¿Qué son los enjambres de agentes y cómo funcionan?

Los enjambres de agentes de IA se consideran una forma de sistema multiagente. Sin embargo, más que la presencia de varios agentes en el mismo sistema, el término “enjambre” suele hacer hincapié en la colaboración entre múltiples agentes relativamente autónomos. El nombre está en parte inspirado en sistemas de la naturaleza como las colonias de insectos, donde muchos individuos trabajan juntos para realizar tareas complejas.

La idea fundamental es la coordinación. Un enjambre necesita algún método para determinar qué trabajo hay que hacer, asignar ese trabajo y reunir los resultados. Dependiendo de su diseño, la coordinación puede provenir de un orquestador central, una jerarquía de agentes o interacciones más descentralizadas.

Por ejemplo, un agente puede planificar un proyecto mientras otros agentes gestionan tareas individuales. Un agente independiente podría revisar el trabajo antes de que otro agente combine los resultados. Los agentes pueden trabajar de forma secuencial o en paralelo. También pueden compartir información, delegar tareas y responder al trabajo de otros agentes. Los enjambres estrictamente descentralizados dependen principalmente de interacciones locales y señales compartidas en lugar de un controlador central.

Los enjambres de agentes pueden ser útiles cuando una tarea contiene partes diferenciadas que se pueden delegar o cuando distintos agentes pueden aportar capacidades complementarias. Sin embargo, agregar más agentes no mejora automáticamente un sistema. Múltiples agentes introducen más coordinación, comunicación y uso de recursos, por lo que el valor de un enjambre depende de si esas capacidades adicionales justifican la complejidad adicional.

Los enjambres de agentes de IA pueden cambiar la forma en que una organización estructura y gestiona el trabajo asistido por IA. En lugar de depender de un solo asistente de IA para gestionar todo el proceso, las organizaciones pueden distribuir partes de un flujo de trabajo entre varios agentes. Las organizaciones también pueden integrar estos flujos de trabajo de agentes en procesos y aplicaciones empresariales existentes. La implementación puede afectar cómo se asigna el trabajo, cómo se mueven las tareas en un proceso y cuánta colaboración humana se necesita.

Un impacto potencial es la escala de las operaciones asistidas por IA. Cuando una tarea se puede dividir en subtareas independientes, varios agentes pueden trabajar simultáneamente en lugar de requerir un bucle de agente para procesar cada parte en secuencia.

Un enjambre puede distribuir una carga de trabajo mayor entre varios agentes, permitiendo que las tareas independientes se realicen al mismo tiempo. Esta coordinación puede ser útil para flujos de trabajo complejos o de alto volumen.

Los enjambres también pueden cambiar la forma en que se organiza el trabajo especializado. Diferentes agentes pueden encargarse de la investigación, el análisis o la revisión en función de sus capacidades. De esta manera, un flujo de trabajo de IA se puede dividir en roles con diferentes responsabilidades en lugar de depender de un agente para realizar cada parte del proceso.

El impacto no siempre es positivo. Más agentes implican más elementos en funcionamiento. Las organizaciones necesitan gestionar cómo se comunican los agentes, cómo se transfiere el trabajo y qué sucede cuando los agentes producen resultados contradictorios. Ejecutar varios agentes también puede aumentar los costos, especialmente cuando los agentes interactúan con frecuencia.

Los enjambres también pueden cambiar el papel de las personas dentro de un flujo de trabajo habilitado por IA. Los empleados pueden dedicar más tiempo a definir objetivos de IA, revisar resultados y gestionar excepciones en lugar de completar directamente cada tarea. Ese cambio de responsabilidades puede reducir el trabajo humano en algunos procesos, al tiempo que crea la necesidad de una mayor supervisión y gestión.

Estos cambios afectan la forma en que las organizaciones estructuran los flujos de trabajo, asignan recursos e involucran a las personas en el trabajo asistido por IA. Es importante tener en cuenta esos efectos al evaluar si un enjambre se adapta a una tarea en particular.

Los enjambres de agentes de IA y los sistemas multiagente implican que varios agentes de IA trabajan dentro del mismo sistema. Los términos a veces se usan indistintamente, pero el sistema multiagente es generalmente el término más amplio.

• Un sistema multiagente puede incluir agentes que trabajan de forma independiente, siguen un flujo de trabajo predefinido o interactúan entre sí. Los agentes pueden tener diferentes funciones y capacidades, pero no necesariamente necesitan colaborar estrechamente.
  
  
• Un enjambre de agentes describe una configuración más colaborativa. Los agentes pueden dividir una tarea más grande, especializarse en diferentes tipos de trabajo, compartir información y responder a las acciones o resultados de otros agentes. El grado de coordinación puede variar. Algunos enjambres dependen de un agente central u orquestador, mientras que otros permiten que los agentes interactúen de manera más directa.

