En este artículo, examinamos las expectativas de los ingenieros con respecto a los agentes de IA para la creación de redes y la seguridad, así como la disponibilidad de agentes o soluciones de IA comerciales y de código abierto.
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un sistema de software autónomo que percibe, razona y actúa de forma independiente para lograr objetivos específicos. A diferencia del software tradicional que sigue las instrucciones fijas, los agentes monitorean continuamente su entorno, toman decisiones dinámicas basadas en la información disponible y adaptan sus estrategias a través del aprendizaje y la experiencia. Los agentes modernos de IA utilizan herramientas como búsqueda en la web, API, ejecución de código y manipulación de archivos para interactuar con sistemas externos, lo que les permite realizar tareas complejas, desde monitoreo de redes y solución de problemas hasta el análisis de seguridad y la respuesta a las amenazas.
Diseño y arquitectura
En la etapa de diseño y arquitectura, los creadores de agentes de IA deben decidir lo siguiente:
- Elija el marco AI.
- Elija modelo (s) de IA relacionados.
- Diseñar herramientas de agente de IA.
- Recopile y pruebe información sobre bases de datos, API y servidores MCP que se planean para ser utilizados.
Modelos para agentes de IA
El LLM es un controlador central, o “cerebro”, para los agentes. Es un elemento crucial para los agentes. Entonces, ¿qué modelo debes elegir? Una de las formas de distinguir entre los modelos es mediante el uso de puntos de referencia. Los puntos de referencia en IA son pruebas estandarizadas diseñadas para medir y comparar las habilidades de diferentes modelos en tareas específicas o un conjunto de tareas.
Muchos de los puntos de referencia más populares típicamente elegidos para la comparación de modelos no incluyen preguntas relacionadas con la red o la seguridad.
Uno de los puntos de referencia de redes más cercanos que hemos encontrado es Benchmarking de conocimiento operativo de red (NOK) para LLMS (15 de diciembre de 2023). Para la seguridad, está el Ctibench punto de referencia. También puedes encontrar Foundation-SEC-8BUn modelo desarrollado por Foundation AI en Cisco. Foundation-SEC-8B es un modelo de idioma de peso abierto especializado para aplicaciones de ciberseguridad.
Hay modelos de pensamiento que idealmente coinciden con los requisitos para los agentes.
Modelos de razonamiento y pensamiento de IA
- Géminis 2.5 Pro (pensamiento profundo).
- GPT-5 pensando.
- Claude sonnet 4.0 pensamiento.
- Claude Opus 4.1 pensando.
- QWEN3-235B-A22B-pensamiento.
Agentes de IA: expectativas
Aquí están los resultados de las encuestas sobre “¿Qué agentes de IA más querrían encontrar en el intercambio de código Cisco Devnet?”:
Agentes de IA en Cisco Devnet Code Exchange: Resultados de la encuesta (septiembre de 2025).
Resultados combinados de la encuesta (100 votos en total):
- Automatización de configuración: 37%: la mejor opción entre la comunidad Devnet, que indica una fuerte demanda de agentes de IA que pueden automatizar las tareas de configuración de la red y la gestión de infraestructura.
- Agentes de monitoreo de redes: 32%: una segunda prioridad cerrada, que muestra que los ingenieros desean herramientas con IA para visibilidad de la red, seguimiento de rendimiento e información operativa.
- Agentes de amenaza y vulnerabilidad: 22%: un interés significativo en los agentes de IA centrados en el monitoreo de seguridad, la detección de amenazas y las capacidades de evaluación de vulnerabilidad.
- Agentes de generación de código: 9% – Prioridad más baja, lo que sugiere que los ingenieros están menos interesados en las herramientas de IA para escribir código en comparación con la automatización operativa.
Los resultados combinados de las encuestas de Cisco Devnet, LinkedIn y X/Twitter demuestran una clara preferencia por los agentes operativos de IA sobre las herramientas centradas en el desarrollo. Con casi el 70% de los votos que van a la automatización de la configuración y el monitoreo de la red, la comunidad técnica de Cisco prioriza a los agentes de IA que resuelven desafíos de infraestructura del mundo real en lugar de utilidades de generación de códigos. El veintidós por ciento de los votos fueron para los agentes de IA centrados en la seguridad.
