Sistemas multiagente explicados: cómo colaboran los agentes de IA 

Desde la aparición de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), los sectores han explorado formas de optimizar los procesos empresariales. Uno de los métodos que está ganando terreno es el sistema multiagente.

Los sistemas multiagente permiten a las organizaciones automatizar workflows complejos mediante un conjunto colaborativo de agentes de IA autónomos. Resuelven dificultades que antes impedían a las empresas aprovechar al máximo las ventajas que ofrecen los LLM. 

Según una encuesta, los sistemas multiagente representan el 66,4 % de la cuota de mercado de la IA agéntica, lo que pone de relieve el crecimiento empresarial, la innovación y la productividad a medida que esta arquitectura gana terreno. 

Esta guía explora los fundamentos de los sistemas multiagente y por qué son importantes. Además, profundizamos en las arquitecturas más habituales, los tipos de agentes de IA, los desafíos, las ventajas y los casos de uso, también en voz IA. 

Resumen

• Los sistemas multiagente utilizan varios agentes de IA para realizar tareas complejas que un único agente no podría llevar a cabo.
• Hay siete tipos de agentes de IA que un sistema multiagente puede implementar, entre ellos agentes de reflejo simple, basados en modelos y basados en objetivos.
• Los agentes pueden operar en una arquitectura centralizada o descentralizada. 
• Las principales ventajas de los sistemas multiagente son la escalabilidad, el paralelismo y la especialización que proporciona la arquitectura.
• Las organizaciones implementan sistemas multiagente en diversos casos de uso, como el desarrollo de software, la gestión de almacenes y la distribución de contenido. 
  

¿Qué son los sistemas multiagente? 

Los sistemas multiagente son conjuntos de agentes de IA que trabajan hacia objetivos colectivos para resolver problemas complejos que un único agente no puede resolver. 

Un agente de IA es una aplicación autónoma basada en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) que razona, actúa y se conecta a herramientas externas. Aunque un único agente de IA es útil para tareas bien definidas, tiene dificultades con tareas impredecibles, enormes o excesivamente complejas que abarcan varios ámbitos. 

Cómo funcionan los sistemas multiagente 

En una arquitectura típica de sistema multiagente, un coordinador centralizado divide una tarea compleja en varias partes más pequeñas. Después, asigna cada tarea a agentes especializados desplegados en el entorno compartido.

La comunicación es clave para contar con un sistema multiagente fiable y de alto rendimiento. 

• Los agentes intercambian datos entre sí mediante servicios de mensajería propios o el protocolo A2A.
• Los agentes interactúan con herramientas externas mediante API de terceros y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). 

Para completar la tarea, los agentes especializados comparten información, intercambian mensajes y se perfeccionan continuamente mediante interacciones con usuarios y el entorno. 

¿Por qué son importantes los sistemas multiagente? 

Los sistemas multiagente proporcionan una plataforma flexible y distribuida que amplía la ventana de contexto de un LLM de agente único. Un único agente puede hacer inferencias razonables dentro de un ámbito concreto, pero obligarlo a completar un número considerable de tareas en un tiempo limitado y con información limitada reducirá su precisión. 

Con los sistemas multiagente, puedes escalar la IA en distintos casos de uso mediante procesamiento en paralelo, control de agentes especializados y una mayor capacidad de adaptación.

Tomemos como ejemplo un workflow de marketing de contenido. Un único agente de IA tendría dificultades para completar la investigación de temas, el análisis de audiencia, la creación y publicación de contenido y la elaboración de informes. Para hacerlo, tendrías que intervenir en distintos puntos del proceso.

En cambio, un sistema multiagente despliega agentes de IA específicos, cada uno competente en su propio ámbito de conocimiento, y se conecta a las herramientas necesarias para automatizar el workflow. 

Tipos de agentes de IA en sistemas multiagente  

Hay siete tipos de agentes de IA, cada uno con sus propias características.

1. Agente de reflejo simple

Un agente de reflejo simple reacciona a la entrada sensorial según reglas condicionales preestablecidas. Cuando el agente recibe una entrada, genera una salida, que puede ser una acción, texto, audio u otro formato. No conserva memoria de los resultados ni de su entorno, por lo que cada inferencia parte de cero. 

2. Agente de reflejo basado en modelos

Un agente de reflejo basado en modelos es parcialmente consciente del entorno en el que se despliega. A través de interacciones continuas, aprende cómo afectan sus acciones al entorno y utiliza esa información para ampliar las reglas condicionales de inferencia. 

Sin embargo, el agente no conserva memoria de sus inferencias anteriores, por lo que, en cierto modo, funciona de manera muy similar a un agente de reflejo simple. 

