Explicación de los sistemas multiagente: Una guía completa

Piense en un equipo en el que cada miembro aporta sus habilidades únicas. Los miembros trabajan de forma independiente, pero están sincronizados para alcanzar un objetivo común. Esa es la idea de base detrás de los sistemas multiagente (MAS). En lugar de depender de una sola IA para gestionarlo todo, el MAS reúne a varios agentes de IA para que colaboren y compartan información, lo que en última instancia conduce a decisiones más inteligentes.

Este enfoque está transformando muchos sectores de actividad. Desde la optimización de las cadenas de suministro hasta la gestión de flotas de vehículos autónomos y la mejora de las operaciones financieras, los MAS pueden abordar los retos con eficiencia y adaptabilidad. A continuación, exploraremos cómo funcionan los MAS y revisaremos las prácticas recomendadas y las ventajas.

Antes de pasar a los MAS, conviene analizar detenidamente cómo funcionan los sistemas con un solo agente. Los agentes son un tipo de sistema de IA capaz de comprender las consultas de los clientes y resolverlas sin intervención humana. Una vez que han recopilado la información, los agentes realizan acciones para lograr un objetivo específico.

Imagine un agente que puede gestionar las solicitudes de servicio entrantes, priorizar las tareas en función de la urgencia, y realizar acciones como la actualización de registros o la programación del seguimiento. En lugar de seguir un guion, toma decisiones en función del contexto y utiliza datos en tiempo real.

Si bien estos agentes son muy útiles, no interactúan con otros agentes para compartir información y resolver problemas.

En lugar de depender de una única IA para gestionarlo todo, los MAS adoptan un enfoque diferente: se componen de múltiples agentes inteligentes que interactúan y colaboran para resolver problemas. Estos agentes trabajan dentro de un entorno compartido, intercambian información y toman decisiones colectivas. El resultado: un sistema más eficiente que puede gestionar tareas complicadas mejor de lo que lo haría una sola IA.

El MAS comparte inteligencia entre múltiples entidades, en lugar de dar todo el poder de decisión a una sola. Cada agente tiene sus propios objetivos y procesos de toma de decisiones, pero colabora con el resto, como una colonia de hormigas cuando construye un hormiguero.

¿Qué diferencia al MAS de la IA agéntica tradicional? Todo se reduce a cómo interactúan los agentes y cómo consiguen juntos más información de la que podrían obtener por separado. En niveles más altos de madurez agéntica, los sistemas comienzan a dar soporte a equipos de agentes que trabajan juntos y coordinan los resultados en todos los flujos de trabajo.

Esto es lo que define un MAS:

• Autonomía: Cada agente opera de forma independiente dentro de su propio ámbito. Recopila y procesa datos, y luego actúa sin necesidad de consultar a una autoridad central.
• Coordinación: Los agentes se mantienen sincronizados. Comparten actualizaciones, se transfieren tareas y ajustan los planes en función de lo que hacen los otros agentes.
• Interoperabilidad:: Los MAS maduros admiten protocolos estandarizados como A2A y MCP para que los agentes puedan entenderse entre sí, incluso si se han desarrollado para funciones diferentes.
• Escalabilidad: Cuando es necesario ampliar el sistema, basta con añadir más agentes. Las arquitecturas MAS facilitan el crecimiento sin tener que reescribir todo desde cero.
• Especialización: Cada agente está diseñado específicamente para una finalidad determinada. Uno puede encargarse de la programación mientras otro resuelve los casos de asistencia técnica. Juntos, forman una red coordinada capaz de afrontar retos más importantes.

Estos rasgos hacen que los MAS sean especialmente útiles en entornos que cambian rápidamente y en los que ningún agente puede resolver la situación por sí solo. A medida que maduran los ecosistemas de agentes, los MAS se convierten en el modelo de orquestación de la IA de próxima generación.

La mayor diferencia entre los sistemas de un solo agente y los MAS reside en la forma de tomar decisiones. En el primer caso, el agente trabaja solo. Recopila datos, los procesa y luego realiza acciones basadas en sus propias reglas. Esta configuración es válida para tareas sencillas como asignar tickets de soporte en función de la urgencia o redactar correos electrónicos personalizados para clientes.

Algunos problemas son demasiado grandes para que un sistema pueda solucionarlos por sí solo. En lugar de un agente que trabaja solo, el MAS está compuesto por un equipo que se comunica, comparte tareas y se adapta en tiempo real.

Además, los MAS se amplían mejor. Los sistemas de un solo agente pueden manejar una cantidad limitada de datos antes de ralentizarse, mientras que en los MAS se pueden incorporar nuevos agentes según sea necesario. Por eso, la siguiente etapa del desarrollo agéntico apunta hacia la coordinación multiagente, en la que los agentes podrían llegar a colaborar en distintos ámbitos, como la atención al cliente, la programación y la gestión logística. Por supuesto, a más agentes, mayor complejidad, pero con la estructura adecuada, el MAS puede garantizar que todo funcione a la perfección.

Los MAS ofrecen algo que las arquitecturas de un solo agente no pueden: la capacidad de "dividir y vencer". Al asignar funciones específicas a los diferentes agentes, el MAS es capaz de gestionar tareas más complejas con mayor flexibilidad. Los agentes pueden transferir información o continuar la tarea donde la dejó otro agente.

Este tipo de coordinación abre la puerta a sistemas más receptivos, especialmente a medida que las organizaciones empiezan a automatizarse en todos los ámbitos.

