Crear un único chatbot parece un verdadero progreso, hasta que se espera que se encargue de todo. Un minuto está respondiendo a preguntas frecuentes, al siguiente está calificando clientes potenciales, reservando demostraciones, escalando tickets y haciendo malabarismos con herramientas internas. Las grietas empiezan a aparecer rápidamente.
A medida que los chatbots empresariales asumen responsabilidades más complejas, observamos un cambio hacia una definición de funciones más clara, una coordinación más profunda y una delegación de tareas más inteligente en todos los sistemas.
En ese momento, ya no se trata de lo inteligente que sea el chatbot que has creado. Se trata de cuántas tareas realiza a la vez y lo bien que cambia de una a otra. El problema no es la inteligencia. Es la coordinación.
Ahí es donde entra en juego la orquestación de agentes de IA. Se trata de pasar de construir un robot omnisciente a diseñar un sistema de agentes más pequeños y especializados, cada uno con una función clara y todos trabajando en sincronía.
Si ha llegado al límite de lo que puede hacer un chatbot, no está solo. En esta guía, explicaremos qué significa la orquestación de agentes, cómo funciona y cómo empezar a crear sistemas de IA coordinados, desde marcos dedicados hasta flujos de trabajo modulares.
¿Qué es la orquestación de agentes de IA?
La mayoría de los chatbots empiezan como sistemas de agente único. Un bot se encarga de todo: responder preguntas, llamar a API, procesar formularios e incluso animar a los usuarios a convertir. Al principio parece eficiente.
Pero a medida que se amplían los casos de uso, ese modelo de agente único empieza a desmoronarse. El robot se convierte en un multiusos sin una estructura clara. Hace malabarismos con las funciones y el contexto a la vez, y empiezas a notar la tensión de varias formas claras:
- Los flujos son más difíciles de depurar y mantener
- Los avisos son cada vez más largos y difíciles de gestionar
- No está claro qué parte del bot es responsable de qué
- Añadir un nuevo caso de uso puede romper lo que ya funciona
Esto no es sólo deuda técnica - es un problema de diseño. Esperas que un agente haga el trabajo de muchos y eso te ralentiza.
La orquestación de agentes de IA soluciona este problema repartiendo las responsabilidades entre varios agentes especializados. Cada agente se centra en una única tarea -planificación, investigación, obtención de datos, interacción con el usuario- y un controlador central decide quién actúa y cuándo.
La diferencia entre estos dos enfoques de la gestión de las interacciones de la IA, agente único frente a agente múltiple, no es sólo arquitectónica. Es estratégica. Uno se adapta a la complejidad, mientras que el otro decide ceder ante ella.
A continuación te mostramos cómo se comportan los dos sistemas en las pruebas más críticas:
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La diferencia entre estos dos enfoques de la gestión de las interacciones de la IA, agente único frente a agente múltiple, no es sólo arquitectónica. Es estratégica. Uno se adapta a la complejidad, mientras que el otro decide ceder ante ella.
A continuación te mostramos cómo se comportan los dos sistemas en las pruebas más críticas:
How does agent orchestration work?
En un sistema orquestado, no estás escribiendo un gran chatbot: estás diseñando un conjunto de agentes que se encargan de una responsabilidad cada uno. Piensa en ello como si convirtieras tu chatbot en un equipo, en el que cada agente actúa como un especialista.
En el centro de este sistema hay un controlador que decide qué agente debe encargarse de una tarea en un momento dado. Este controlador puede basarse en reglas, ser totalmente autónomo o algo intermedio. Su trabajo es sencillo: dirigir la tarea, hacer un seguimiento del estado y asegurarse de que los agentes no se pisan unos a otros.
Cada agente está diseñado para ser limitado y autónomo. Puede generar un resumen, llamar a una herramienta externa, validar una entrada del usuario o decidir qué hacer a continuación. Algunos son reactivos (esperan a ser llamados), mientras que otros pueden desencadenar acciones de seguimiento.
El controlador se mueve entre ellos, como un director de orquesta.
El contexto importa aquí. Todo el sistema comparte una memoria -normalmente un objeto JSON o un estado de sesión- que fluye entre los agentes. Cada agente lee de este contexto y escribe de nuevo en él cuando termina su parte. El controlador utiliza ese contexto actualizado para decidir qué ocurre a continuación.
Por ejemplo, en un robot de planificación de viajes:
- El agente de usuario gestiona las conversaciones y recoge las preferencias.
- El agente de búsqueda encuentra opciones de vuelos y hoteles.
