Herramientas y APIs
Permite que el agente solicite consultas y acciones mediante tool calling. Tu aplicación valida los argumentos y ejecuta las herramientas autorizadas.
Casos de uso / Texto y agentes
Agentes de IA
Crea agentes de IA que conecten tus datos con acciones.
Construye agentes de inteligencia artificial que consultan información, utilizan herramientas y ayudan a completar tareas. Conecta modelos de lenguaje con las APIs y los procesos que ya utiliza tu empresa.
QDivZero te permite ejecutar LLMs compatibles con tool calling y combinar Retrieval y routing en tu arquitectura. Tú defines las herramientas y la lógica del agente; eliges el modelo que mejor responde a cada tarea.
De responder a actuar
Dale al modelo acceso a las herramientas que necesita.
Conecta un LLM con datos y herramientas para completar tareas. Tu aplicación coordina la ejecución y conserva el control.
Agentes con tus datos
Recupera contexto de tus documentos antes de decidir el siguiente paso. Limita las fuentes según el usuario y la tarea.
Tareas de varios pasos
Coordina varias consultas y acciones para alcanzar un objetivo. Conserva el estado y define límites, errores y confirmaciones dentro de tu integración.
Un modelo para cada tarea
Compara modelos según razonamiento, herramientas y latencia. Configura la selección que necesita cada etapa y evalúa el flujo completo.
Cómo construirlo con QDivZero
Conecta razonamiento, herramientas y acciones.
Conecta un LLM con contexto y herramientas. Tu aplicación valida argumentos, ejecuta acciones autorizadas y conserva el estado; el agente utiliza sus resultados para preparar el siguiente paso.
El flujo de tu aplicación
Petición
El usuario indica la tarea y el resultado que necesita.
Razonamiento
El LLM propone una respuesta o una llamada a herramienta.
Herramientas
Tu aplicación ejecuta la consulta o acción autorizada.
Resultado
Devuelve la información al agente para continuar la tarea.
Respuesta
El agente responde o inicia el siguiente paso del proceso.
Open-weight / Hugging Face
Puedes empezar por…
Para un agente importa cómo razona el modelo y cómo solicita herramientas. Compara GLM, DeepSeek y MiniMax con tus APIs, instrucciones y tareas reales para elegir según calidad de ejecución, latencia y capacidad. Incluye herramientas con respuestas vacías o errores y tareas que requieran aclaraciones. La elección debe considerar no solo la propuesta inicial, sino cómo continúa el modelo después de recibir información de tu aplicación.
Código y agentes
GLM-5.3
Para tareas de programación y agentes que trabajan en procesos largos.
Ver modelo en Hugging FaceRazonamiento multimodal
DeepSeek V4.1 Flash
Para probar razonamiento y comprensión de texto e imágenes en tareas de varios pasos.
Ver modelo en Hugging FaceTool calling
MiniMax M2.7
Para agentes que necesitan utilizar herramientas y completar tareas de varios pasos.
Ver modelo en Hugging FaceAgentes de IA
Preguntas frecuentes sobre agentes de IA
¿Qué es un agente de inteligencia artificial?
Un agente de IA combina un modelo de lenguaje con herramientas, datos y una lógica de ejecución para completar tareas. Puede interpretar una petición, solicitar información y proponer acciones. Tu aplicación coordina esos pasos y ejecuta las herramientas que conectes.
¿Cómo crear un agente de IA con mis propias herramientas?
Elige un modelo compatible con tool calling, define las herramientas y conecta las APIs que necesita tu proceso. Tu aplicación recibe las llamadas del modelo, ejecuta las acciones autorizadas y devuelve los resultados para que el agente continúe. QDivZero sirve el modelo mediante su endpoint.
¿Qué diferencia hay entre un chatbot y un agente de IA?
Un chatbot se centra en mantener una conversación y responder preguntas. Un agente de IA añade herramientas y lógica para consultar sistemas o completar acciones. Puedes comenzar con un asistente conversacional y ampliar su integración cuando necesites ejecutar tareas de varios pasos.
¿Puedo crear agentes de IA conectados a los datos de mi empresa?
Sí. Puedes combinar el agente con Retrieval y RAG para consultar documentación interna antes de responder o actuar. Tu aplicación aporta las herramientas y controla el acceso a los datos. QDivZero permite reunir modelos, recuperación y routing en la arquitectura del agente.
¿Qué modelos open-weight sirven para agentes y tool calling?
Puedes empezar comparando GLM-5.3, DeepSeek V4.1 Flash y MiniMax M2.7 en tareas de razonamiento y uso de herramientas. Comprueba la compatibilidad del runtime y evalúa las llamadas que necesita tu aplicación. El resultado depende del modelo, las instrucciones y las herramientas disponibles.
¿Puedo utilizar varios LLMs dentro de un agente de IA?
Sí. Puedes asignar modelos a pasos distintos o utilizar LLM Model Routing con las intenciones, prioridades y destinos que configures. Así puedes comparar capacidades y organizar las tareas del agente mientras mantienes sus herramientas y su lógica en tu aplicación.
¿Cómo controlar las acciones que ejecuta un agente de IA?
Define las herramientas disponibles y comprueba cada llamada en tu aplicación antes de ejecutarla. Aplica permisos, valida parámetros y solicita aprobación en las acciones que lo requieran. El modelo propone el uso de una herramienta; tu integración decide qué se ejecuta y cómo se comunica el resultado.
¿Cuánto cuesta desplegar un agente de IA?
Depende del modelo, las tareas simultáneas y el número de pasos que requiere cada ejecución. Añade el coste de retrieval y los servicios externos que utilice el agente. Compara los precios de QDivZero con el volumen previsto y mide una tarea completa para dimensionar la capacidad, además de la duración de una sola respuesta.
¿Quieres que tu IA también pueda actuar?
Crea agentes conectados a tus datos, herramientas y servicios. Despliega los modelos que necesita tu proceso en QDivZero y mantén el control de las acciones, el contexto y la lógica de tu aplicación.