Agentes de OpenAI por dentro: skills, plugins, herramientas y conocimiento
Un agente de OpenAI se arma con piezas que ya tienen nombre propio: instrucciones, herramientas, conocimiento, skills, plugins, disparadores y controles. Esta guía explica qué hace cada una, cuándo usar una skill y cuándo un plugin, y cómo combinarlas sin perder el control.
¿Qué es un agente de OpenAI?
Un agente de OpenAI es un modelo de lenguaje al que se le da un objetivo, instrucciones y herramientas para actuar, de modo que puede completar una tarea de varios pasos sin que una persona le indique cada uno. La propia OpenAI lo resume en su guía práctica con tres componentes: modelo, herramientas e instrucciones.
Esa definición sigue siendo válida, pero en 2026 se ha quedado corta. Alrededor de esos tres componentes han aparecido piezas nuevas con nombre propio: skills, plugins, apps, conocimiento de empresa, tareas programadas, guardrails y aprobaciones. Todas se pueden combinar y es fácil confundirlas. Esta guía las ordena.
Cuando explico agentes en clase uso cinco ingredientes: modelo, instrucciones, herramientas, conocimiento y disparadores. OpenAI ha añadido dos capas que cambian cómo se construyen: las skills, que enseñan procedimientos, y los controles, que deciden hasta dónde llega el agente sin permiso.
Cómo trabaja un agente, paso a paso
Animación: un agente prepara un informe con dos vueltas de su bucle
- El agente recibe un objetivo, no una lista de pasos.
- Piensa: decide que primero necesita los datos de ventas.
- Actúa: lee el CRM con una herramienta. Leer no necesita permiso.
- Observa el resultado y se pregunta si ya ha terminado. Todavía no.
- Segunda vuelta: quiere guardar el informe. Escribir sí pide aprobación.
- Una persona aprueba. El agente comprueba el resultado y da la tarea por terminada.
- Entrega un borrador listo para revisar, no un correo enviado.
¿Qué cambió en el DevDay 2026?
En su DevDay del 29 de septiembre de 2026, OpenAI presentó varias novedades que tocan de lleno los ingredientes de esta guía. Ninguna cambia la base. Todas empujan en la misma dirección: agentes que trabajan más tiempo solos y con más controles.
- dots, agentes siempre encendidos en ChatGPT. Cada dot trabaja en su propio ordenador en la nube, funciona con GPT-6 Astra y puede conectarse a más de 4.000 apps. Antes de actuar revisa las acciones que pueden afectar a tus cuentas o compartir información, y algunas tareas sensibles, como cambiar una contraseña, siempre quedan en manos de la persona. Llega a los planes Pro y Business Premium en los mercados elegibles; en Pro quedan fuera, por ahora, el Espacio Económico Europeo, Suiza y el Reino Unido. Lo comparo con Grok Bot, el agente de xAI, en Grok Bot vs dots de OpenAI, y con el de Meta en qué es Muse de Meta. El modelo que usan los dots lo explico en qué es GPT-6 Astra.
- Los plugins ganan interfaz. Con las extensiones, un plugin puede tener su propio espacio en la barra lateral de ChatGPT, paneles junto a la conversación y visores de archivos.
- Disparadores desde otras apps. Con MCP Events, un plugin puede arrancar una automatización cuando pasa algo en una app conectada.
- La Agents API ya puede usar el ordenador, y OpenAI y Amazon presentaron en Bedrock agentes gestionados construidos sobre ella.
- Agent Builder no cambia: sigue cerrando el 30 de noviembre de 2026.
Un agente que no se apaga convierte en rutina lo que en esta guía son buenas prácticas. Cuanto más tiempo trabaja solo, más importan dos cosas: la lista de lo que no hará nunca y el punto exacto en el que pide permiso.
¿Cuál es la diferencia entre un agente, una skill y un plugin?
En una frase: el agente hace el trabajo, la skill le enseña cómo hacerlo y el plugin reparte skills y apps para que otros agentes y personas las usen.
- Agente
- Un modelo que persigue un objetivo en bucle: piensa, usa herramientas, observa el resultado y decide si sigue.
- Skill
- Una carpeta con un SKILL.md que describe un procedimiento. El agente solo la carga entera cuando la necesita.
- Plugin
- Un paquete con un plugin.json que agrupa skills y apps para instalarlas y compartirlas de una vez.