Una de las mayores ventajas de los MAS es su capacidad de escalabilidad. Dado que cada agente opera de forma independiente, se pueden añadir nuevos agentes sin sobrecargar el sistema. De ahí que los MAS sean perfectos en sectores en los que la demanda es fluctuante, como el de la logística. En lugar de rediseñar todo el sistema cada vez que surgen nuevas variables o tareas, basta con añadir más agentes entre los que dividir la carga de trabajo.

En vez de resolver todos los problemas de forma colaborativa, el MAS permite diseñar una secuencia en la que los agentes se pasan las tareas entre ellos. Supongamos que aterriza en un aeropuerto: su agente asistente de viaje podría solicitar automáticamente al agente de transporte compartido la reserva de un coche. Cada agente se centra en su área de especialización, pero juntos ofrecen una experiencia fluida.

El mundo real es impredecible, pero los agentes del MAS pueden ajustar su comportamiento en función de nueva información o incluso de interrupciones inesperadas. En estos sectores, las decisiones deben tomarse rápidamente y las condiciones cambian constantemente.

En un MAS, no basta con que los agentes trabajen simplemente en paralelo. Necesitan coordinarse: transferirse tareas, compartir contexto y trabajar juntos para lograr un resultado más amplio. Esa coordinación es lo que distingue a un conjunto de herramientas dispersas de un MAS plenamente operativo.

A medida que los ecosistemas de agentes se consolidan, se desarrolla esta coordinación.

Cada agente está diseñado para una finalidad específica, como responder a preguntas sobre productos o iniciar tareas de seguimiento. Ahora bien, cuando esos agentes pueden transferirse tareas entre sí, se alcanza una verdadera orquestación. Un agente termina una tarea y pasa el testigo al siguiente, mientras el contexto se mantiene y el ritmo no cesa.

Imagine una secuencia de incorporación en la que un agente de configuración activa un servicio, luego le indica a un agente de bienvenida que envíe un correo electrónico personalizado, que a su vez, notifica a un agente de formación que debe ofrecer recursos adaptados a ese usuario. Cada agente funciona de forma independiente pero sincronizada.

Para que los agentes puedan trabajar bien juntos, necesitan conservar y compartir el contexto relevante. Sin eso, cada interacción significa volver a empezar. A medida que avanza el diseño de los agentes, los sistemas evolucionan para admitir la memoria, de modo que los agentes pueden continuar donde otros lo dejaron y adaptar sus decisiones en consecuencia.

De este modo, se consiguen experiencias más fluidas, en las que el "sistema" en su conjunto está cohesionado, a pesar de estar compuesto por muchas partes distintas.

Los agentes no pueden coordinarse sin una forma compartida de intercambiar información. Ahí es donde entran en juego los protocolos de interoperabilidad. Proporcionan la estructura que los agentes necesitan para comunicarse, compartir contexto y transferir tareas sin problemas.

Salesforce admite dos protocolos clave diseñados para la coordinación de varios agentes:

• Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) ayuda a los agentes a ser conscientes de la tarea general. Garantiza que el contexto (como la intención del usuario, los pasos previos o el estado del sistema) se pueda transmitir entre los agentes.
• De agente a agente (A2A)permite a los agentes enviarse actualizaciones en tiempo real o solicitudes de tareas, para que puedan colaborar sin depender de un sistema central.

Estos protocolos facilitan la ampliación de la red de agentes, de modo que cada agente pueda concentrarse en su función y, al mismo tiempo, contribuir a una experiencia más grande y conectada.

Los MAS tienen posibilidades increíbles, pero poder aprovecharlas depende de un factor clave: la interoperabilidad. Para que los agentes trabajen juntos, necesitan compartir la forma de comunicarse y traspasar tareas sin perder el contexto. Sin eso, cada agente operará de forma aislada.

Hoy en día, uno de los principales obstáculos en el desarrollo de MAS es la falta de estándares consistentes. Muchos agentes se desarrollan utilizando marcos y lenguajes distintos, o suposiciones sobre cómo deben comportarse. Esta fragmentación dificulta la integración de los agentes en un ecosistema compartido o su encadenamiento eficaz.

Protocolos como MCP y A2A están ayudando a resolver este problema al crear una base común para la interacción entre agentes. Pero la adopción generalizada lleva tiempo. Y depende de que los desarrolladores construyan teniendo en cuenta la interoperabilidad desde el principio.

A medida que los MAS sean más habituales, se producirán avances hacia la estandarización, ya que es la única forma de garantizar que los agentes puedan operar como parte de un sistema más amplio y coordinado, independientemente de quién los haya creado.

No es necesario lanzar un MAS completamente orquestado desde el primer día. Desarróllelo gradualmente: empiece con agentes individuales y pase a la coordinación con el tiempo.

A continuación, le indicamos cómo proceder cuando se implementa un MAS.

• Empezar poco a poco y con un objetivo claro: Comience con agentes que se encarguen de tareas específicas y repetitivas. Con objetivos claros y ámbitos precisos, probar a los agentes y mejorarlos es más sencillo.
• Utilizar protocolos compartidos: Adopte estándares de interoperabilidad desde el principio, como MCP y A2A. Aunque todavía no esté encadenando agentes, el uso de protocolos comunes le preparará para una coordinación más fluida en el futuro.
• Continuar mejorando: A medida que amplíe su red de agentes, utilice el feedback y los análisis para perfeccionar su comportamiento. Los ecosistemas de agentes se vuelven más inteligentes cuanto más aprenden e interactúan.

Estos pasos le acercan a un MAS, en el que agentes inteligentes trabajan juntos para lograr resultados más certeros con mayor rapidez.