- El agente planificador elabora el itinerario.
- El agente ejecutor reserva lo necesario.
Ninguno de estos agentes conoce el panorama completo, pero no tienen por qué. El agente router los mantiene alineados, paso a paso. Al fin y al cabo, la orquestación es la forma de pasar de un chatbot que responde a uno que colabora internamente para hacer las cosas.
Las 5 mejores herramientas para la orquestación de agentes de IA
Una vez que te das cuenta de que necesitas varios agentes trabajando juntos, la pregunta es: ¿Con qué deberías construir? Las herramientas de orquestación de agentes avanzan rápidamente y no todas están listas para la producción.
Algunas plataformas están pensadas para la velocidad y los flujos de trabajo visuales. Otras te ofrecen un control de bajo nivel, pero dejan la orquestación totalmente en tus manos. Y algunas se sitúan en una posición intermedia, ofreciendo la abstracción suficiente para moverse con rapidez sin perder flexibilidad.
Estas son las 5 herramientas que hemos encontrado más útiles para construir sistemas agénticos hoy en día:
1. Botpress
Botpress es una plataforma de agentes completa que le permite diseñar flujos de trabajo modulares, asignarles funciones específicas y organizarlos a través de un enrutador central. Cada flujo de trabajo se comporta como un agente independiente, y usted (o un nodo autónomo) decide cuándo debe cambiar el control, en función del contexto, la entrada del usuario o la lógica empresarial.
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Lo que hace que destaque es la rapidez con la que se puede pasar de la idea al sistema operativo. Los agentes pueden escribir y ejecutar código sobre la marcha, utilizar API externas e incluso encadenar el uso de herramientas de forma dinámica, todo ello con la ayuda de modelos de lenguaje de primer nivel. No se limita a crear flujos, sino que crea lógica que vive dentro de los agentes.
Está diseñado para desarrolladores que desean flexibilidad sin tener que reconstruir la infraestructura. Si va a desplegar agentes en las áreas de asistencia, programación, incorporación u operaciones internas, no se interpondrá en su camino y le permitirá realizar los envíos.
Características principales:
- Flujos de trabajo modulares: Cada agente se construye como un pipeline aislado y reutilizable
- Enrutamiento centralizado: Un enrutador visual orquesta los traspasos de agentes y la lógica
- Uso de herramientas dinámicas: Ejecutar código y llamar a API externas en tiempo real.
- LLM: Compatible con los mejores modelos de fundaciones como OpenAI y Claude.
- API-First: Facilidad para exponer agentes o conectar con CRM, webhooks y más.
Precios:
- Plan gratuito: 0 $/mes con constructor visual y AI basada en el uso
- Plan Plus : 89 $/mes con análisis y eliminación de marca
- Plan de equipo: 495 $/mes con herramientas de colaboración y acceso basado en funciones
2. CrewAI
CrewAI da en el clavo cuando se quiere orquestación, pero no se quiere construir todo un motor de orquestación. Está diseñado en torno a la metáfora de un equipo: se definen funciones, se asignan objetivos y se dota a los agentes de herramientas y memoria. A continuación, deja que trabajen juntos para completar una tarea.
Lo mejor de todo es lo rápido que se puede poner algo en marcha. En cuestión de minutos, puedes crear un planificador, un investigador y un ejecutor y hacer que se comuniquen entre sí mediante pasos estructurados.
No es perfecto -los flujos de trabajo personalizados todavía pueden requerir un poco de piratería informática-, pero para la mayoría de los casos de uso, es rápido. Si AutoGen es como programar un protocolo, CrewAI es como llevar a cabo una misión con un escuadrón.
Características principales:
- Arquitectura basada en roles: Cada agente tiene un título, un objetivo, unas herramientas y una memoria opcional.
- Fácil delegación: Un agente planificador integrado decide el orden de las tareas en función de los objetivos
- Integración de herramientas: Admite llamadas a funciones, solicitudes API y herramientas basadas en navegador.
- Memoria compartida: Los agentes pueden hacer referencia y contribuir a un contexto compartido
Precios:
- Plan gratuito: Código abierto, sin coste de licencia
- Empresa: No cotiza en bolsa - se esperan planes de pago a medida que madure el producto alojado
3. SDK de agentes de OpenAI
Anteriormente conocido como OpenAI Swarm, el SDK de agentes OpenAI es el primer paso real de OpenAIen la infraestructura de agentes de primera mano. Está diseñado para permitir a los desarrolladores crear flujos de trabajo multiagente estructurados utilizando modelos OpenAI , con traspasos, herramientas y memoria integrados en el marco.
