Construyendo Sistemas Multi-Agente con LLMs

Introducción

Los sistemas multi-agente representan la siguiente frontera en el desarrollo de aplicaciones de IA. En lugar de depender de una sola llamada monolítica a un LLM, podemos orquestar múltiples agentes especializados que colaboran, delegan y razonan juntos para resolver problemas complejos.

En este artículo, exploraremos los patrones fundamentales detrás de la construcción de sistemas multi-agente efectivos y recorreremos una implementación práctica.

¿Por qué Multi-Agente?

Las arquitecturas de un solo agente alcanzan un límite cuando las tareas requieren experiencia diversa. Consideremos un flujo de trabajo de desarrollo de software:

• Agente de Planificación descompone los requisitos en tareas
• Agente de Código escribe la implementación
• Agente de Revisión verifica errores y problemas de estilo
• Agente de Pruebas genera y ejecuta casos de prueba

Cada agente tiene un prompt de sistema enfocado, su propio conjunto de herramientas y responsabilidades claras.

Patrones de Arquitectura

1. Patrón Orquestador

El patrón orquestador utiliza un coordinador central que delega trabajo a sub-agentes especializados:

interface Agent {
  name: string;
  systemPrompt: string;
  tools: Tool[];
  execute(input: string): Promise<AgentResult>;
}

class Orchestrator {
  private agents: Map<string, Agent>;

  async run(task: string): Promise<string> {
    const plan = await this.planAgent.execute(task);

    for (const step of plan.steps) {
      const agent = this.agents.get(step.agentName);
      const result = await agent.execute(step.input);
      this.context.addResult(step.id, result);
    }

    return this.synthesize();
  }
}

2. Patrón Pipeline

Los agentes se encadenan en secuencia, donde la salida de cada agente alimenta al siguiente:

const pipeline = createPipeline([
  researchAgent,
  analysisAgent,
  writingAgent,
  reviewAgent,
]);

const result = await pipeline.execute(initialInput);

3. Patrón de Debate

Múltiples agentes con diferentes perspectivas discuten y convergen en una solución:

async function debate(
  topic: string,
  agents: Agent[],
  rounds: number,
): Promise<string> {
  let context = topic;

  for (let i = 0; i < rounds; i++) {
    for (const agent of agents) {
      const response = await agent.execute(context);
      context += `\n\n${agent.name}: ${response}`;
    }
  }

  return synthesizeDebate(context);
}

Comunicación Entre Agentes

Los agentes necesitan un protocolo de comunicación compartido. Un sistema de paso de mensajes funciona bien:

interface AgentMessage {
  from: string;
  to: string;
  type: "request" | "response" | "broadcast";
  content: string;
  metadata: Record<string, unknown>;
}

class MessageBus {
  private subscribers = new Map<string, (msg: AgentMessage) => void>();

  send(message: AgentMessage): void {
    const handler = this.subscribers.get(message.to);
    handler?.(message);
  }

  subscribe(agentId: string, handler: (msg: AgentMessage) => void): void {
    this.subscribers.set(agentId, handler);
  }
}

Consejos Prácticos

1. Mantener agentes enfocados - Cada agente debe hacer una cosa bien
2. Diseñar interfaces claras - Definir contratos de entrada/salida entre agentes
3. Agregar observabilidad - Registrar cada interacción de agente para depuración
4. Manejar fallos con gracia - Los agentes fallarán; construir lógica de reintento y respaldo
5. Comenzar simple - Empezar con dos agentes y escalar según sea necesario

Conclusión

Los sistemas multi-agente desbloquean nuevas capacidades poderosas al combinar componentes de IA especializados. Comienza con el patrón orquestador, mantén tus agentes enfocados e itera basándote en el rendimiento del mundo real.

La idea clave es que la coordinación es más difícil que la inteligencia. Lograr que los agentes trabajen juntos de manera efectiva es el verdadero desafío de ingeniería.