Creación de flujos de trabajo de IA con marcos multiagente

Los agentes se registran como componentes invocables en el sistema

Antes de que un agente pueda hacer nada, el framework necesita saber que existe. Esto significa decirle al sistema el nombre del agente, de qué es responsable y a qué herramientas o información puede acceder.

En la mayoría de los frameworks, esta configuración se realiza a través de un fichero de configuración o algún código, donde se define el rol de cada agente y cómo activarlo. Por ejemplo, puedes decirle al sistema:

"Este es el planificador. Lee las entradas del usuario y decide qué hacer a continuación".
"Este es el verificador. Toma la información del usuario y devuelve booking_id y la información del usuario."

Una vez registrados, el framework puede "llamar" a estos agentes por su nombre, lo que significa que sabe cómo ejecutar cada uno cuando es su turno en el flujo de trabajo.

El agente de enrutamiento decide qué agente ejecuta a continuación

Un agente planificador o función controladora se encarga del enrutamiento de los agentes de IA. Examina la última salida del bot, el historial de la conversación actual y, a veces, la entrada original del usuario para decidir qué debe ocurrir a continuación.

Algunos planificadores se basan en avisos: reciben un mensaje del sistema y muestran el nombre del siguiente agente que debe ejecutarse.

Otros utilizan lógica codificada o gráficos de flujo, en función de los marcos de agentes de IA con los que se trabaje.

El framework toma esa salida y la utiliza para llamar al siguiente agente. El enrutador decide quién debe hacer la tarea en lugar de hacerla.

Los datos se transmiten entre agentes mediante mensajes

Los agentes no comparten memoria directamente. Cuando uno termina de ejecutarse, su salida se empaqueta en un mensaje -normalmente un diccionario u objeto JSON- y se pasa al siguiente agente como entrada.

El framework se encarga de la transferencia. Almacena el mensaje en un espacio de memoria compartida o lo pasa directamente a la interfaz de entrada del siguiente agente, en función de cómo esté estructurado el sistema.

Los mensajes suelen incluir algo más que el contenido:

• Quién lo envió (agente o usuario)
• ¿De dónde procede en el flujo de trabajo
• Cómo debe utilizarse (por ejemplo, desencadenante, entrada, decisión)
• Métricas opcionales como el recuento de tokens o las marcas de tiempo

Este contexto ayuda al sistema a enrutar las tareas de forma limpia y mantiene a los agentes desacoplados unos de otros.

La ejecución se controla mediante el estado del flujo de trabajo y los desencadenantes

El marco de trabajo realiza un seguimiento de lo que ha sucedido hasta el momento: qué agentes se han ejecutado, qué han devuelto y qué queda por hacer. Esto se almacena en un objeto de estado, que se actualiza después de cada paso.

Los desencadenantes deciden lo que viene a continuación. Utilizan valores de salida o condiciones para bifurcar el flujo.

Esto permite que el sistema avance sin codificar la lógica en cada agente. El estado dirige el flujo de trabajo, no los propios agentes.

Escalar la lógica sin sobrecargar un solo agente

Un único agente de IA no puede hacer mucho antes de convertirse en un lío de indicaciones, herramientas y responsabilidades poco claras. Los marcos multiagente permiten dividir esa lógica en agentes específicos, cada uno de los cuales se encarga de una tarea clara.

En lugar de estirar demasiado un único agente, puede asignar pasos específicos -como la recuperación, la validación o la ejecución- a agentes independientes y hacer crecer el sistema pieza a pieza.

Depure la colaboración entre agentes con total visibilidad

Cuando los agentes de IA trabajan juntos, los problemas pueden ser difíciles de rastrear. Los marcos muestran lo que ha conseguido cada agente, lo que ha devuelto y dónde se ha estancado.

No hay que adivinar qué se ha roto, sino inspeccionar los traspasos y solucionarlo directamente. Este tipo de visibilidad es lo que hace que la colaboración entre agentes de IA sea manejable.

Reutilización de agentes en todos los flujos de trabajo

Si un agente funciona, reutilícelo. Los marcos permiten conectar el mismo agente a diferentes flujos sin reescribirlo. Esto mantiene la coherencia y agiliza las pruebas.