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Cada agente tiene sus instrucciones, herramientas y barandillas, y tú organizas cómo se pasan las tareas unos a otros. Aún está en sus primeras fases, pero la experiencia parece pulida. Dispones de rastreo integrado, gestión del contexto y la posibilidad de crear asistentes listos para la producción sin tener que unir distintos marcos de trabajo.
Si ya estás trabajando con la API de OpenAI y quieres una forma bien integrada y con opiniones para construir agentes de IA, este SDK te da una base sólida.
Características principales:
- Roles de Agente: Configurar instrucciones, herramientas y permisos para cada agente.
- Traspasos: Pase el control entre agentes utilizando la lógica incorporada
- Seguimiento: Seguimiento y depuración de flujos de trabajo multiagente con inspección visual.
- Guardrails: Validación de entradas y salidas
Precios:
- SDK: Libre y de código abierto bajo licencia MIT
- Costes de uso: Pago por uso de la API OpenAI (por ejemplo, GPT, llamadas a herramientas, almacenamiento de vectores).
- Ejemplos de herramientas: Intérprete de código: 0,03 $/uso, búsqueda de archivos: 2,50 $/1.000 llamadas a la herramienta.
4. AutoGen
AutoGen es para cuando se ha superado el enfoque de "un solo agente con herramientas" y se necesita un sistema en el que varios agentes hablen entre sí, razonen sobre el estado y terminen las tareas en equipo. Está desarrollado por Microsoft y se parece más al diseño de flujos de trabajo basados en agentes que a conversaciones estructuradas.
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No es fácil para los principiantes, ni lo intenta. Tienes que cablear cada parte: los agentes, sus roles, quién habla y cuándo, cómo se pasan los mensajes y cuándo se detienen. Pero si estás trabajando en sistemas de IA serios y llenos de estados que necesitan transparencia y control total, AutoGen te da los bloques de construcción exactos que necesitas.
Es el más adecuado para equipos de investigación, constructores avanzados o cualquiera que intente modelar razonamientos complejos a través de múltiples agentes de IA. No estás "configurando un chatbot", estás diseñando un protocolo de inteligencia.
Características principales:
- Gráfico de agente conversacional: Los agentes se comunican mediante flujos de mensajería estructurados en lugar de cadenas estáticas.
- Control de la organización: Usted define los turnos, el alcance de la memoria y los límites de las tareas
- Seguimiento y depuración: El rastreo integrado permite inspeccionar la contribución de cada agente en tareas de varios pasos
- Uso de herramientas: admite herramientas personalizadas y llamadas a funciones en todos los agentes.
Precios:
- Gratuito y de código abierto (licencia MIT)
- Funciona con cualquier punto final LLM OpenAI, Azure, modelos locales)
5. LangChain
Los agentes LangChain le permiten crear flujos de trabajo lógicos en los que el agente elige qué herramienta utilizar en cada paso. Defina su objetivo, conecte herramientas como la búsqueda, la ejecución de código o las API, y deje que razone su camino a través de las tareas.
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Es una de las configuraciones más flexibles que existen, pero también se basa mucho en el código. Tú mismo te encargas de la memoria, el control de flujo y la gestión de errores. Y aunque han introducido un constructor de gráficos para la orquestación visual, aún no está lo suficientemente maduro para las operaciones de agente completo o una visibilidad clara en el comportamiento del agente.
LangChain es ideal si quieres una personalización completa y no te importa unir las cosas manualmente. Es potente, pero espera hacer el trabajo pesado.
Características principales:
- Uso dinámico de herramientas: Los agentes deciden qué herramientas invocar en función de la información recibida.
- Soporte de memoria: Añade memoria contextual para conversaciones más largas.
- Integración de LangSmith: Rastreo, depuración y supervisión de ejecuciones de varios pasos
- Altamente ampliable: Anula componentes o conecta tus herramientas
Precios:
- Marco de trabajo LangChain: Gratuito y de código abierto
- LangSmith (Opcional): Herramienta de depuración y evaluación de pago
- Costes de utilización: Depende de los modelos y las herramientas de terceros que se utilicen
Lecciones aprendidas de la creación de flujos de trabajo de agentes
La mayoría de los frameworks de agentes dan la sensación de que la orquestación consiste simplemente en conectar unos pocos flujos y pasar memoria de un lado a otro. Pero una vez que tienes más de un agente ejecutando lógica en vivo, las cosas empiezan a romperse de maneras que no esperabas.
