3193. Agentes persistentes

Hoy os explico qué es un agente persistente, cómo se diferencia de un modelo o agente normal y cuándo elegir un VPS propio o una opción gestionada.

Pero antes, recordemos que esta semana continúa el curso de Hermes. En la quinta clase aprendemos a crear skills para automatizar tareas repetitivas y en la sexta utilizamos herramientas de web, visión, imágenes, voz y código. Además, en el apartado de inteligencia artificial tenéis los cursos y recursos para profundizar en todo este mundo.

Ahora sí, vamos al lío con los agentes persistentes. Se habla mucho de ellos y la nomenclatura puede generar confusión, así que quiero ordenar las piezas y explicar qué cambia realmente respecto a aquello que ya teníamos.

Al principio utilizábamos sobre todo modelos de inteligencia artificial. Podemos imaginar el modelo como un cerebro al que hacemos una pregunta y que nos devuelve una respuesta. Le pedimos una explicación, un texto o una idea, piensa sobre ello y nos contesta.

Después llegaron los agentes. El modelo seguía aportando el razonamiento, pero ahora disponía de un cuerpo capaz de actuar. El agente puede conectarse a servicios, crear documentos, modificar archivos, ejecutar comandos y completar gestiones en lugar de limitarse a decirnos cómo se hacen.

La siguiente necesidad apareció cuando empezamos a encargar trabajos largos. Si el agente se ejecuta en nuestro portátil y cerramos la tapa, apagamos el equipo o perdemos la conexión, el proceso puede detenerse. Ahí entra el tercer nivel, que es el agente persistente.

Un agente persistente sigue funcionando porque no depende del ordenador que tenemos delante. Nuestro portátil o teléfono se convierte en una terminal desde la que enviamos instrucciones y consultamos el resultado, mientras que el trabajo real ocurre en un servidor remoto que permanece encendido.

Podemos imaginar una pantalla y un teclado conectados mediante un cable larguísimo a un ordenador situado en un centro de datos. Escribimos la instrucción, el servidor la recibe y continúa trabajando aunque después apaguemos nuestra pantalla. Cuando volvemos a conectarnos, encontramos el proceso donde lo habíamos dejado.

Si se interrumpe nuestra conexión después de enviar la tarea, el servidor puede seguir avanzando. Evidentemente, necesitaremos internet para consultar el progreso o darle nuevas órdenes, pero la ejecución ya no depende de mantener abierto el equipo personal.

También podemos montar un servidor en casa o en la oficina con un Mac mini u otro ordenador encendido permanentemente. Eso ya ofrece persistencia, siempre que no falle la corriente, la red o la propia máquina. Un centro de datos reduce esos riesgos y suele resultar más cómodo para mantener el servicio disponible.

La primera gran opción consiste en contratar un VPS e instalar allí nuestros agentes. Podemos alojar Codex, Claude Code, Gemini CLI, Hermes u otras herramientas, conservar los proyectos en ese entorno y conectarnos desde el ordenador, el teléfono o cualquier dispositivo ligero.

El agente suele requerir muchos menos recursos que el modelo. Podemos instalar el agente en el VPS y utilizar un modelo externo mediante una API o suscripción. Si queremos ejecutar también el modelo dentro de nuestra infraestructura, necesitaremos bastante más memoria, almacenamiento y, según el caso, una o varias GPU.

Por eso no siempre sale más barato alojarlo todo. Evitamos pagar tokens a un proveedor, pero la máquina necesaria para servir un modelo potente puede costar mucho más que un VPS normal. Hay que comparar el consumo previsto, el precio de la infraestructura y el valor de mantener todos los datos dentro del mismo entorno.

Este es el sistema que utilizo desde hace meses. En el episodio 3115 os expliqué cómo trabajo con IA en un VPS. Mi Dev Box contiene los proyectos y agentes de desarrollo, mientras que las aplicaciones que tienen una web pública se despliegan después en sus propios servidores de producción.

La gran ventaja es que puedo iniciar una tarea, cerrar el portátil e irme. Al volver, el agente ha seguido trabajando. También puedo consultar el proyecto desde el móvil porque el dispositivo que llevo conmigo apenas envía instrucciones y muestra resultados. La carga importante permanece en el VPS.

Esta necesidad se ha vuelto tan habitual que las plataformas de inteligencia artificial han empezado a ofrecer sus propias versiones gestionadas. En vez de buscar un proveedor, contratar el servidor, instalar el agente y mantener el entorno, recibimos una máquina remota ya preparada dentro del servicio.

En esencia, ambas opciones persiguen el mismo resultado. El agente vive en un servidor remoto y continúa trabajando cuando desconectamos nuestro dispositivo. La diferencia principal está en quién controla y mantiene ese servidor.

La comparación se parece bastante a elegir entre WooCommerce y Shopify. Podemos contratar un alojamiento, instalar WordPress y WooCommerce, decidir cada pieza y asumir el mantenimiento. También podemos abrir una cuenta en Shopify y aceptar una solución integrada que ya se ocupa de casi toda la infraestructura.

Con un VPS propio ganamos control. Elegimos el agente, el modelo, las herramientas, la ubicación de los datos y la forma de conectar cada proyecto. Si mañana queremos sustituir Codex por otra opción o probar Hermes con distintos modelos, podemos hacerlo sin movernos a una infraestructura diferente.

Esa libertad también implica responsabilidad. Debemos configurar el servidor, actualizarlo, proteger las credenciales, vigilar los recursos y resolver las incidencias. Para quienes disfrutamos controlando el sistema, puede compensar, pero no todo el mundo quiere convertirse también en administrador de servidores.

Una opción gestionada simplifica muchísimo la entrada. El proveedor prepara la máquina, integra su agente con el resto del ecosistema y ofrece una experiencia más directa. Si ya utilizamos todas sus herramientas, esa integración puede resultar tan cómoda como trabajar con Drive, Gmail y Meet dentro del mismo entorno.

La contrapartida es una mayor dependencia. Nos ajustamos a los modelos, límites, precios, regiones y decisiones de esa plataforma. Quizá no podamos cambiar libremente de agente o acceder al mismo nivel de configuración que tendríamos en un VPS propio.

Yo estoy en un punto intermedio. Utilizo Codex dentro de mi propio VPS, de modo que conservo los datos y puedo cambiar de herramienta si lo necesito. Al mismo tiempo, estoy probando algunas opciones gestionadas para entender qué aportan, aunque de momento el entorno propio me ofrece más tranquilidad y flexibilidad.

Para una persona que no quiere contratar un VPS, abrir puertos ni mantener Linux, las alternativas gestionadas pueden ser ideales. Empieza a trabajar y la persistencia ya viene incorporada. Para alguien que necesita varios agentes, modelos intercambiables y control sobre la infraestructura, un servidor propio o una solución como Hermes puede tener más sentido.

No existe una opción universalmente mejor. La decisión depende del equilibrio entre comodidad, integración, control, privacidad, coste y mantenimiento. Cuantas más piezas gestionemos nosotros, más libertad tendremos, pero también aparecerán más puntos que debemos cuidar.

En definitiva, un agente persistente es un agente instalado en una máquina q