Agentes de IA: guía práctica para crear sistemas más capaces

Una de las principales ventajas de los sistemas multiagente frente a los sistemas con un único agente es la ejecución en paralelo. Varios agentes pueden ocuparse simultáneamente de subtareas independientes: por ejemplo, uno investiga, otro redacta y un tercero consulta una base de datos.

Esto permite resolver problemas complejos con mayor rapidez que un único modelo que trabaje de forma secuencial. Sin embargo, la ejecución en paralelo plantea retos de sincronización y exige combinar los resultados de manera coherente, sin contradicciones ni duplicaciones.

El principal reto de las arquitecturas multiagente es la coordinación. Sin mecanismos sólidos de sincronización, los agentes pueden utilizar los recursos de forma ineficiente, duplicar tareas o generar resultados contradictorios. Este riesgo aumenta en entornos dinámicos, donde los requisitos pueden cambiar durante la ejecución del flujo de trabajo.

Por este motivo, es esencial supervisar el rendimiento del sistema: identificar qué agentes generan cuellos de botella, cuáles permanecen inactivos y dónde se acumulan los errores. Este seguimiento permite mantener la eficiencia de la IA a medida que el sistema crece.

Los sistemas multiagente resultan especialmente adecuados para ámbitos que requieren la colaboración entre distintas especialidades, como la revisión del cumplimiento normativo, la investigación de mercados, la optimización de flujos de trabajo o los proyectos transversales. En estos casos, permiten integrar capacidades analíticas, creativas y operativas para alcanzar un resultado común.

La IA con agentes no siempre es la opción adecuada. Resumir un documento, clasificar un ticket de soporte o traducir un texto puede funcionar bien con una sola llamada a un LLM. Añadir agentes a esas tareas aumenta la complejidad sin aportar una mejora clara.

Esta arquitectura adquiere su complejidad cuando:

• Las tareas requieren varios pasos como investigación, análisis y síntesis.
• Los datos externos son esenciales y el sistema necesita consultar bases de datos, API o fuentes en tiempo real durante el flujo de trabajo.
• La autocorrección mejora los resultados y un ciclo de revisión eleva la calidad de forma medible.
• Hace falta coordinación entre sistemas, porque los agentes deben extraer datos de unas plataformas y enviar resultados a otras.
  

Si la tarea tiene una sola entrada, una sola salida y ninguna decisión intermedia, una buena instrucción será más rápida, más barata y probablemente más eficaz que un sistema con agentes.

Los sistemas de IA basados en agentes destacan por su capacidad para resolver problemas abiertos que requieren una toma de decisiones autónoma y la gestión de flujos de trabajo complejos. En el entorno empresarial, estas capacidades pueden traducirse en resultados medibles.

Algunas organizaciones señalan una aceleración de los procesos de negocio de entre el 30 % y el 50 % cuando utilizan sistemas de IA basados en agentes para automatizar tareas operativas, como las comprobaciones de cumplimiento normativo, la conciliación de datos o la incorporación de clientes.

En la práctica, esto implica crear agentes adaptados a funciones empresariales concretas. Como explica Don, puede desarrollarse «un modelo que compruebe si el contenido se ajusta a las políticas de la organización o a las directrices de marca». De este modo, la revisión del cumplimiento y la gobernanza de marca dejan de ser procesos manuales que generan cuellos de botella y se convierten en pasos automatizados dentro de un flujo de trabajo basado en agentes.

La IA basada en agentes también puede automatizar tareas que requieren un uso intensivo del conocimiento y que los modelos tradicionales no gestionan bien. Entre ellas se encuentran el análisis de datos no estructurados procedentes de distintas fuentes, la toma de decisiones basada en criterios y la adaptación a situaciones excepcionales.

Estos sistemas pueden funcionar de forma continua y gestionar aumentos repentinos del volumen de datos o consultas sin necesidad de ampliar la plantilla. Al asumir tareas cognitivas repetitivas, permiten que los equipos se centren en la estrategia, la innovación y otras actividades de mayor valor.

En sanidad, la IA basada en agentes puede mejorar tanto la eficiencia operativa como la toma de decisiones clínicas. Los agentes pueden analizar imágenes médicas, contrastarlas con la información de las historias clínicas y aprender de nuevos casos, lo que puede contribuir a mejorar la precisión diagnóstica con el tiempo.

La integración de la IA basada en agentes en los sistemas empresariales existentes puede reforzar la ventaja competitiva en distintos sectores.

Plataformas como InterSystems IRIS Data Platform proporcionan la base de interoperabilidad que estos agentes necesitan tanto en sanidad como en otros sectores. La plataforma conecta sistemas mediante estándares como FHIR y HL7, con independencia del proveedor.

La cadena de suministro puede obtener beneficios similares. Los agentes que detectan cambios en la demanda y ajustan la preparación y entrega de pedidos en tiempo real necesitan analizar datos transaccionales actualizados, en lugar de trabajar con extractos del día anterior almacenados en un data warehouse. InterSystems IRIS admite este enfoque de forma nativa mediante el procesamiento «translytical», que permite ejecutar cargas de trabajo transaccionales y analíticas sobre los mismos datos, sin los retrasos asociados a los procesos ETL.

Implantar sistemas de IA con agentes exige elegir bien los tipos de agentes, las herramientas y los marcos de trabajo. La elección debe ajustarse a las capacidades de IA necesarias y a los objetivos de negocio. El ecosistema ha madurado con rapidez.

