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# Agents
> Conoce las herramientas de Agents disponibles a través de Profound MCP
Profound MCP ofrece a los asistentes de IA herramientas para crear, gestionar y ejecutar Profound Agents directamente desde un cliente MCP. Para conectar tu cliente MCP al servidor alojado, consulta las [guías de conexión](/es/mcp/common-mcp-clients).
Obtén más información sobre Profound Agents en el [Centro de ayuda de Profound](https://help.tryprofound.com/articles/9762251986-agents-overview).
## Cómo funcionan las herramientas en conjunto
### Ejecutar un Agent
Pregunta qué Agents existen. El asistente explora los Agents de la organización con [`list_agents`](#list-agents), o las plantillas prediseñadas con [`list_agent_definition_templates`](#list-agent-definition-templates).
Pregunta qué necesita un Agent para ejecutarse. El asistente lee su `input_schema` con [`get_agent`](#get-agent) antes de iniciar una ejecución.
Pide que se ejecute el Agent. El asistente inicia la ejecución con [`run_agent`](#run-agent) y pasa entradas que coinciden con el `input_schema` del Agent.
Pregunta si la ejecución ha terminado. El asistente comprueba el estado de la ejecución con [`get_agent_run`](#get-agent-run).
### Crear un Agent
Pide que se cree un Agent. El asistente abre una sesión de creación con [`start_agent_build_session`](#start-agent-build-session) e incluye el `agent_build_session_id` devuelto en cada llamada de creación posterior, de modo que todo el intento de creación se registra como una sola sesión.
El asistente arma un grafo de flujo de trabajo con [`list_agent_node_types`](#list-agent-node-types) y [`get_agent_node_schema`](#get-agent-node-schema), o parte de una plantilla con [`list_agent_definition_templates`](#list-agent-definition-templates).
Cuando el grafo incluye un nodo que se ejecuta en una cuenta conectada, el asistente completa el `integration_id` de ese nodo con un ID de [`list_integrations`](#list-integrations).
El asistente muestra una vista previa del plan con [`create_agent_definition`](#create-agent-definition) o [`update_agent_definition`](#update-agent-definition), y guarda el borrador una vez que lo confirmas.
El asistente detecta pronto los problemas en la estructura del Agent con [`validate_agent_definition`](#validate-agent-definition) y los corrige con `update_agent_definition`. Es una comprobación rápida antes de publicar el Agent.
Pide que el Agent pase a estar activo. El asistente muestra una vista previa del plan de publicación con [`publish_agent_definition`](#publish-agent-definition) y lo aplica una vez que lo confirmas.
#### Usa lenguaje natural cuando trabajes con Claude
Si usas Claude como cliente, puedes darle instrucciones en lenguaje natural para crear Agents de una sola vez, sin hacer que recorra manualmente las distintas herramientas.
Este es un ejemplo de prompt y de una estructura de Agent que Claude podría generar con él:
```text wrap theme={null}
Build an Agent in Profound that creates a structured, AEO-optimized article based on provided inputs. It should analyze top-cited pages, live Google results, and existing brand content to produce a well-researched article
```
## Comportamiento y seguridad
Las herramientas de Agents pueden crear y actualizar definiciones de Agents e iniciar ejecuciones de Agents. Las herramientas de creación, actualización y publicación usan el modo de vista previa por defecto: el asistente recibe primero un plan del cambio y lo aplica una vez que lo confirmas.
