una herramienta y recibe el resultado.
JSON-RPC
Protocolo de llamadas remotas sobre JSON. Es la base técnica de MCP.
Servidor MCP
Programa que expone herramientas/datos (una BD, GitHub, archivos) a los agentes vía MCP.
Agent Card
Archivo JSON público donde un agente A2A describe quién es y qué sabe hacer.
Streaming
Recibir la respuesta del modelo palabra por palabra en vez de esperar el texto completo.
Sandbox
Entorno aislado y seguro donde el agente ejecuta código sin afectar tu sistema.

Videos

📺 ¿Qué es MCP (Model Context Protocol)? Desde cero

📺 Agentes de IA en 18 minutos

📺 Claude Code: curso completo en español

📺 Skills de Claude en la práctica

Cuestionario

10 preguntas aleatorias del banco de 50. Calificación de 0 a 100.

📝