3. Agente basado en objetivos

Un agente basado en objetivos considera las posibles acciones que le permitirán alcanzar un objetivo predeterminado. En lugar de actuar según reglas condicionales, el agente de IA utiliza algoritmos de búsqueda y planificación para predecir los resultados futuros de cada ruta que ha trazado. Después, elige la ruta que considera más probable que genere resultados satisfactorios. 

4. Agente basado en utilidad

Un agente basado en utilidad está diseñado para trabajar hacia un resultado que maximice la utilidad. En el contexto de los agentes de IA, la utilidad es el valor que obtienes del sistema. Una vez desplegado, el agente predice las distintas rutas que podría tomar y asigna un peso a cada una. Después, considera los posibles riesgos y beneficios antes de elegir la opción que ofrece mayor provecho.

5. Agente de aprendizaje

Un agente de aprendizaje mejora continuamente su rendimiento a través de experiencias pasadas e interacciones con el entorno. Al operar en un bucle de retroalimentación, evalúa su rendimiento según criterios específicos y perfecciona su comportamiento para generar los resultados deseados. 

6. Agente jerárquico

Los agentes jerárquicos son agentes de IA que operan mediante distintas cadenas de mando entre agentes de alto y bajo nivel. Los agentes de nivel superior suelen descomponer tareas grandes en partes más pequeñas para los agentes de nivel inferior. 

Por su parte, los agentes de bajo nivel se encargan de las implementaciones tácticas, como la ingestión de datos de sensores y el control de la respuesta de los actuadores. En una configuración compleja, ingenieros de machine learning despliegan agentes en varios niveles para sincronizar y distribuir mejor las tareas. 

7. Agente colaborativo

Los agentes colaborativos son agentes de IA que mantienen una relación entre pares. En lugar de depender de un orquestador central, cada agente comparte información, cede el control y trabaja de forma colaborativa hacia un objetivo común. 

Arquitecturas habituales de sistemas multiagente 

Aunque los sistemas multiagente mejoran la eficiencia operativa, una implementación satisfactoria depende de elegir la arquitectura adecuada para el caso de uso. 

Aquí tienes una comparación rápida de distintas arquitecturas de sistemas multiagente. 

Veamos cada arquitectura con más detalle.

Centralizada

La arquitectura multiagente centralizada consta de un único orquestador central y varios agentes ejecutores. Comparten una base de conocimiento común que controla el orquestador. Cuando recibe una tarea, el orquestador la divide en partes más pequeñas y especializadas, y las asigna a los agentes correspondientes. 

Por diseño, una arquitectura centralizada simplifica la ejecución. Defines objetivos, aplicas políticas de seguridad y supervisas agentes desde un panel unificado. 

Sin embargo, el único punto de control del que depende la arquitectura también supone un riesgo operativo. Si el orquestador falla, todo el sistema falla, ya que los agentes dependen de él para coordinarse y compartir información.

Usa sistemas multiagente centralizados cuando necesites proteger y propagar cambios fácilmente en entornos de producción. 

Descentralizada

Una red descentralizada de agentes distribuye por igual el razonamiento, la comunicación y la acción entre todos los agentes del sistema. Se basa en una jerarquía plana, en la que ningún agente tiene más autoridad que otro. Cada agente es una entidad autónoma. Esto hace que la arquitectura descentralizada sea sólida, respete la privacidad y sea menos propensa a fallos. 

A diferencia de una red multiagente centralizada, una arquitectura descentralizada sigue funcionando aunque falle un único agente. Mediante mecanismos de consenso o reparto de tareas, otros agentes pueden asumir el papel del agente con problemas. El inconveniente de esta arquitectura es la complejidad de distribuir mensajes y proteger las comunicaciones en mallas de comunicación complejas. 

Usa una arquitectura de agentes descentralizada si quieres un sistema de IA escalable y tolerante a fallos, como la computación perimetral.

Jerárquica 

La arquitectura jerárquica consta de agentes de IA que operan a través de capas de una cadena de mando. Piensa en ella como el organigrama de una empresa, con responsables de departamento, mandos intermedios y responsables de operaciones que supervisan distintas partes de una misma campaña. Un agente de IA de la capa superior planifica, uno de la capa intermedia coordina y los de la capa inferior implementan a un nivel detallado.  

Una jerarquía clara facilita la gobernanza y deja un registro de auditoría. Puedes rastrear las decisiones entre agentes de distintas capas. Sin embargo, las pilas de agentes añaden sobrecarga y pueden provocar una latencia notable en aplicaciones en tiempo real.

Usa una arquitectura de IA jerárquica cuando necesites un sistema multiagente escalable que abarque varios ámbitos, como la gestión de la cadena de suministro. 