La distinción no siempre es clara. Un sistema con varios agentes independientes puede ser un sistema multiagente sin funcionar como un enjambre, mientras que un enjambre se puede organizar de varias maneras diferentes. En la práctica, los términos a menudo se superponen, y “enjambre” pone más énfasis en la actividad coordinada de los agentes.

Un enjambre de agentes de IA organiza el trabajo para que varios agentes puedan contribuir a un objetivo común. El proceso exacto depende del diseño del enjambre, pero la mayoría de los sistemas deben abordar cuatro preguntas:

1. ¿Qué hay que hacer?
2. ¿Quién debería hacerlo?
3. ¿Cómo deberían volver a juntarse los resultados?
4. ¿Qué controles de gobernanza determinan a qué puede acceder, decidir y cambiar cada agente?

Considere una empresa que quiere realizar una investigación de un nuevo mercado. Un enjambre puede hacer que un agente desarrolle el plan de investigación, que varios agentes investiguen diferentes aspectos del mercado en paralelo y que otro agente revise y combine sus hallazgos. Este arreglo permite que diferentes partes de la investigación se realicen simultáneamente, al tiempo que cada agente tiene un área de responsabilidad específica.

El enjambre primero necesita dividir el objetivo general en tareas más pequeñas. Un agente de planificación podría hacerlo explícitamente, o las tareas podrían definirse de antemano como parte del flujo de trabajo.

La forma en que se divide el trabajo depende del problema. Algunas tareas pueden manejarse de forma independiente y enviarse a varios agentes a la vez. Otras tareas dependen de resultados anteriores y deben realizarse en secuencia. Un agente de investigación, por ejemplo, podría necesitar completar su trabajo antes de que otro agente pueda analizar los hallazgos.

Los agentes también pueden asumir roles especializados. Un agente puede centrarse en recopilar información mientras otro analiza datos o comprueba la calidad del trabajo. Una instrucción del sistema puede definir las instrucciones o el comportamiento de un agente, mientras que sus herramientas y otras capacidades determinan qué trabajo puede realizar el agente. La especialización permite al enjambre asignar trabajo según las instrucciones, herramientas o capacidades del agente.

Una vez que se divide el trabajo, los agentes necesitan acceso a la información necesaria para completar sus tareas. Esa información puede moverse entre agentes de diferentes maneras.

Los agentes pueden enviar mensajes directamente entre sí. También pueden usar llamadas a funciones para emplear herramientas o sistemas externos y pasar la información resultante al flujo de trabajo. Un espacio de trabajo o memoria compartidos puede permitir que varios agentes accedan a la misma información.

Los agentes también pueden pasar archivos, hallazgos de investigación, código u otros resultados a medida que una tarea conduce a otra. Los sistemas de recuperación también pueden proporcionar a los agentes contexto externo de fuentes como documentos, bases de datos o bases de conocimiento conectadas. Los enfoques, como la búsqueda vectorial y la RAG de gráficos, pueden recuperar información relevante de diferentes maneras, dependiendo de cómo estén estructurados los datos subyacentes.

La cantidad de información compartida es importante. Dar a cada agente el historial completo de una tarea puede consumir su ventana de contexto y aumentar la cantidad de información que el sistema necesita procesar. Dar a un agente muy poco contexto puede llevar a trabajos incompletos o inconsistentes. Los diseños de enjambres necesitan una forma de proporcionar a los agentes la información que necesitan sin generar una sobrecarga innecesaria.

La comunicación por sí sola no hace que un enjambre sea eficaz. El sistema también necesita coordinar lo que sucede a continuación.

Un agente central o capa de orquestación de agentes puede asignar tareas, supervisar el progreso y decidir cuándo los resultados están listos para combinarse. En sistemas más grandes, la observabilidad puede ayudar a los equipos a realizar un seguimiento de la actividad de los agentes, las llamadas a herramientas, las transferencias y los resultados. En otros diseños, los agentes pueden determinar sus próximas acciones en función de los mensajes, el estado compartido o los resultados de otros agentes.

La coordinación también puede implicar la revisión del trabajo. Un agente puede verificar la salida de otro agente antes de que se convierta en parte del resultado, o un flujo de trabajo puede requerir la aprobación humana antes de que un agente actúe. Si el trabajo está incompleto, el enjambre puede devolver la tarea para otro intento o asignarla a otro agente.

El paso final es reunir los resultados individuales. Un agente podría sintetizar los hallazgos en un informe final, mientras que otro sistema podría combinar los resultados automáticamente. El objetivo es convertir muchas piezas de trabajo separadas en un resultado que aborde la tarea original.

Un enjambre de agentes no es simplemente una colección de agentes de IA. Es un proceso coordinado en el que se divide el trabajo, la información se mueve entre agentes y los resultados individuales contribuyen a un objetivo compartido. La forma en que se organizan esas actividades determina cómo se comporta el enjambre y qué tipo de tareas puede manejar.