Los marcos de trabajo de agentes gestionan la lógica de los agentes, la coordinación y el uso de herramientas.

Marco	Mantenido por	Enfoque
LangGraph	LangChain	Flujos de trabajo basados en grafos. Los agentes son nodos y las transiciones son aristas. Ofrece mucha flexibilidad, pero tiene una curva de aprendizaje más pronunciada.
CrewAI	Código abierto (Fondo de IA)	Equipos basados en roles. A cada agente se le asignan funciones, objetivos y contexto. Es una vía rápida para crear prototipos multiagente.
Marco de trabajo de Microsoft Agent	Microsoft	Marco unificado que combina AutoGen y Semantic Kernel. Tiene una integración profunda con Azure y está orientado a la empresa.
Google ADK	Google	Kit de herramientas orientado al código, "code-first". Incluye herramientas integradas, compatibilidad con Model Context Protocol e interfaz visual de depuración. Se integra con Vertex AI.

Estos marcos se encargan de la lógica y la coordinación de los agentes. Pero los agentes también necesitan tener acceso a los datos de la empresa, que se encuentran repartidos entre bases de datos, motores de interoperabilidad y sistemas de análisis en tiempo real. InterSystems IRIS proporciona la capa de infraestructura de datos que los agentes consultan y sobre la que actúan, lo que permite a los desarrolladores integrar capacidades de IA basadas en agentes en los sistemas de software existentes.

La elección de un marco práctico es esencial para crear sistemas fáciles de mantener y escalables. La decisión depende de la experiencia del equipo, del entorno en la nube y del grado de personalización necesario.

Un punto de partida útil consiste en elegir un marco de trabajo y crear el patrón de redacción, crítica y revisión. Puede usarse un único LLM para los tres agentes. Primero conviene ponerlo en funcionamiento; después, ampliarlo.

Crear sistemas de IA con agentes introduce decisiones técnicas que los enfoques de un solo modelo evitan. Las organizaciones deben gestionar esa complejidad para que el sistema funcione bien:

• La latencia se acumula. Cada agente añade una interacción más. Una canalización de tres agentes puede triplicar la latencia de una sola llamada. Antes de añadir agentes, hay que definir tiempos de respuesta aceptables.
• Los errores se propagan. Una salida incorrecta del agente de redacción llega al agente de crítica, que puede no detectarla. Por eso hacen falta validaciones en cada traspaso, no solo al final.
• Los costes aumentan. Más agentes significan más llamadas a API y, por tanto, más coste. Conviene medir el coste por tarea y compararlo con la mejora real de calidad. A veces, una sola instrucción bien diseñada es suficiente.
• La depuración es más difícil. Si un sistema de cinco agentes produce un mal resultado, hay que localizar qué agente ha fallado. Para ello es imprescindible registrar de forma estructurada cada paso entre agentes
• A partir de cierto punto, añadir más agentes aporta cada vez menos. Mejorar los tres primeros suele ser más útil que incorporar un cuarto, quinto o sexto agente.

La escalabilidad es uno de los principales problemas de la arquitectura de IA con agentes, sobre todo al pasar de un solo agente a sistemas multiagente. Estos sistemas necesitan una infraestructura sólida para gestionar más carga de trabajo y mantener una comunicación fluida entre agentes.

Lo que funciona en un prototipo de tres agentes puede fallar con veinte. Las colas de mensajes se saturan, las ventanas de contexto se llenan y la coordinación se convierte en el cuello de botella.einte agentes. Las colas de mensajes se desbordan, las ventanas de contexto se llenan y la sobrecarga de coordinación se convierte en el cuello de botella.

Las pruebas de IA con agentes deben combinar datos sintéticos y datos reales. Los datos sintéticos ayudan a probar casos límite y modos de fallo en condiciones controladas. Los datos reales muestran las entradas irregulares e imprevisibles que el sistema tendrá que gestionar en producción.

Primero conviene probar cada agente por separado y, después, el sistema completo de extremo a extremo. Las interacciones entre agentes pueden revelar problemas que las pruebas unitarias no detectan.

El diseño de una arquitectura de IA con agentes es un proceso iterativo. Las arquitecturas deben revisarse periódicamente, porque las cargas de trabajo cambian y el sistema debe adaptarse. Al principio una canalización sencilla puede ser suficiente pero, si la tarea se vuelve más compleja, puede ser necesarios contar con una orquestación dinámica.

Como señala Don, el objetivo es «crear flujos de trabajo donde uno o varios agentes puedan dirigir lo que sucede a continuación, en lugar de que todo el flujo quede prediseñado de antemano en el código o en la aplicación». Conviene empezar con la arquitectura más sencilla que funcione y dejar que la experiencia guíe la evolución.

La arquitectura basada en agentes transforma la forma de utilizar la IA: pasa de responder a una única instrucción a funcionar como un equipo coordinado de agentes especializados. La idea central, tal como la plantea Don, es sencilla: primero, considerar cada LLM como un agente; después, reconocer que no todos los agentes tienen que ser modelos de lenguaje y, por último, permitir que el sistema organice su propio flujo de trabajo, en lugar de programar cada paso de forma rígida.

El punto de partida puede ser un ciclo sencillo de redacción, evaluación y mejora. A partir de ahí, pueden incorporarse herramientas y, más adelante, capacidades de orquestación. La complejidad del sistema debe crecer al ritmo de las necesidades, no adelantarse a ellas.