| Comportamiento | Qué significa |
| - | - |
| Vista previa antes de aplicar | Las herramientas de creación, actualización y publicación usan el modo de vista previa por defecto |
| Datos en tiempo real | Las herramientas leen de la API de Profound, por lo que los resultados reflejan el acceso y los datos actuales de quien realiza la llamada |
## Herramientas de Agents
| Herramienta | Uso |
| - | - |
| `list_agents` | Lista los Agents disponibles en una organización |
| `get_agent` | Obtiene los detalles de un Agent específico, incluido su esquema de entrada |
| `run_agent` | Inicia una ejecución de un Agent |
| `get_agent_run` | Comprueba el estado y la salida de una ejecución iniciada previamente |
| `start_agent_build_session` | Abre una sesión de creación para crear o revisar un Agent |
| `list_agent_node_types` | Lista los tipos de nodo disponibles para crear el grafo de un Agent |
| `get_agent_node_schema` | Obtiene el esquema de configuración de un tipo de nodo específico |
| `list_integrations` | Lista las integraciones que tu organización ha conectado, para completar el `integration_id` de un nodo |
| `list_agent_definition_templates` | Explora plantillas de Agents prediseñadas para usarlas como punto de partida |
| `get_agent_definition` | Lee el grafo de flujo de trabajo completo de un Agent |
| `create_agent_definition` | Crea una nueva definición de Agent en borrador |
| `update_agent_definition` | Actualiza una definición de Agent en borrador existente |
| `validate_agent_definition` | Comprueba si una definición de Agent en borrador es válida y se puede publicar |
| `publish_agent_definition` | Publica una definición de Agent en borrador para que pase a estar activa |
Lista los Agents definidos en tu organización.
**Ejemplos de prompts**:
* "¿Qué Agents tenemos publicados?"
* "Muéstrame nuestros Agents en borrador."
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `statuses` | No | `["published"]` | Estados de Agent que se incluyen: `published`, `draft` o ambos |
| `cursor` | No | - | Cursor de paginación de una página anterior |
| `limit` | No | - | Número máximo de Agents que se devuelven |
Obtiene los detalles de un Agent específico, incluido su `input_schema`. El asistente lo lee antes de llamar a `run_agent` para confirmar qué entradas espera el Agent.
**Ejemplos de prompts**:
* "¿Qué entradas necesita el Agent redactor de artículos?"
* "¿Qué produce el Agent de informe semanal?"
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `agent_id` | Sí | - | ID del Agent que se obtiene |
| `version` | No | `published` | `published` para la versión activa, `draft` para los últimos cambios sin publicar |
Inicia una ejecución de un Agent. Devuelve un ID de ejecución que el asistente puede usar en `get_agent_run`.
**Ejemplos de prompts**:
* "Ejecuta el Agent redactor de artículos sobre el tema 'tendencias de búsqueda con IA'."
* "Pon en marcha el Agent de informe semanal."
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `agent_id` | Sí | - | ID del Agent que se ejecuta |
| `inputs` | Sí | - | Valores de entrada del `input_schema` del Agent |
**Notas**:
* Cada clave de `inputs` es un ID de propiedad del `input_schema` del Agent. La etiqueta legible de cada propiedad se encuentra en el `title` de esa propiedad.
Obtiene el estado y las salidas de una ejecución de Agent iniciada previamente. El asistente lo comprueba repetidamente hasta que la ejecución termina, ya sea con éxito o con error.
**Ejemplos de prompts**:
* "¿Ya terminó esa ejecución del Agent?"
* "¿Qué produjo el Agent redactor de artículos?"
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `agent_id` | Sí | - | ID del Agent al que pertenece la ejecución |
| `run_id` | Sí | - | ID de ejecución devuelto por `run_agent` |
| `verbose` | No | `false` | Si es `true`, incluye la salida sin procesar de cada paso en la respuesta |
Abre una sesión de creación de Agent, el primer paso antes de crear o revisar un Agent. El asistente la llama antes que cualquier otra herramienta de creación y luego incluye el `agent_build_session_id` devuelto en cada llamada de creación posterior.
**Ejemplos de prompts**:
* "Crea un Agent que redacte artículos optimizados para AEO a partir de nuestros datos de citas."
* "Vamos a rehacer el Agent de informe semanal."
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `intent` | Sí | - | Descripción breve y en lenguaje sencillo de lo que debe hacer el Agent |
Lista los tipos de nodo disponibles para crear un Agent. Devuelve el identificador `node_type` de cada tipo, su nombre visible y una descripción de una línea. El asistente la llama después de abrir una sesión de creación, al armar un nuevo Agent.