Los siete ingredientes de un agente
Anatomía de un agente de OpenAI
Qué aporta cada pieza y cómo se llama en el ecosistema de OpenAI
1. Modelo
El modelo decide qué hacer en cada paso: qué herramienta llamar, qué leer y cuándo parar. OpenAI recomienda empezar con el modelo más capaz para fijar un nivel de calidad y bajar a modelos más pequeños y baratos solo en los pasos donde el resultado se mantiene.
2. Instrucciones
Las instrucciones son el equivalente al puesto de trabajo: quién es el agente, qué objetivo tiene, cómo debe comportarse y qué no debe hacer nunca. Están siempre presentes en el contexto, así que conviene que sean cortas y estables. Todo lo que sea un procedimiento largo y ocasional rinde más como skill.
3. Herramientas
Las herramientas son lo que permite al agente actuar. En la API hay tres tipos: funciones que escribe el desarrollador, herramientas integradas de OpenAI (búsqueda web, búsqueda en archivos, intérprete de código o uso del ordenador) y servidores MCP remotos, el protocolo abierto para conectar un modelo con servicios externos. En ChatGPT, esas conexiones se llaman apps: enlazan cuentas externas y permiten leer y, a veces, escribir en ellas.
4. Conocimiento
El conocimiento es la información que el agente consulta sin tenerla en las instrucciones. En la API se resuelve con búsqueda en archivos: subes documentos a un vector store, el modelo busca por significado, puedes filtrar por metadatos y la respuesta incluye citas. En ChatGPT Business, Enterprise y Edu existe además company knowledge, que busca en las fuentes conectadas de la empresa respetando los permisos que cada persona ya tiene en ellas.
5. Skills
Una skill es un procedimiento empaquetado: una carpeta con un archivo SKILL.md que explica cómo hacer una tarea concreta, más scripts, plantillas o documentos de apoyo si hacen falta. Es el ingrediente más nuevo y el que más se confunde, así que tiene su propia sección más abajo.
6. Disparadores
Un agente que solo actúa cuando alguien le escribe es un asistente. Los disparadores lo convierten en algo que trabaja solo. ChatGPT permite tareas puntuales o recurrentes (de 3 activas en el plan gratuito a 15 en Pro y Enterprise) y, en los planes de pago, tareas que se activan con actividad de Gmail, Slack o GitHub. Desde el DevDay 2026, los plugins también pueden arrancar automatizaciones cuando pasa algo en una app conectada, con MCP Events. En la API, el modo en segundo plano permite lanzar trabajos largos y recoger el resultado después.
7. Controles
Los controles fijan hasta dónde llega el agente sin permiso. Hay tres niveles:
- Guardrails: validaciones automáticas de la entrada, la salida o el uso de herramientas que pueden detener la ejecución.
- Aprobaciones: una herramienta marcada con
needs_approvalen el Agents SDK, o un servidor MCP conrequire_approval, pausa el agente hasta que una persona aprueba o rechaza la acción. - Herramientas permitidas: con
allowed_toolsel agente solo ve las herramientas de un servidor que le autorizas, no todas.
¿Qué es una skill y cómo funciona?
Una skill es una carpeta con un archivo SKILL.md que contiene, como mínimo, un nombre y una descripción, seguidos de las instrucciones de la tarea. Opcionalmente incluye carpetas de scripts, referencias y recursos.
Una skill mínima
Estructura de carpeta y cabecera del SKILL.md
informe-semanal/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ └── extraer_kpis.py
└── references/
└── plantilla-informe.md
---
name: informe-semanal
description: Prepara el informe semanal de ventas a partir
del export del CRM. Úsala cuando pidan el informe de
los lunes o un resumen de ventas de la semana.
---
1. Ejecuta scripts/extraer_kpis.py sobre el CSV adjunto.
2. Rellena references/plantilla-informe.md con los datos.
3. No envíes el informe: déjalo como borrador para revisión.La clave está en cómo se cargan. El agente no lee todas las skills al empezar: primero ve solo el nombre, la descripción y la ruta de cada una, y carga el SKILL.md completo únicamente cuando decide usarla. Es lo que se llama divulgación progresiva. Gracias a eso, un agente puede tener decenas de skills instaladas sin llenar su contexto.