Secuencial 

Los sistemas de agentes secuenciales funcionan pasando los resultados de un agente de IA a otro según un patrón rígido. Por ejemplo, el agente A pasa el resultado al agente B, que se lo pasa al agente C. En una arquitectura secuencial, cada paso depende directamente del resultado anterior, lo que la hace adecuada para workflows predecibles. 

La previsibilidad es una gran ventaja de la IA secuencial. Te permite rastrear errores fácilmente y ajustar el agente afectado. Sin embargo, una canalización secuencial pierde velocidad porque los agentes posteriores no pueden iniciar inferencias ni ejecutarse en paralelo. 

Usa agentes secuenciales cuando las dependencias estrictas sean fundamentales, como en un triaje médico que conduce a un diagnóstico. 

Principales ventajas de usar sistemas multiagente 

Los equipos de operaciones implementan sistemas multiagente por sus ventajas demostrables. 

Estas son algunas ventajas de usar sistemas multiagente:

• Especialización flexible
• Mayor paralelismo
• Mejor aislamiento de fallos
• Mayor escalabilidad

Veámoslas con más detalle.

Especialización

En lugar de asignar una amplia variedad de tareas a un único agente, un sistema multiagente las asigna a agentes de IA diseñados específicamente para gestionarlas. Esto permite al equipo de operaciones diseñar un sistema de agentes que reproduzca fielmente sus workflows.

Por ejemplo, puedes utilizar un agente de web scraping para recuperar datos de productos, un agente de analítica para prever tendencias de mercado y un agente de comercio electrónico para actualizar el precio. 

Paralelismo

Varios agentes de IA se ejecutan simultáneamente para acelerar el resultado. En lugar de recorrer una serie de agentes, delegas tareas independientes a distintos agentes autónomos. Cuando completan la inferencia, consolidas los resultados para analizarlos más a fondo. 

Por ejemplo, los equipos de éxito de cliente activan agentes para recuperar datos de clientes, recopilar transacciones anteriores y mostrar conversaciones históricas de forma simultánea. 

Aislamiento de fallos

En un sistema multiagente, un fallo no paraliza necesariamente todo el sistema. Cuando un agente falla, lo corriges o lo aíslas para evitar que afecte a los workflows agénticos posteriores. Esto hace que los sistemas multiagente resulten atractivos para aplicaciones críticas con poca tolerancia a interrupciones operativas.

Por ejemplo, los robots agénticos de almacén asumen las operaciones de un robot que ha fallado. 

Escalabilidad

Los sistemas multiagente escalan fácilmente cuando aumenta la carga de trabajo. En lugar de rediseñar la arquitectura desde cero, añades más agentes para mejorar la eficiencia. Gracias al entorno compartido, todos los agentes acceden al mismo contexto, lo que ayuda a los agentes adicionales a realizar inferencias más precisas. 

Por ejemplo, una startup implementa un workflow de marketing multiagente para gestionar los leads entrantes. Cuando los agentes encuentran un cuello de botella, incorpora agentes de IA adicionales a la misma plataforma. 

Desafíos y limitaciones de los sistemas multiagente 

A pesar de las ventajas que ofrecen los sistemas multiagente, varios desafíos siguen complicando su implementación.

• Sobrecarga de coordinación: Los agentes deben transmitir el contexto con precisión para garantizar que logran los resultados deseados de forma consistente. En una arquitectura compleja, sobre todo con cientos de agentes, es difícil intercambiar mensajes de forma fiable. Esto puede provocar una deriva de contexto, que exige una coordinación rigurosa para mitigarse. 
• Error acumulativo: Los LLM, que son la base de los agentes de IA, pueden cometer errores. Cualquier imprecisión que se le escape a un agente se propagará al siguiente. Por ello, los equipos pueden observar variaciones significativas en el resultado final, lo que afecta a los resultados operativos. 
• Multiplicación de costes: Ejecutar agentes de IA puede ser caro, especialmente en procesos complejos. Cada llamada a la API de un proveedor de LLM consume tokens, que pueden sumar un coste considerable. 
• Opacidad en la depuración: Resolver problemas en un sistema multiagente es difícil. Cuando varios agentes intervienen en la generación de un resultado, localizar la causa raíz requiere más esfuerzo. Incluso si consigues rastrear el fallo hasta un agente, reproducir el síntoma es extremadamente difícil por la naturaleza probabilística de los LLM.

Ejemplos reales de sistemas multiagente 

Los sistemas multiagente han ido más allá de la innovación interna para resolver desafíos operativos en situaciones reales.

A continuación encontrarás algunos ejemplos de cómo los sistemas multiagente han mejorado workflows reales. 