La arquitectura de un enjambre de agentes de IA varía según la tarea, las relaciones entre las tareas y el nivel de coordinación requerido. Estas opciones forman parte de una arquitectura multiagente más amplia, con algunos patrones que describen cómo se ejecuta el trabajo y otros que describen cómo se organizan los agentes o cómo colaboran y toman decisiones. Estos patrones también se pueden combinar dentro del mismo enjambre.

• Secuencial: Los agentes manejan el trabajo paso a paso, con cada agente usando la salida del agente anterior. Por ejemplo, un agente podría recopilar información, otro podría analizarla y un tercero podría preparar el informe final. Este enfoque se adapta a tareas en las que los pasos posteriores dependen de los anteriores, pero limita la oportunidad de realizar trabajos en paralelo.
  
  
• Paralelo: Múltiples agentes trabajan en partes distintas de una tarea al mismo tiempo antes de combinar sus resultados. Un enjambre de investigación de mercados, por ejemplo, podría hacer que diferentes agentes investiguen a los competidores, los clientes y las tendencias de la industria. La ejecución paralela puede acortar un flujo de trabajo cuando las tareas son realmente independientes y la sobrecarga de coordinación no supera el tiempo ahorrado.
  
  
• Iterativo: Los agentes repiten o refinan el trabajo en función de los resultados de pasos anteriores. Un agente puede producir un resultado inicial, otro puede revisarlo y el trabajo puede volver al agente original para su revisión. Este patrón puede ser útil cuando la calidad de un resultado depende de la evaluación y el refinamiento repetidos.

• Centralizado o dirigido por el gerente: Un agente central o capa de orquestación dirige el trabajo, asigna tareas y recopila resultados de otros agentes. Esta estructura puede proporcionar un punto de control claro, pero el agente o sistema de coordinación también puede convertirse en una dependencia para el resto del flujo de trabajo.
  
  
• Jerárquico: Los agentes están organizados en niveles, con agentes de nivel superior asignando trabajo a agentes de nivel inferior. Un coordinador puede descomponer un objetivo mayor en tareas, mientras que otros agentes gestionan grupos más pequeños de agentes especializados. Las estructuras jerárquicas pueden ayudar a organizar flujos de trabajo complejos, pero agregan capas de coordinación adicionales.
  
  
• Descentralizado o peer-to-peer: Los agentes coordinan de forma más directa sin depender de un solo agente para gestionar cada interacción. Los agentes pueden responder a los mensajes, al estado compartido o a los resultados de otros agentes y determinar sus próximas acciones en función de la información disponible. Esto puede reducir la dependencia de un coordinador central, pero puede dificultar la coordinación y el control.

• Transferencias: Un agente transfiere la responsabilidad de una tarea a otro agente cuando se necesita una capacidad o función diferente. Por ejemplo, un agente de triaje podría enrutar una solicitud a un agente especializado que pueda manejarla. Las transferencias permiten que diferentes agentes se responsabilicen de distintas partes de un flujo de trabajo.
  
  
• Supervisor-trabajador: Un agente supervisor delega tareas a agentes trabajadores y evalúa o combina sus resultados. El supervisor puede determinar qué trabajo se necesita, asignarlo a los agentes apropiados y decidir qué sucede a continuación.
  
  
• Debate o crítica: Múltiples agentes examinan un problema o una salida existente desde diferentes perspectivas. Un agente puede desafiar el razonamiento de otro o identificar debilidades en su respuesta. Esto puede ser útil cuando exponer desacuerdos o posibles errores es más valioso que confiar en una sola respuesta.
  
  
• Votación o consenso: Múltiples agentes producen recomendaciones o juicios que luego se comparan para alcanzar un resultado combinado. Este enfoque puede ser útil cuando el acuerdo independiente es informativo, aunque el acuerdo entre agentes no garantiza que el resultado sea correcto.
  
  
• Colaboración de estado compartido: Los agentes trabajan desde una representación compartida de la tarea, como un espacio de trabajo, memoria u otro estado compartido. Los agentes pueden leer y actualizar la información a medida que avanza el flujo de trabajo en lugar de pasar cada resultado directamente de un agente a otro. Esto puede respaldar la colaboración en flujos de trabajo más complejos, pero requiere una gestión cuidadosa de la información a la que los agentes pueden acceder y cambiar.

Los marcos pueden implementar y combinar estos patrones de diferentes maneras. El SDK de OpenAI Agents proporciona herramientas para crear agentes, gestionar transferencias y coordinar flujos de trabajo de múltiples agentes. AutoGen proporciona componentes para construir y coordinar aplicaciones multiagente. LangChain proporciona herramientas para construir aplicaciones en torno a modelos de lenguaje y agentes, incluyendo flujos de trabajo multiagente. Estos marcos utilizan diferentes enfoques, por lo que los patrones que admiten no representan una taxonomía universal de arquitecturas.

