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 impulso es el sistema multiagente.

Los sistemas multiagente permiten a las organizaciones automatizar workflows complejos mediante un conjunto colaborativo de agentes de IA autónomos. Resuelven obstáculos 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 subraya el crecimiento empresarial, la innovación y la productividad a medida que esta arquitectura gana impulso. 

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

Resumen

• Los sistemas multiagente usan varios agentes de IA para realizar tareas complejas que un solo agente no podría completar.
• Hay siete tipos de agentes de IA que puede implementar un sistema multiagente, entre ellos agentes reactivos simples, 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 aporta esta 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 impulsada por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) que razona, actúa y se conecta a herramientas externas. Aunque un único agente de IA resulta útil para tareas bien definidas, tiene dificultades con tareas impredecibles, de gran escala 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 dentro del 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 las interacciones con usuarios y el entorno. 

¿Por qué son importantes los sistemas multiagente? 

Los sistemas multiagente ofrecen una plataforma flexible y distribuida que amplía la ventana de contexto de un LLM de un solo agente. Un solo agente puede razonar adecuadamente dentro de un ámbito determinado, pero forzarlo a completar un número considerable de tareas con tiempo e información limitados reducirá su precisión. 

Con sistemas multiagente, puedes escalar la IA a distintos casos de uso mediante procesamiento paralelo, control especializado de agentes y una mayor adaptabilidad.

Veamos como ejemplo un workflow de marketing de contenido. Un solo agente de IA tendría dificultades para investigar temas, analizar la audiencia, crear contenido, publicarlo y elaborar informes. Para conseguirlo, tendrías que intervenir en distintos puntos de contacto.

En cambio, un sistema multiagente despliega agentes de IA específicos, cada uno experto en su respectivo 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 reactivo simple

Un agente reactivo simple responde a estímulos sensoriales según reglas condicionales predefinidas. Cuando 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 empieza desde cero. 

2. Agente reactivo basado en modelos

Un agente reactivo basado en modelos es parcialmente consciente del entorno en el que se ha desplegado. 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 forma muy similar a un agente reactivo simple. 

3. Agente basado en objetivos

Un agente basado en objetivos considera las posibles acciones que le permitirán alcanzar un objetivo predeterminado. En vez 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 produzca 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 seguir y asigna un peso a cada una. Después, considera los posibles riesgos y recompensas antes de elegir la opción que ofrece más beneficios.

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 refina su comportamiento para producir resultados deseables. 

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 dividir las tareas grandes en partes más pequeñas para los agentes de nivel inferior. 

Por su parte, los agentes de bajo nivel se encargan de implementaciones tácticas, como ingerir datos de sensores y controlar 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 vez 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 exitosa depende de elegir la arquitectura adecuada para cada caso de uso. 

Esta es 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 de trabajo. 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 los agentes desde un panel unificado. 

Sin embargo, el único punto de control del que depende la arquitectura también supone un riesgo operativo. Si falla el orquestador, falla todo el sistema, 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 el razonamiento, la comunicación y la acción por igual entre todos los agentes del sistema. Se basa en una jerarquía plana, sin que ningún agente tenga más autoridad que los demás. 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 solo agente. Mediante mecanismos de consenso o reparto de tareas, otros agentes pueden asumir el rol del agente problemático. La desventaja 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 en capas dentro de una cadena de mando. Piensa en ella como el organigrama de una empresa, con responsables de departamento, mandos intermedios y directivos de operaciones que supervisan distintas partes de una misma campaña. Un agente de IA de la capa superior planifica, uno de nivel intermedio coordina y los agentes de nivel inferior implementan con gran nivel de detalle.  

Una jerarquía clara permite la gobernanza y deja un rastro de auditoría. Puedes seguir las decisiones de los agentes en las distintas capas. Sin embargo, las pilas de agentes introducen sobrecarga y pueden provocar una latencia apreciable 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 siguiendo un patrón rígido. Por ejemplo, el agente A transfiere al agente B, que a su vez 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, un pipeline secuencial pierde velocidad porque los agentes posteriores no pueden iniciar inferencias ni ejecutarse en paralelo. 

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

Principales ventajas de usar sistemas multiagente 

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

Estas son algunas ventajas de usar sistemas multiagente:

• Especialización flexible
• Mejor paralelismo
• Mayor aislamiento de fallos
• Mejor 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 realizarlas. Esto permite al equipo de operaciones diseñar un sistema de agentes que imite fielmente sus workflows.

Por ejemplo, puedes usar un agente de web scraping para obtener datos de productos, un agente de análisis para prever tendencias de mercado y un agente de comercio electrónico para actualizar el precio. 

Paralelismo

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

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

Aislamiento de fallos

Un fallo no detiene necesariamente todo el sistema en un sistema multiagente. Cuando falla un agente, 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 las 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 vez 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 con mayor precisión. 

Por ejemplo, una startup implementa un workflow de marketing multiagente para gestionar leads entrantes. Cuando los agentes encuentran un cuello de botella, introduce agentes de IA adicionales en 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 alcancen 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 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 escape de 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 resultar caro, especialmente en procesos complejos. Cada llamada a la API de un proveedor de LLM consume tokens, lo que puede suponer un coste considerable. 
• Opacidad de 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. Aunque consiguieras rastrear el fallo hasta un agente, reproducir el síntoma es extremadamente difícil debido a 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 el mundo real.

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

Woven by Toyota usa 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 normas. 

Por eso, 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 revisan iterativamente el código fuente para encontrar y corregir problemas de programación. Después, Evaluator realiza una comprobación final e incluye el razonamiento de su veredicto. 

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

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

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

Al desplegar varios agentes de IA, cada uno con una función distinta, el equipo editorial crea contenido alineado con el 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 implementarlo, PGA TOUR aumentó su producción de contenido hasta más de 1200 piezas de contenido a la semana. Y, lo que es más importante, redujo los costes en un 95 %.

CUADRA aprovecha un sistema multiagente para reforzar la atención al cliente

CUADRA es una marca mexicana de retail prémium que atiende a clientes a través de varios canales, como redes sociales, web y teléfono. La empresa sabe que sus 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 según fuera 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 resultaron un éxito para CUADRA: los clientes valoraron las respuestas recibidas con un 95,5 %, frente al 57 % cuando eran atendidas íntegramente por personas. 

Synergy Logistics implementa sistemas multiagente para las operaciones de almacén

Las operaciones de almacén dependen del tiempo. Por ejemplo, los operadores humanos pueden incumplir plazos de envío o sufrir roturas de stock, lo que supone costes económicos para las empresas. Synergy Logistics es un proveedor líder de soluciones de gestión de almacenes. Tomó la iniciativa para ayudar a operadores a mejorar su eficiencia y reducir descuidos al gestionar inventario mediante sistemas multiagente.

El proveedor de soluciones de almacén creó un sistema de IA agéntica centralizado para predecir movimientos de inventario y aportar claridad a las operaciones de almacén. Un agente orquestador actúa como coordinador y delega tareas a agentes de inventario en riesgo, priorización de tareas y 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 IA de voz  

La IA de voz es una tecnología que escucha a las personas, comprende su intención y responde con voces similares a las humanas. Puedes crear un sistema multiagente de IA de voz para permitir 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 obtienen la respuesta que buscan sin esperar varios minutos a 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 de chat, para que las conversaciones sean fluidas e inteligibles. 

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Preguntas frecuentes: cómo entender los sistemas multiagente