Aquí hay tareas que los equipos de red e infraestructura, los equipos de SRE y DevOps desean utilizar un agente de IA para sus flujos de trabajo:
Los resultados promedio de las encuestas fuera de línea en Cisco Devnet comparten su zona de experiencia (2024–2025).
Agentes de IA para redes y seguridad: código abierto y comercial
Existen agentes de IA de código abierto para redes que le permiten administrar y solucionar los dispositivos de red a través del lenguaje natural, convirtiendo automáticamente las solicitudes en acciones CLI seguras o llamadas API GRPC/REST. También hay agentes que automatizan diagnósticos complejos y resolución de problemas de extremo a final. Estos agentes validan la intención, planifican las investigaciones por servicio, ejecutan comandos en múltiples dispositivos, evalúan los hallazgos y generan informes claros y acuáticos de memoria.
Nosotros en Cisco Devnet recopilamos agentes de IA de redes de código abierto aquí: https://developer.cisco.com/codeexchange/search/?q=ai+agent. Pronto, podrá encontrar una sección separada para los servidores MCP en DevNet Code Exchange.
¿Y qué pueden ofrecer las compañías comerciales?
Cisco tiene un asistente de Cisco AI que puede trabajar con varios productos y ayudar a analizar políticas, generar informes automáticamente y enviar notificaciones, entre otras tareas. El asistente de Cisco AI es consciente de la última documentación y guías relacionadas con los productos. Cisco también está desarrollando lienzo de IA, la primera interfaz de usuario generativa que unifica la telemetría en tiempo real, las ideas de IA y la colaboración en equipo en todos los dominios de TI en un espacio de trabajo inteligente.
Aquí hay una lista de compañías comerciales que desarrollan agentes de IA como productos: ingenieros de redes de inteligencia artificial de Nanites AI, Devai, Copilot for Network Automation por Selector AI y Aviz AI agentes.
Muchas compañías comerciales afirman ofrecer apoyo multivendor. Los agentes de IA desarrollados por compañías comerciales pueden realizar tareas cotidianas, como verificar automáticamente los pings de extremo a extremo, verificar el cumplimiento de la red, generar informes de auditoría bajo demanda, validar las reglas de los firewall y proporcionar la automatización de soporte de nivel 1. También ofrecen capacidades avanzadas, que incluyen información de inventario que acceden instantáneamente a los datos completos de la red (dispositivos, versiones del sistema operativo, SKU de hardware, ASIC, direcciones MAC y transceptores), así como correlación y predicción para la capacidad y la planificación del rendimiento.
Agentes de IA: preocupaciones de seguridad
A medida que evolucionan los modelos, las preocupaciones sobre la precisión y la fiabilidad disminuyen con el tiempo; Mientras tanto, aumentan las preocupaciones de seguridad y cumplimiento. Esto está conectado a una cobertura mediática generalizada con respecto a la jailbreak, inyección inmediata y envenenamiento del modelo.
Los agentes de IA pueden causar problemas, proporcionar instrucciones incorrectas o aplicar configuraciones no óptimas.
Los posibles errores del agente de IA se pueden conectar con lo siguiente:
- Pensamientos de agente incorrectos basados en información/errores recibidos de los servicios a través de REST API/WebSockets/CLI.
- Alucinación.
- Elegir la herramienta incorrecta.
Utilizar herramientas de seguridad de IA relacionadas, barandillas y seleccionar los modelos apropiados puede ayudar a mitigar los riesgos.
Al mismo tiempo, los agentes de IA pueden proporcionar una defensa automatizada inteligente. A veces, los especialistas en seguridad necesitan un asistente para ayudar a reaccionar a los incidentes o reunir y aplicar políticas y actualizaciones relacionadas. Los ingenieros de seguridad a menudo carecen de tiempo suficiente para revisar alertas, recopilar datos de varias fuentes, considerar un contexto específico e histórico y tomar medidas apropiadas.
¿Quieres más contenido de IA? Echa un vistazo a Cisco Devnet AI Hub: https://developer.cisco.com/site/ai/