Por ejemplo, un agente de validación que comprueba las entradas del usuario o la autenticación puede utilizarse tanto en chatbots de atención al cliente como en chatbots de reservas, siempre que se aplique la misma lógica.

Gestión automática de fallos y reintentos

Cuando un agente falla, el framework puede reintentarlo, saltárselo o seguir adelante. No necesitas escribir esa lógica tú mismo.  

Las funciones de emergencia integradas hacen que los flujos de trabajo sean más fiables sin trabajo adicional, y ese tipo de fiabilidad es lo que impulsa los sistemas del mundo real.

Crea flujos de agentes fáciles de modificar

Cuando se dividen las tareas entre los agentes, no es necesario rehacer todo el sistema cada vez que algo cambia.

Puede actualizar un planificador sin tocar la ejecución, o cambiar cómo responde un agente sin reescribir el resto.

Esta facilidad de acceso merece la pena: según los informes de Salesforce, los equipos que utilizan la IA agéntica ahorran 11 horas por empleado a la semana, gracias en parte a la adaptabilidad de los flujos de trabajo.

1. Botpress

Botpress es una plataforma de desarrollo visual para crear agentes de inteligencia artificial capaces de coordinarse entre pasos, funciones y canales.

En lugar de cablear la lógica en código, se define cómo se comportan los agentes mediante flujos, memoria, condiciones y llamadas a herramientas.

El comportamiento multiagente se construye en torno a instrucciones, flujos de trabajo y herramientas externas. Cada nodo de un flujo Botpress actúa como una unidad centrada, con sus propias instrucciones y alcance.

Puede dividir el razonamiento entre varios nodos autónomos y estáticos, añadir capas de validación o dirigir la entrada del usuario a través de una lógica de decisión basada en herramientas en lugar de manejarlo todo en un solo paso.

La memoria se asigna a cada flujo, de modo que los agentes sólo utilizan lo que necesitan. Las entradas y salidas están claramente definidas, y las llamadas a herramientas pueden añadirse directamente a través de las integraciones incorporadas.

Características principales

• Orquestación visual de agentes mediante flujos y nodos
• Memoria escalonada y control de variables entre nodos
• Memoria multivuelta, lógica de retroceso y reintentos
• Uso de herramientas mediante llamadas a la API, webhooks y entrada de funciones

2. Cadena LangChain

LangChain es un marco para desarrolladores que permite crear aplicaciones LLM conectando cadenas de instrucciones, herramientas y memoria.

Comenzó como una forma de estructurar las convocatorias LLM con herramientas como la búsqueda y las calculadoras, pero poco a poco se fue ampliando hasta convertirse en un ecosistema en expansión.

Una versión dio prioridad a los "agentes", luego a los "asistentes" y después a los "ejecutables". El resultado es un potente conjunto de herramientas que puede hacer casi cualquier cosa, pero por el que a menudo se tarda tiempo en navegar.

Puede asignar conjuntos de herramientas y crear lógica de enrutamiento entre agentes. Destaca por su modularidad: los componentes son reutilizables, combinables y están bien integrados con API externas.

Pero escribirás más código de cola del esperado. Y con las abstracciones cambiando rápidamente, vale la pena comprobar si el método que está utilizando sigue siendo el preferido.

Características principales

• Encadenamiento modular de avisos, herramientas y memoria
• Integración con LLMs, almacenes de vectores y API
• Rastreo y evaluaciones opcionales con LangSmith

3. CrewAI

CrewAI facilita la creación de flujos de trabajo multiagente en los que cada agente tiene un papel y una tarea definidos. Creas una tripulación, asignas objetivos y los agentes se coordinan a través de un gestor compartido.

Es una de las formas más rápidas de modelar la colaboración entre agentes sin tener que escribir la lógica de orquestación desde cero.

Ideal para configuraciones como parejas planificador-ejecutor, flujos investigador-revisor o cualquier tarea en equipo en la que las responsabilidades se dividen limpiamente.

Pero una vez que se empieza a añadir complejidad, la abstracción se hace más estrecha. Hay menos flexibilidad sobre cómo y cuándo se ejecutan los agentes, y modificar el comportamiento a menudo significa salirse de los valores predeterminados del marco.