Woven by Toyota utiliza sistemas multiagente para corregir código automáticamente

Woven by Toyota es una empresa de movilidad moderna que ofrece soluciones de conducción autónoma. El software que desarrolla debe cumplir MISRA, un estándar de codificación para la industria de la automoción. Sin embargo, cumplir MISRA no es fácil, ya que ingenieros deben validar su código frente a cientos de páginas de estándares. 

Por ello, Woven by Toyota diseñó un sistema multiagente para mejorar la seguridad del código a escala. El sistema consta de agentes Reviewer, Coder y Evaluator. Tanto Reviewer como Coder recorren iterativamente el código fuente para encontrar y corregir problemas de codificación. Después, Evaluator realiza una comprobación final e incluye el razonamiento de su veredicto. 

Como resultado, el equipo de ingeniería consiguió corregir el 81,5 % de los errores de cumplimiento de MISRA mediante el sistema multiagente.

PGA TOUR utiliza IA agéntica para la investigación de medios y la producción de contenido 

PGA TOUR organiza prestigiosos torneos de golf y cuenta con una amplia base de seguidores. Sin embargo, tiene dificultades para crear contenido que cubra adecuadamente a sus jugadores y distribuirlo para darle visibilidad. Con cientos de jugadores en el campo, la organización quería acortar el tiempo entre la creación y la publicación de contenido.

Al desplegar varios agentes de IA, cada uno con una función distinta, el equipo editorial crea contenido que se ajusta al estilo de marca de PGA TOUR. Cuando el sistema recibe una solicitud de contenido, un agente de datos investiga antes de pasar el resultado al agente editor. Después, un agente redactor y otro de imagen crean el borrador que, tras revisarse, se envía a un agente de publicación. 

Tras la implementación, PGA TOUR aumentó su producción de contenido hasta 1200+ piezas de contenido por semana. Y, aún más importante, redujo los costes en un 95 %.

CUADRA aprovecha un sistema multiagente para mejorar la atención al cliente

CUADRA es una marca mexicana de retail prémium que atiende a clientes a través de varios canales, como las redes sociales, el sitio web y el teléfono. La empresa sabe que clientes prefieren respuestas rápidas y personalizadas, pero afronta desafíos durante las temporadas de mayor demanda.

En lugar de depender únicamente de equipos humanos de atención al cliente, CUADRA creó un sistema multiagente para filtrar las solicitudes entrantes y escalarlas cuando fuese necesario. En el núcleo del sistema hay un orquestador que coordina varios agentes especialistas en recomendaciones de productos, historial de pedidos e interacciones con clientes. 

Los agentes demostraron ser un éxito para CUADRA: clientes valoraron las respuestas recibidas con un 95,5 %, frente al 57 % cuando las atendían íntegramente personas. 

Synergy Logistics despliega sistemas multiagente para operaciones de almacén

Las operaciones de almacén son sensibles al tiempo. Por ejemplo, operadores humanos pueden incumplir plazos de envío o correr el riesgo de quedarse sin existencias, lo que genera costes para las empresas. Synergy Logistics es un proveedor líder de soluciones de gestión de almacenes. Tomó la iniciativa de ayudar a operadores a mejorar su eficiencia y reducir descuidos al gestionar existencias mediante sistemas multiagente.

El proveedor de soluciones de almacén creó un sistema de IA agéntica centralizado para predecir movimientos de existencias y aportar claridad a las operaciones de almacén. Un agente orquestador actúa como coordinador y delega tareas a un agente de existencias en riesgo, otro de priorización de tareas y otro de predicción de roturas de stock. Estos agentes utilizan datos del WMS para realizar inferencias y ofrecer recomendaciones. 

En conjunto, estos agentes podían gestionar hasta el 75 % de las cargas de trabajo que gestionan operadores. 

Sistemas multiagente en voz IA  

La voz IA es una tecnología que escucha a las personas, comprende su intención y responde con voces similares a las humanas. Puedes crear un sistema de voz IA multiagente para lograr una interacción verbal más inteligente, escalable y eficiente, con una intervención humana mínima.

Por ejemplo, puedes usar un sistema telefónico con IA para reforzar tu equipo de atención al cliente. Un sistema telefónico con IA, a diferencia de un sistema tradicional de respuesta de voz interactiva, sintetiza voz en tiempo real en lugar de utilizar una biblioteca de audio pregrabado. Clientes reciben la respuesta que buscan sin tener que esperar minutos para ser atendidos. 

Sin embargo, crear un sistema telefónico con IA requiere la colaboración de varios agentes. En el workflow de agentes, un agente de triaje filtra las solicitudes iniciales de clientes, recupera los datos necesarios y transfiere la llamada a otro agente. El mecanismo de transferencia de agentes transmite el contexto y el historial del chat para que las conversaciones sean fluidas y comprensibles. 

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Preguntas frecuentes: entender los sistemas multiagente