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Glosario / Guía para elegir e implementar

Sistemas multiagente

Un sistema multiagente es una arquitectura en la que varios agentes de IA especializados colaboran en una tarea, cada uno con un rol distinto —por ejemplo, uno investiga, otro redacta, otro valida— y se pasan el trabajo entre sí.

Frente a un único agente polivalente, la especialización puede mejorar la calidad por paso, pero introduce problemas de coordinación: errores de traspaso, trabajo duplicado y fallos en cascada cuando el error de un agente se propaga aguas abajo.

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Ejemplo práctico

Ejemplo: un flujo de campaña usa un agente de investigación para reunir el contexto de las cuentas, un agente de redacción para preparar la secuencia de correos y un agente de cumplimiento para verificar las afirmaciones contra el mensaje aprobado antes de que un humano dé el visto bueno final.

Qué evaluar antes de invertir

  • Pregunta cómo intercambian contexto los agentes: memoria compartida, traspasos estructurados o texto libre, y qué se pierde en cada traspaso.
  • Prueba el aislamiento de fallos: si un agente falla o devuelve un resultado pobre, ¿se detiene el flujo o continúa con resultados degradados?
  • Comprueba la observabilidad: ¿puedes ver la entrada y salida de cada agente por separado para localizar dónde se degradó la calidad?

Limitaciones y decisiones

Más agentes implican más piezas móviles; un único agente bien ajustado suele superar a una cadena multiagente mal diseñada en la misma tarea.

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