Características principales

• Configuración de agentes basada en roles con nombres, objetivos y memoria
• Admite la ejecución secuencial y paralela de agentes
• Memoria compartida de la tripulación para la colaboración entre agentes
• Fácil integración con herramientas, funciones y avisos personalizados

4. AutoGPT

AutoGPT fue el primer proyecto que demostró cómo funciona un chatbotGPT cuando se le asigna un objetivo y se le deja actuar: planificar, pensar, investigar y ejecutar sin intervención humana constante.

Usted define el objetivo, y AutoGPT realiza un bucle a través de pasos de razonamiento, crea subobjetivos, llama a herramientas y ajusta su estrategia a lo largo del camino.

Fue un gran avance para que el comportamiento de los agentes pareciera autónomo y dinámico. Pero no está hecho para la precisión.

El bucle de tareas es frágil, y los agentes tienden a atascarse reescribiendo el mismo plan o persiguiendo subtareas irrelevantes.

Se puede conectar memoria, herramientas y API, pero unirlo todo suele dar lugar a flujos impredecibles que son difíciles de depurar o dirigir.

Características principales

• Agente orientado a objetivos con autopromoción y planificación de tareas
• Generación automática de subtareas y bucle de ejecución
• Admite el uso de herramientas mediante plugins y llamadas a la API
• Extensible con scripts personalizados, funciones e integraciones

5. Autogen

Autogen es un framework de código abierto de Microsoft que se centra en las conversaciones multiagente, en las que los agentes interactúan a través de mensajes estructurados basados en turnos.

Resulta especialmente útil cuando se desea controlar todos los intercambios, como en los bucles de planificación y ejecución o en los sistemas "human-in-the-loop".

Autogen brilla en transparencia. Puede inyectar funciones a mitad de la conversación, dirigir decisiones a través de una lógica personalizada y rastrear exactamente lo que dijo cada agente y por qué.

Pero escalarlo requiere trabajo. La orquestación de mensajes es flexible, pero no está abstraída: sigues gestionando tú mismo los historiales, las configuraciones de los agentes y la lógica de los pasos.

Para configuraciones de investigación, pruebas controladas o comportamiento reproducible de agentes, es uno de los marcos más precisos que existen.

Características principales

• Marco de comunicación multiagente por turnos
• Admite agentes humanos en bucle y agentes de llamada de función
• Rastreo transparente de mensajes e inyección de lógica personalizada

Paso 1: Identifique dónde se rompe su lógica de agente único

Busca un lugar en tu bot o sistema donde las cosas hayan empezado a desbordarse: indicaciones largas o llamadas a herramientas encadenadas que parezcan atornilladas. Ese es tu punto de entrada. Estos son algunos ejemplos comunes que son fáciles de detectar:

1. Un flujo de reembolso que analiza los datos introducidos por el usuario, comprueba si cumple los requisitos, emite el reembolso y envía la confirmación, todo en un bucle.
2. Una secuencia de incorporación que recopila datos, valida formularios, asigna tipos de usuario y activa mensajes de correo electrónico en una única cadena de avisos.

En lugar de rediseñar todo el sistema, lo que se hace es aislar el flujo de trabajo que ya presenta grietas.

Paso 2: Definir las funciones antes de tocar el marco

Una vez que hayas encontrado la lógica desordenada, divídela en responsabilidades reales.

Si algo valida una entrada, es un agente. Si algo está manejando una acción externa, ese es otro.

Escríbalo en un lenguaje sencillo, lo suficiente para exponer dónde están los puntos de traspaso.

Y una vez que lo tengas todo delante, verás lo que realmente hay que separar y lo que se puede colapsar. También te dará una idea del tipo de marco que necesitas.

Cada papel debe sonar como algo que podrías probar por ti mismo.

Paso 3: Elegir el marco

Elige una plataforma que se adapte a tu estilo de trabajo.

• Visual: Botpress, si quieres flujos basados en nodos y memoria de alcance.
• Primero el código: LangChain o CrewAI si te sientes cómodo cableando lógica en Python.

El marco decide cómo se registran, activan y conectan los agentes.

