Construye sistemas IA que piensan, planifican y ejecutan
Diseña agentes de IA para flujos reales: herramientas, permisos, orquestación, evaluación y supervisión humana donde hace falta.
¿Por qué multi-agente?
- Automatiza flujos de trabajo complejos que requieren razonamiento
- Divide tareas grandes en roles de agentes especializados
- Escala el procesamiento más allá de las limitaciones de un solo modelo
- Añade supervisión humana en puntos de decisión críticos
- Sistemas que reintentan, escalan y dejan trazas cuando fallan
- Arquitectura modular: intercambia agentes sin reescribir
Qué se incluye
Diseño de Arquitectura de Agentes
Diseño de topologías multi-agente para tu caso de uso. Patrones hub-and-spoke, jerárquicos o peer-to-peer según requisitos de control, latencia y coste.
Orquestación de Workflows
Capas de orquestación con reintentos, rutas alternativas y puntos de revisión humana. Fiabilidad pensada para producción.
Desarrollo de Agentes Personalizados
Agentes especializados para tu dominio: investigación, código, análisis, atención al cliente, operaciones internas y revisión documental.
Casos de uso
Pipelines de Investigación
Agentes que buscan, analizan, resumen y sintetizan información de varias fuentes con trazas revisables.
Generación de Código
Sistemas multi-agente que planifican, escriben, revisan y prueban código con aprobación humana en los pasos críticos.
Procesamiento de Documentos
Extrae, valida, transforma y enruta documentos mediante flujos de agentes con controles de calidad.
Operaciones de Cliente
Clasifica, responde, escala y hace seguimiento de consultas de clientes sin perder el control humano.
Cuándo merece la pena hablar
La demo del agente funciona, pero nadie se fía en producción
Suele ser un problema de arquitectura, herramientas, observabilidad o evaluación. El diseño multi-agente solo ayuda si reduce confusión, no si añade piezas sin control.
Un solo prompt está intentando hacer demasiadas cosas
Enrutado, recuperación de contexto, políticas, llamadas a herramientas y respuesta final suelen necesitar contratos separados antes de necesitar agentes separados.
Quieres revisar la arquitectura antes de casarte con un framework
La elección del framework importa menos que el estado, las trazas, los reintentos, permisos y la capacidad de explicar por qué falló un flujo.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo debo usar sistemas multi-agente vs un solo LLM?
Los sistemas multi-agente encajan cuando una tarea cruza varios dominios, usa herramientas distintas o necesita revisión por pasos. Para preguntas simples, extracción o generación directa, un solo LLM bien diseñado suele ser mejor.
¿Qué frameworks se usan?
Se prefiere orquestación ligera y personalizada sobre frameworks pesados. Cuando los frameworks tienen sentido, se usa LangGraph, CrewAI y AutoGen. La elección depende de la familiaridad del equipo y las necesidades de mantenimiento a largo plazo.
¿Cómo manejas los fallos de agentes?
Todo sistema en producción necesita reintentos, rutas alternativas, escalado humano para casos sensibles y logs que permitan reconstruir qué ha pasado. Ningún sistema de agentes debería fallar en silencio.
¿Pueden los sistemas multi-agente trabajar con nuestras herramientas existentes?
Sí. Los agentes pueden tener capacidades de uso de herramientas para interactuar con APIs, bases de datos, sistemas de archivos y servicios internos. Se diseñan capas de integración que conectan los agentes con la infraestructura existente.