Cómo carga un agente una skill
Animación: divulgación progresiva, la skill solo entra en el contexto cuando hace falta
- Al empezar, el agente solo ve el nombre y la descripción de cada skill.
- Llega una petición: «prepara el informe del lunes».
- La descripción de informe-semanal encaja. Solo entonces carga su SKILL.md completo.
- Sigue los pasos y ejecuta el script que trae la skill.
- Las demás skills no ocupan contexto hasta que hagan falta.
El formato es un estándar abierto, Agent Skills, que desarrolló originalmente Anthropic y que OpenAI ha adoptado. Una skill bien escrita sirve, con pocos cambios, en ChatGPT, en Codex y en Claude. En ChatGPT se pueden compartir con el resto del equipo; en Codex pueden vivir en el repositorio, en la carpeta del usuario o instalarse por la administración; y en la API se suben como paquetes versionados.
¿Qué es un plugin y en qué se diferencia de una skill?
Un plugin es un paquete que agrupa capacidades para instalarlas y compartirlas de una vez. OpenAI lo define con tres piezas: skills, que aportan instrucciones y flujos de trabajo; apps, que conectan cuentas, información y acciones externas; y el plugin, que las empaqueta. Un plugin puede llevar solo skills, solo apps o ambas cosas.
Técnicamente, lo único obligatorio es un manifiesto plugin.json en la raíz. Según lo que haga, la carpeta incluye también skills, un mcp.json con los servidores MCP que usa, recursos y hooks. Desde el DevDay 2026, un plugin también puede traer extensiones: su propio espacio en la barra lateral de ChatGPT, paneles junto a la conversación y visores de archivos. Los plugins públicos se publican en un directorio compartido por ChatGPT y Codex, aunque algunas capacidades dependen de la superficie: por ejemplo, un plugin que declara servidores MCP locales puede funcionar solo en escritorio.
La diferencia práctica es sencilla: la skill enseña a hacer algo; el plugin lo empaqueta y lo distribuye, junto con los accesos que necesita.
Qué hace un plugin
Animación: un paquete que se instala una vez y llega a todas partes
- Un plugin es un paquete: un plugin.json con skills y apps dentro.
- Se instala una vez, desde el directorio de plugins o desde el espacio de trabajo.
- Sus skills y apps quedan disponibles en ChatGPT y en Codex. Algunas capacidades dependen de la superficie.
- Todo el equipo recibe lo mismo y en la misma versión.
Instrucciones, skills, apps y plugins
Qué resuelve cada una y cuándo usarla
| Instrucciones | Skill | App o servidor MCP | Plugin | |
|---|---|---|---|---|
| Qué es | Texto fijo del agente | Carpeta con SKILL.md y recursos | Conexión a un servicio externo | Paquete de skills y apps |
| Qué aporta | Rol, objetivo y límites | Un procedimiento | Datos y acciones | Distribución e instalación |
| Cuándo se carga | Siempre | Solo cuando hace falta | Cuando se llama a una herramienta | Al instalarlo |
| Úsala cuando | Algo aplica a todas las tareas | Una tarea se repite y tiene pasos | Hay que leer o escribir en otro sistema | Quieres compartirlo con un equipo |
| Riesgo principal | Contexto saturado | Descripción ambigua | Acciones con permisos reales | Instalar lo que no has revisado |
OpenAI da una regla que resume bien la decisión: empezar por la forma más pequeña que resuelva el caso. Si las instrucciones y las herramientas que ya tiene el modelo bastan, una skill es suficiente. Hace falta un servidor MCP cuando hay que conectar un servicio, autenticar usuarios o exponer un conjunto controlado de herramientas. Y el plugin llega al final, cuando lo que funciona para ti tiene que funcionar para otros.
¿Por qué el ecosistema de agentes tiene efecto compuesto?
Las piezas de un agente no se suman: se combinan. Una skill nueva no añade una sola capacidad, porque puede usar todas las apps que ya estaban conectadas. Una app nueva sirve a todas las skills que ya existían. Y el conocimiento que se conecta una vez lo consultan todos los agentes que tienen acceso.
Encima actúan tres multiplicadores más. El plugin reparte cada mejora a todo el equipo a la vez. Un mismo plugin se publica en un directorio que comparten ChatGPT y Codex, y las skills también se usan desde la API. Y como el formato de las skills es un estándar abierto, lo que escribes no queda atado a un solo proveedor.
