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Los agentes de recomendación son sistemas de inteligencia artificial que deben predecir las preferencias de los consumidores basándose en los rastros de uso que estos dejan durante sus actividades de navegación. Desde el punto de vista de la literatura, estos agentes pueden estar dotados de una eficacia significativa. Sin embargo, hasta el momento pocos trabajos han intentado entender las formas que puede adoptar esta capacidad de actuación. La contribución de este artículo es doble. Por una parte, expone los métodos de comportamiento utilizados por las ciencias de la gestión para evaluar y establecer la pertinencia de los agentes de recomendación. Por otra, muestra cómo pueden utilizar estos métodos las ciencias sociales, no para derivar reglas de conducta de la acción económica como hacen tradicionalmente las ciencias de la gestión, sino para entender las modalidades de existencia de los mercados. En este sentido, demostraremos que el agente de recomendación constituye un mecanismo de economización de las actividades de exploración de los consumidores que, en la era de los mercados digitales, ayuda a establecer nuevas formas de encuadramiento cognitivo y relacional.