**Ejemplos de prompts**:
* "¿Qué componentes básicos puede usar el Agent?"
* "¿Hay algún nodo que haga una búsqueda web?"
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `kind` | No | `null` | Acota la lista según la credencial con la que se ejecuta el nodo: `third_party`, `platform_key` o `native`. Omítela para ver la lista completa |
**Notas**:
* Los nodos `third_party` se ejecutan en una cuenta que conecta tu organización, como WordPress o Slack. Los nodos `platform_key` se ejecutan en un proveedor externo de investigación con el que Profound tiene un acuerdo, como Exa o Perplexity, así que no tienes nada que conectar. Los nodos `native` son propios de Profound: los nodos estructurales, como `llm` y `code`, y los nodos `profound_*` que leen tus datos de Profound.
Obtiene el esquema de configuración y ejemplos de un tipo de nodo específico. El asistente usa el esquema devuelto para completar correctamente el `config` de un nodo al crear o editar un Agent.
**Ejemplos de prompts**:
* "¿Cómo se configura el nodo LLM?"
* "¿Qué ajustes admite el nodo de código?"
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `node_type` | Sí | - | Identificador del tipo de nodo de `list_agent_node_types` |
Lista las integraciones que tu organización ha conectado y puesto a disposición de los Agents. Devuelve un `integration_id` para cada conexión, que el asistente usa en los nodos de integración antes de publicar el Agent.
**Ejemplos de prompts**:
* "¿Qué integraciones puedo usar en mi Agent?"
* "¿Está conectado nuestro WordPress para que el Agent pueda publicar en él?"
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `provider` | No | `null` | Filtra los resultados por un proveedor de integración, como `wordpress` o `google_gmail`. Un resultado vacío significa que no hay integraciones conectadas de ese proveedor |
**Notas**:
* La herramienta devuelve solo las conexiones activas.
* Cada conexión devuelve `integration_id`, `provider`, `account`, `label`, `status` y `level`, que es `org` o `user`.
* Si tienes varias conexiones del mismo proveedor de integración (por ejemplo, dos sitios de WordPress distintos para un blog y para documentación), el campo `account` permite distinguirlas.
* Google Docs, Google Slides y Google Sheets usan la conexión de Google Drive de la organización, por lo que una conexión `google_drive` devuelta cubre los nodos de los tres. Gmail y Google Search Console tienen cada uno su propia conexión.
Explora el catálogo público de plantillas de Agents prediseñadas. Cada plantilla incluye un objetivo en lenguaje sencillo, las entradas que necesita, lo que produce y un flujo de trabajo base para usar como punto de partida. El asistente la llama antes de crear un nuevo Agent desde cero.
**Ejemplos de prompts**:
* "¿De qué plantillas de Agents podemos partir?"
* "¿Hay alguna plantilla para un flujo de trabajo de actualización de contenido?"
**Entradas:** ninguna.
Lee el grafo de definición de un Agent en el mismo formato que aceptan `create_agent_definition` y `update_agent_definition`. El asistente lo usa al copiar un Agent existente o al inspeccionar un tipo de nodo que quieres replicar.
**Ejemplos de prompts**:
* "Muéstrame cómo está construido el Agent redactor de artículos."
* "Copia el Agent de informe semanal como punto de partida para uno nuevo."
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `agent_id` | Sí | - | ID del Agent que se lee |
| `version` | No | `published` | `published` para la versión activa, `draft` para los últimos cambios sin publicar |
Crea una nueva definición de Agent en borrador. La vista previa devuelve un plan en lenguaje sencillo y un diagrama del flujo de trabajo sin guardar nada, y el asistente guarda el borrador una vez que lo confirmas.
**Ejemplos de prompts**:
* "Guarda ese flujo de trabajo como un Agent en borrador."
* "Crea el Agent que acabamos de diseñar."