Por qué el ecosistema se multiplica
Animación: las piezas se suman, las capacidades se multiplican
- Una skill y una app: el agente puede hacer una cosa.
- Dos skills y dos apps: no son dos cosas más, son cuatro combinaciones.
- Tres y tres: nueve. Cada pieza nueva se combina con todas las anteriores.
- Y el plugin lo reparte a todo el equipo, en ChatGPT, en Codex y en la API.
El efecto compuesto tiene doble cara. Igual que una buena skill mejora el trabajo de todo el equipo, una skill mal escrita o un servidor MCP en el que no debías confiar también llegan a todos a la vez. Por eso versionar, revisar y aprobar no frena el sistema: es lo que le permite crecer sin romperse.
¿Dónde se construye un agente de OpenAI?
Hoy hay cuatro puntos de partida, ordenados de más gestionado a más control:
Cuatro formas de construir un agente
De lo que OpenAI gestiona por ti a lo que controlas tú
- Agentes de espacio de trabajo en ChatGPTSin código. Evolución de los GPTs para Business, Enterprise y Edu: instrucciones, skills, apps, memoria, calendario de ejecución y aprobaciones.
- Agents APIBeta pública desde el 10 de septiembre de 2026. OpenAI ejecuta el agente con el entorno de Codex, en sandbox, con sesiones largas y subagentes. Se configura con archivos, paquetes, skills y plugins. Desde el DevDay 2026 también puede usar el ordenador.
- Agents SDKLibrería en Python y TypeScript. El bucle del agente corre en tu aplicación: traspasos entre agentes, guardrails, aprobaciones, sesiones y trazas.
- Responses APILas piezas sueltas: llamadas al modelo con herramientas. Para quien quiere construirlo todo desde cero.
¿Qué pasa con Agent Builder?
Agent Builder, el editor visual que OpenAI presentó dentro de AgentKit, se cierra el 30 de noviembre de 2026. OpenAI lo anunció el 3 de junio y recomienda seguir con el Agents SDK o con los agentes de espacio de trabajo de ChatGPT. ChatKit, el componente para integrar el chat en una web, sigue disponible. Antes, el 26 de agosto de 2026, ya se había apagado la Assistants API en favor de la Responses API.
Si tienes flujos en Agent Builder, el momento de migrar es ahora. Lo más directo es trasladar cada nodo de instrucciones a las instrucciones del agente, los procedimientos largos a skills y las conexiones a herramientas o servidores MCP.
Guía rápida: cómo montar un agente en seis pasos
- Escribe primero lo que no hará nunca. Antes de dar herramientas, decide qué queda fuera: enviar mensajes en tu nombre, tocar cuentas de alto valor, pagar o borrar lo que no se recupera.
- Define un solo trabajo. Un objetivo claro y medible. La guía de OpenAI recomienda exprimir un único agente antes de pasar a varios.
- Instrucciones cortas, procedimientos en skills. Lo que aplica siempre, en las instrucciones; lo que es un proceso con pasos, en una skill con una buena descripción.
- El mínimo de herramientas. Conecta solo lo necesario y, en servidores MCP, limita con
allowed_toolslas herramientas visibles. - Aprobación en todo lo que escribe. Lectura libre; creación, envío o modificación, con aprobación humana hasta que haya pruebas de que funciona.
- Disparadores al final. Programa el agente solo cuando ya funciona bien a mano. Automatizar un proceso que falla solo hace que falle más a menudo.
Buenas prácticas
- Trata la descripción de cada skill como su interruptor. Si es vaga, el agente no la usará o la usará cuando no toca. Di qué hace y cuándo usarla.
- Versiona skills y plugins. Son parte de tu operación. Guárdalos en un repositorio y revisa los cambios como revisarías código.
- Instala solo lo que has leído. Un plugin puede traer skills con scripts y servidores MCP con permisos reales. OpenAI advierte que un servidor malicioso puede extraer datos sensibles de todo lo que entra en el contexto del modelo.
- Separa leer de actuar. Un agente que investiga no necesita permiso para escribir. Si un mismo flujo hace las dos cosas, pon la aprobación justo antes de actuar.
- Mantén vivo el conocimiento. Un vector store con documentos viejos da respuestas seguras y equivocadas. Asigna a alguien la tarea de actualizarlo.
