Guía de los sistemas multiagente en 2025

Descentralización

En un sistema multiagente, la descentralización significa que cada agente opera de forma independiente, utilizando datos locales y su propia toma de decisiones sin depender de un controlador central. 

De este modo, los agentes de IA pueden realizar tareas de forma individual sin dejar de contribuir a los objetivos generales del sistema a través de la interacción.

Puntos de vista locales

Cada agente tiene una visión local, pero ningún agente tiene una visión global. Esto significa que ningún agente tiene un conocimiento completo de todo el sistema, sino sólo de los componentes relevantes para su tarea específica.

Autonomía

La autonomía en un sistema multiagente permite a cada agente interpretar la información y actuar de forma independiente en función de sus propias reglas y objetivos. 

Esta independencia significa que los agentes pueden tomar decisiones y adaptar sus acciones sin necesidad de que otros agentes les guíen o aporten información continuamente.

Mayor tolerancia a fallos

Los sistemas multiagente mantienen su funcionamiento aunque falle un agente, ya que los demás pueden adaptarse o tomar el relevo. Esta capacidad aumenta su resistencia en comparación con los sistemas de agente único.

Ejemplo: En una flota de drones de reparto, si un dron sufre una avería, otros pueden hacerse cargo de sus entregas, garantizando una interrupción mínima.

Más escalable

Al añadir agentes según sea necesario, los sistemas multiagente pueden gestionar más fácilmente cargas de trabajo crecientes para adaptarse a la demanda, o añadir nuevas capacidades para ampliar su capacidad.

Ejemplo: Un sistema de análisis financiero multiagente puede añadir nuevos agentes para procesar flujos de datos adicionales a medida que aumentan los volúmenes de negociación.

Mejor resolución de problemas

Con varios agentes trabajando en distintas partes de una tarea, los problemas complejos se abordan de forma más eficiente y eficaz en entornos distribuidos.

Por ejemplo: Los robots autónomos de búsqueda y rescate pueden dividirse para cubrir distintas zonas y abordar terrenos complejos con mayor eficacia.

Flexible y adaptable 

La capacidad de cada agente para responder de forma independiente a los cambios permite al sistema adaptarse rápidamente a nuevas condiciones o escenarios inesperados.

Ejemplo: En una fábrica inteligente, si un brazo robótico está ocupado o inactivo, otros brazos se ajustan para asumir sus tareas sin detener la producción.

Robots enjambre para búsqueda y rescate 

En las tareas de búsqueda y rescate, los robots enjambre actúan como un sistema multiagente, cada uno de los cuales explora y escanea distintas secciones de forma independiente mientras comparte datos para cartografiar el terreno y localizar a las personas necesitadas. 

Esta coordinación permite a los robots cubrir rápidamente grandes zonas peligrosas sin necesidad de control humano directo.

Robótica para almacenes

En un almacén, los agentes de IA representan diferentes robots responsables de tareas como la recogida, la clasificación y el embalaje. 

Cada robot navega de forma autónoma por el almacén y se comunica con los demás para optimizar las rutas de movimiento, reducir los cuellos de botella y satisfacer los pedidos con mayor rapidez, adaptándose a los cambios en el volumen y la distribución de los pedidos.

Mercados basados en IA

En los mercados impulsados por IA, los agentes de IA pueden representar a compradores y vendedores, negociar precios, gestionar inventarios y ajustar las ofertas en función de la oferta y la demanda. 

Todos los agentes operan de forma independiente, al tiempo que interactúan con otros, creando un entorno de mercado dinámico que se adapta a las condiciones cambiantes.

Asistencia sanitaria personalizada

En la planificación personalizada del tratamiento, cada agente de IA representa un área médica especializada: diagnóstico, gestión de la medicación o rehabilitación. 

Cada agente analiza los datos del paciente dentro de su especialidad, por ejemplo recomendando medicamentos en función de los resultados del laboratorio o adaptando los ejercicios de fisioterapia. 

Al coordinar los conocimientos, los agentes crean un plan de tratamiento integrado y personalizado que se adapta a la evolución del paciente y a cualquier nueva información médica.

Definir objetivos claros para cada agente

Asegúrese de que cada agente tiene una función u objetivo específico alineado con el propósito general del sistema para evitar acciones conflictivas y optimizar la coordinación.

Establecer protocolos de comunicación eficaces

Diseñe una estructura de comunicación fiable para que los agentes puedan compartir información y coordinarse eficazmente, especialmente si las actualizaciones en tiempo real son críticas.

Aplicar una toma de decisiones adaptativa

Utilizar algoritmos que permitan a los agentes adaptar su comportamiento en función de las condiciones y los datos cambiantes del entorno, lo que fomenta la flexibilidad y la capacidad de recuperación ante lo desconocido.

Diseño escalable

Crea el sistema para que puedan añadirse o eliminarse agentes a medida que evolucionan las necesidades, garantizando así que el MAS pueda crecer sin perturbar a los agentes existentes.

Supervisar y gestionar las interacciones de los agentes

Haga un seguimiento regular de cómo interactúan los agentes para evitar problemas como cuellos de botella, conflictos de recursos o competencia improductiva, especialmente en sistemas complejos.

Priorizar las medidas de seguridad

Implantar protocolos de seguridad para la comunicación y el tratamiento de datos a fin de protegerse de riesgos como la violación de datos o las interferencias malintencionadas en sistemas con muchos agentes.

1) Elija una solución

Decida si construir su MAS desde cero o utilizar una plataforma de IA existente que admita sistemas multiagente. El bricolaje permite la personalización, pero requiere amplios recursos de desarrollo. Las plataformas suelen ofrecer herramientas integradas para la coordinación de agentes, la escalabilidad y la gestión de datos, lo que agiliza el proceso de desarrollo.

2) Establecer objetivos y requisitos

Describa claramente lo que quiere que consiga el MAS, incluidas las tareas específicas, las interacciones y las necesidades de escalabilidad. Identifique los tipos de agentes necesarios y sus funciones dentro del sistema para garantizar la alineación con los objetivos generales.

3) Diseñe a sus agentes

Para cada agente, cree una arquitectura que incluya la lógica de toma de decisiones, las capacidades de procesamiento de datos y la adaptabilidad. Considera cómo interactuará cada agente con el entorno y con otros agentes, adaptando la arquitectura a estas necesidades.

4) Establecer mecanismos de comunicación y coordinación

Implementar protocolos de comunicación para facilitar el intercambio de datos y la coordinación entre agentes. Elija métodos como el paso de mensajes o los repositorios compartidos, en función de la frecuencia con la que los agentes necesiten interactuar y actualizarse mutuamente.

5) Despliegue

Elija un entorno adecuado (digital, físico o híbrido) que respalde las operaciones de sus agentes. Configure el entorno para garantizar que se adapte a las interacciones, el flujo de datos y cualquier restricción física que pueda afectar al rendimiento de los agentes.

6) Simular y probar

Realice simulaciones para comprobar el comportamiento de los agentes, sus interacciones y su escalabilidad. Observe cómo responden los agentes a diferentes escenarios, asegurándose de que se coordinan como se espera y de que pueden gestionar la carga de trabajo del sistema en condiciones variables.

7) Perfeccione

Basándose en los resultados de las pruebas, perfeccione los comportamientos de los agentes, los protocolos de comunicación y cualquier problema de rendimiento. Una vez optimizado, despliegue el MAS en el entorno previsto, supervisando el rendimiento inicial para asegurarse de que cumple sus objetivos.