Paso 4: Crea el primer flujo de trabajo

Ahora convierte esos roles en agentes. Defínelos dentro de tu framework - dale a cada uno un nombre, su trabajo, y cualquier herramienta o acceso API que necesite.

Una vez colocados, conéctalos. Utiliza cualquier enrutamiento que el marco proporcione para pasar de un agente al siguiente.

El objetivo es conseguir un flujo de trabajo completo de principio a fin, con agentes que se mantengan en su carril.

Paso 5: Ejecutar el sistema e inspeccionar cada transferencia

Desencadene el flujo de trabajo completo -de principio a fin- y rastree lo que ocurre. Debe observar lo que recibe cada agente, lo que devuelve y si el flujo se mueve limpiamente entre ellos.

Si un agente recibe entradas confusas, es probable que el alcance sea incorrecto. Si la lógica salta de forma inesperada, hay que arreglar el enrutamiento. 

Una vez que los traspasos están limpios, tienes un sistema que funciona.

Mantener la lógica centralizada

Evite repartir las decisiones críticas entre varios agentes. Es más fácil de mantener y probar cuando el razonamiento clave ocurre en un solo lugar en lugar de estar dividido en piezas vagamente conectadas.

Definir de antemano las entradas y salidas de los agentes

Cada agente debe tener un contrato claramente definido: lo que recibe y lo que devuelve. Esto facilita la sustitución de agentes o su incorporación a nuevos flujos de trabajo sin romper la lógica del flujo.

Registrar todos los mensajes transmitidos entre agentes

Si no puedes ver lo que los agentes se dicen entre sí, no puedes depurar nada. Asegúrate de que todas las entradas y salidas se registran con contexto suficiente para rastrear el flujo.

Utilizar memoria de alcance para reducir el ruido y los costes

Dé a cada agente sólo el contexto que necesita. El acceso total a la memoria provoca mensajes hinchados, un mayor uso de tokens y un comportamiento impredecible de agentes que se suponía que debían estar centrados.

¿Cómo sé si mi proyecto de IA necesita realmente un marco multiagente o si basta con un único agente?

Es probable que su proyecto de IA necesite un marco multiagente si las instrucciones o los flujos de trabajo de un solo agente se han vuelto demasiado largos o difíciles de depurar, especialmente cuando se gestionan varias tareas distintas, mientras que los casos de uso más sencillos, como las preguntas y respuestas básicas o los bots de un solo propósito, suelen funcionar bien con un solo agente.

¿Construir con un marco multiagente es sólo para proyectos de grandes empresas, o también es adecuado para pequeñas startups?

Construir con un marco multiagente no es sólo para las grandes empresas: las pequeñas startups también pueden beneficiarse, porque incluso los proyectos modestos se depuran más fácilmente cuando las tareas complejas se dividen entre agentes especializados en lugar de amontonarlo todo en un bucle grande y difícil de gestionar.

¿Utilizar un sistema multiagente significa que tengo que dividirlo todo en agentes separados, o puedo mezclar lógica de agente único y multiagente? 

Utilizar un sistema multiagente no significa que tenga que dividir todo en agentes separados; puede mezclar la lógica de un solo agente para tareas sencillas y reservar la orquestación multiagente para flujos de trabajo complejos.

¿En qué se diferencia un sistema multiagente del simple uso de varias API o microservicios en mi aplicación?

Un sistema multiagente difiere del uso de varias API o microservicios porque coordina agentes de IA especializados con distintas funciones y capacidades de razonamiento que transmiten mensajes estructurados y estado, mientras que las API y los microservicios gestionan funciones discretas pero no orquestan de forma independiente flujos de trabajo complejos.

¿Cómo se compara el coste de ejecutar sistemas multiagente con el de ejecutar un único LLM de gran tamaño?

El coste de ejecutar sistemas multiagente puede ser menor que el de ejecutar un único LLM gran tamaño, ya que los agentes más pequeños y especializados pueden gestionar tareas específicas de forma eficiente sin malgastar tokens en solicitudes largas o contextos repetidos, pero también introduce una sobrecarga adicional para gestionar la orquestación y la comunicación entre agentes, por lo que el ahorro depende de la complejidad de su caso de uso.