- Mide antes de ampliar. Revisa las trazas de ejecución, define cuándo el agente debe pasar el caso a una persona (tras varios fallos o antes de algo irreversible) y amplía su autonomía solo con datos.
- Delega la tarea, no la responsabilidad. Lo que el agente hace en tu nombre sigue siendo tuyo. Por eso nada que hable con otras personas debería salir sin que alguien lo lea.
Sobre esto último escribí un ensayo más largo: qué le dejarías hacer a un agente de IA sin mirar. Si vienes del ecosistema de Anthropic, las skills funcionan igual que en Claude Cowork, y los riesgos de dar demasiada autonomía a un agente están explicados con el caso de OpenClaw.
Cómo lo vemos en Convexify
En Convexify, que forma parte del programa OpenAI Select Partner, los plugins son una pieza central: son la mejor forma de empaquetar la experiencia de un equipo para que llegue a todos igual. La parte que más tiempo lleva no es la técnica, sino decidir qué procesos merecen un agente, qué información puede consultar y en qué punto tiene que intervenir una persona.
Lo que conviene recordar
- Un agente de OpenAI es un modelo con instrucciones, herramientas, conocimiento, skills, disparadores y controles.
- La skill enseña a hacer algo y se carga solo cuando hace falta; el plugin empaqueta skills y apps para compartirlas.
- Empieza por la forma más pequeña: instrucciones, luego skill, luego MCP y al final plugin.
- Agent Builder cierra el 30 de noviembre de 2026; la alternativa es el Agents SDK o los agentes de espacio de trabajo.
- La autonomía se diseña: herramientas mínimas, aprobaciones en lo que escribe y una persona en todo lo que habla en tu nombre.
El artículo en una imagen
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre un agente, una skill y un plugin?
El agente hace el trabajo: persigue un objetivo en bucle usando herramientas. La skill le enseña un procedimiento y solo se carga cuando hace falta. El plugin empaqueta skills y apps para instalarlas y compartirlas con un equipo.
¿Necesito un plugin para usar una skill?
No. Una skill funciona por sí sola en Codex, en la API y en ChatGPT, según el plan. El plugin solo hace falta para distribuirla junto con apps o para compartirla con un equipo.
¿Las skills de OpenAI funcionan en Claude?
Usan el mismo estándar abierto, Agent Skills, que desarrolló originalmente Anthropic, así que una skill bien escrita se puede llevar de una plataforma a otra con pocos cambios. Lo que no viaja igual son las apps y herramientas conectadas.
¿Qué sustituye a OpenAI Agent Builder?
Agent Builder cierra el 30 de noviembre de 2026. OpenAI recomienda migrar al Agents SDK o a los agentes de espacio de trabajo de ChatGPT.
¿Qué son los dots de OpenAI?
Son agentes siempre encendidos que OpenAI presentó en el DevDay del 29 de septiembre de 2026. Cada dot trabaja en su propio ordenador en la nube, se conecta a miles de apps y revisa antes de actuar lo que puede afectar a tus cuentas. Llegan primero a ChatGPT Pro y Business Premium.
¿Es seguro instalar plugins de terceros?
Solo si has revisado lo que traen. Un plugin puede incluir scripts y servidores MCP con permisos reales, y OpenAI advierte que un servidor malicioso puede extraer datos del contexto del modelo. Conviene exigir aprobación en todo lo que escribe.
Fuentes
- OpenAI, A practical guide to building agents
- OpenAI Developers, Agents (Agents API, Agents SDK y Responses API)
- OpenAI, Introducing the Agents API (10 sep 2026)
- OpenAI, Introducing workspace agents in ChatGPT (22 abr 2026)
- OpenAI Developers, Agent Skills en Codex
- Agent Skills, estándar abierto
- OpenAI Help Center, skills, apps y plugins en ChatGPT
- OpenAI Developers, conceptos de plugins
- OpenAI Developers, construir un plugin
- OpenAI Developers, MCP y conectores
- OpenAI Developers, búsqueda en archivos
- OpenAI Developers, guardrails y aprobaciones
- OpenAI Help Center, tareas programadas en ChatGPT
- OpenAI Help Center, company knowledge
- OpenAI, Introducing dots (29 sep 2026)
- OpenAI, DevDay 2026 recap (29 sep 2026)
- OpenAI Help Center, primeros pasos con tu dot
- OpenAI Developers, extensiones de plugins
- OpenAI Developers, deprecations