Los traspasos se complican: el contexto se filtra. Los agentes se repiten. Y lo peor de todo es que no se sabe dónde se ha roto el sistema hasta que es demasiado tarde.
Éstos son los patrones que funcionan: cosas que sólo se aprenden después de enviar unos cuantos sistemas rotos y rastrear el camino de vuelta a través del desorden.
Estructurar las decisiones de los agentes
Dejar que los agentes decidan qué hacer a continuación en función del mensaje del usuario puede parecer un atajo inteligente, pero lleva rápidamente a la confusión. Los flujos de trabajo se activan fuera de orden, se omiten pasos y el sistema se vuelve impredecible.
Lo que ocurre es que estás dejando que el modelo alucine con las próximas acciones. No tiene un mapa claro de tu sistema. Así que adivina, y adivina mal.
En su lugar, trate a sus agentes como funciones. Pídeles que emitan una instrucción de control como "ruta al agente_calendario" o "el siguiente paso sería verificar_info". A continuación, tu orquestador lo utilizará para decidir qué ocurre a continuación. Mantén la lógica fuera del modelo, donde puedas confiar en ella.
Alcance de la memoria del agente
Cuando los agentes comparten demasiado contexto, las cosas empiezan a romperse. Un agente completa una tarea y otro la deshace actuando sobre datos obsoletos o irrelevantes. Cuantos más flujos de trabajo se añadan, más desorden habrá.
Esto ocurre cuando todos tus agentes leen y escriben en el mismo almacén de memoria. No hay límites. Un agente contamina el contexto para otro, y de repente las cosas se rompen de maneras que son difíciles de rastrear.
Dé a cada agente su propio contexto. Pásele sólo lo que necesita, nada más. Es como dar a cada agente un informe de trabajo específico, no acceso completo al historial de chat de grupo del sistema.
Detener la deriva del bucle
Cuando se utilizan pares planificador-ejecutor, normalmente se crea un bucle: el planificador decide lo que debe ocurrir, el ejecutor lo hace y el planificador comprueba el resultado para decidir qué es lo siguiente.
El bucle se rompe porque el planificador no tiene memoria de lo que ya se ha hecho. No hay historial de tareas. Ni lista de comprobación. Sólo ve el estado actual y decide intentarlo de nuevo.
Si utilizas bucles de agentes, tienes que hacer un seguimiento de cada turno de tareas: quién ejecutó qué, qué devolvió y si tuvo éxito. Así evitarás que el sistema se persiga la cola.
Devolver salidas estructuradas
Puede parecer que el sistema funciona (las respuestas llegan y el agente parece inteligente), pero no ocurre nada entre bastidores. El agente dice algo así como "Aquí tienes el resumen", pero tu orquestador no tiene ni idea de qué hacer a continuación.
¿Cuál es la razón? Tus agentes hablan con el usuario, no con el sistema. No hay salida legible por la máquina, por lo que su capa lógica no tiene nada sobre lo que actuar.
Have agents return structured outputs — like { "type": "summary", "status": "complete", "next": "send_confirmation" }. That gives your orchestrator something to route. Modern agentic protocols like the Model Context Protocol are trying to standardize this across platforms, but you can start simple.
Seguimiento del progreso de las tareas
A veces tu sistema se olvida de lo que está haciendo. Un usuario se sale del guión, falla una llamada a la API y, de repente, el bot vuelve a empezar o, lo que es peor, dice que ha terminado cuando en realidad nunca lo ha hecho.
Esto ocurre porque estás tratando la memoria como el progreso de una tarea. Pero la memoria es sólo historia - no te dice dónde estás en el flujo de trabajo.
Necesitas un estado de tarea separado que controle lo que se ha hecho, lo que está pendiente y cuál es el objetivo. De esta forma, incluso si algo se rompe, puedes recuperarte a mitad del proceso y terminar la tarea limpiamente.
Start building an agentic system
Botpress te da todo lo que necesitas para construir y orquestar agentes basados en roles: flujos de trabajo modulares, memoria en tiempo real, uso de herramientas y un controlador autónomo que lo une todo. Usted define la lógica. Los agentes hacen el trabajo.
Tanto si está creando un asistente de asistencia, un flujo de reservas o un bot de operaciones internas, puede empezar con unos pocos flujos de trabajo e ir ampliándolos a medida que su sistema sea más inteligente.
Empieza a construir ahora: es gratis.
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