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `name` | Sí | - | Nombre visible del Agent |
| `description` | Sí | - | Qué hace el Agent |
| `organization_id` | Sí | - | Organización en la que se crea el Agent, de `list_organizations` |
| `graph` | Sí | - | El grafo de flujo de trabajo como un objeto `{ nodes, edges }` |
| `agent_build_session_id` | Sí | - | ID de sesión de `start_agent_build_session` |
| `preview` | No | `true` | Si es `true`, devuelve un plan sin guardar; si es `false`, guarda el borrador |
Actualiza una definición de Agent en borrador existente. El asistente usa esta herramienta para corregir problemas de validación después de `create_agent_definition` o para iterar sobre un borrador guardado. Muestra primero la vista previa y la aplica después de que confirmas.
**Ejemplos de prompts**:
* "Corrige los problemas de validación y actualiza el borrador."
* "Añade un paso de búsqueda web al Agent en borrador."
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `agent_id` | Sí | - | ID del Agent en borrador que se actualiza |
| `graph` | Sí | - | El grafo de definición actualizado |
| `agent_build_session_id` | Sí | - | ID de sesión de `start_agent_build_session` |
| `preview` | No | `true` | Si es `true`, devuelve un plan sin guardar; si es `false`, guarda |
Comprueba si una definición de Agent en borrador guardada es válida. Devuelve `valid` (booleano), `issues` (lista de errores accionables) y, cuando el borrador se puede publicar, el `input_schema` y el `output_schema` que el Agent expone una vez activo.
**Ejemplos de prompts**:
* "Comprueba si el Agent en borrador se puede publicar."
* "¿Hay algún problema con el Agent antes de publicarlo?"
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `agent_id` | Sí | - | ID del Agent en borrador que se valida |
| `agent_build_session_id` | Sí | - | ID de sesión de `start_agent_build_session` |
**Notas:**
* Un Agent en borrador no se puede ejecutar, así que esta es la única comprobación disponible antes de publicar.
* La comprobación cubre solo la estructura del Agent, por lo que un borrador que la supera aún puede ser rechazado al publicarlo. La publicación aplica una comprobación más estricta.
* La comprobación también informa de un campo obligatorio que está definido pero no se puede usar, como un `integration_id` vacío en un nodo que se ejecuta en una cuenta conectada, o un `data.category_id` ausente en un nodo que lee datos de Profound. La publicación permite ambos casos, así que un Agent publicado con cualquiera de ellos sin resolver falla al ejecutarse.
* Si la comprobación revela algún problema, el asistente lo corrige con `update_agent_definition`.
Publica una definición de Agent para que pase a estar activa y sea visible en toda la organización. Muestra primero la vista previa y la aplica después de que confirmas.
**Ejemplos de prompts**:
* "Publica el Agent para que el equipo pueda usarlo."
* "Activa el Agent redactor de artículos."
**Entradas**
| Entrada | Obligatoria | Valor predeterminado | Descripción |
| - | - | - | - |
| `agent_id` | Sí | - | ID del Agent en borrador que se publica |
| `agent_build_session_id` | Sí | - | ID de sesión de `start_agent_build_session` |
| `preview` | No | `true` | Si es `true`, devuelve un plan sin publicar; si es `false`, publica |
**Notas**:
* La publicación comprueba la estructura del Agent y el cableado de sus salidas antes de cambiar nada, por lo que un borrador con problemas estructurales se rechaza y sigue siendo un borrador. Esta comprobación es más estricta que la que ejecuta `validate_agent_definition`.
* La publicación no comprueba lo que el Agent necesita para ejecutarse. Un Agent al que le falta el `integration_id` o el `data.category_id` de un nodo se publica y luego falla al ejecutarse, así que resuelve ambos antes de publicar.
## Recursos
Profound MCP proporciona material de referencia sobre Agents como recursos MCP de solo lectura.
| URI del recurso | Descripción |
| - | - |
| `file:///profound/agent-builder-guide` | La guía práctica para crear Agents, desde la recopilación de requisitos y la creación hasta la vista previa, la validación, la publicación y la ejecución |
| `file:///profound/glossary/agent` | La definición de un Profound Agent |
| `file:///profound/glossary/agent-run` | La definición de una ejecución de Agent |