Estos patrones no son mutuamente excluyentes. Un enjambre puede emplear una estructura jerárquica de coordinación para asignar trabajo, ejecutar tareas independientes en paralelo y usar una revisión iterativa antes de producir un resultado final. Por lo tanto, los patrones de arquitectura y ejecución deben entenderse como opciones de diseño que se pueden combinar de acuerdo con los requisitos del flujo de trabajo.

Los enjambres de agentes de IA pueden ofrecer beneficios cuando un flujo de trabajo se beneficia de la coordinación entre múltiples agentes. El valor proviene menos de la cantidad de agentes involucrados y más de la eficacia con la que se combinan sus capacidades. Según el caso de uso, los enjambres pueden mejorar la velocidad, la capacidad, la flexibilidad o la calidad de los resultados. Para algunos flujos de trabajo, un solo agente puede seguir siendo el enfoque más simple y eficaz.

• Adaptabilidad: un enjambre puede adaptarse a medida que surge nueva información. Los agentes pueden responder a condiciones cambiantes, revisar planes o redirigir el trabajo sin necesidad de que cada paso esté predefinido. Esto es útil cuando la nueva información puede cambiar lo que debe suceder a continuación o cuando el trabajo es difícil de predecir por adelantado.
  
  
• Ejecución delegada: las partes rutinarias de un flujo de trabajo pueden continuar sin que una persona dirija cada paso individual, siempre que los agentes tengan permisos y reglas de coordinación claramente definidos. La revisión humana puede seguir siendo obligatoria para acciones sensibles o con consecuencias.
  
  
• Carga de trabajo distribuida: distribuir el trabajo entre varios agentes puede ayudar a las organizaciones a manejar mayores volúmenes de trabajo, lo que facilita el soporte de flujos de trabajo de gran volumen o uso intensivo en recursos. Este beneficio es relevante cuando el trabajo independiente se puede distribuir entre múltiples agentes, incluso mediante escalado horizontal.
  
  
• Múltiples perspectivas: los agentes independientes pueden abordar el mismo problema desde diferentes ángulos, generando ideas, recomendaciones o análisis alternativos. Esto puede ayudar a los equipos a comparar perspectivas, explorar opciones, desafiar suposiciones e identificar problemas que merecen una mayor investigación. En algunos flujos de trabajo, combinar estas contribuciones puede crear una forma de inteligencia colectiva al basarse en múltiples respuestas independientes.
  
  
• Ejecución más rápida: El trabajo paralelo puede reducir el tiempo transcurrido al permitir que se ejecuten tareas independientes al mismo tiempo.
  
  
• Control de calidad mejorado: hacer que los agentes examinen el mismo problema o revisen los resultados de los demás puede poner de manifiesto desacuerdos y posibles errores. Esto es más útil cuando esas discrepancias serían difíciles de identificar a través de un solo paso, pero no garantiza la corrección, particularmente cuando los agentes comparten el mismo modelo, datos o suposiciones.
  
  
• Capacidades especializadas: las diferentes partes de un flujo de trabajo pueden utilizar capacidades adecuadas a sus requisitos específicos. Esto es útil cuando un proceso necesita una combinación de modelos, herramientas o entornos de ejecución, como los modelos Claude de Anthropic y herramientas de programación como Claude Code.
  
  
• Flexibilidad del flujo de trabajo: un flujo de trabajo se puede cambiar modificando componentes individuales en lugar de rediseñar todo el proceso. Esta modularidad puede ser valiosa cuando es probable que los requisitos, las herramientas o los modelos cambien con el tiempo.

Los enjambres de agentes pueden fallar de varias maneras a medida que el trabajo se mueve entre agentes. Un agente puede producir un resultado incorrecto o incompleto. Otro agente podría basarse en ese resultado, o diferentes agentes podrían llegar a conclusiones contradictorias.

También surgen problemas cuando los agentes reciben el contexto incorrecto, pierden información entre pasos o toman acciones no deseadas. Estas fallas pueden hacer que el comportamiento del enjambre sea más difícil de diagnosticar y controlar.

• Resultados contradictorios: los agentes independientes pueden llegar a conclusiones diferentes o producir resultados incompatibles. El enjambre necesita una forma de comparar los resultados y decidir cómo deben gestionar los desacuerdos.
  
  
• Administración del contexto: A medida que los flujos de trabajo se vuelven más complejos, decidir qué información debe recibir cada agente puede convertirse en un desafío.
  
  
• Sobrecarga de coordinación: el sistema necesita gestionar las asignaciones de tareas, el intercambio de información y los conflictos entre agentes. La coordinación puede volverse más difícil a medida que los flujos de trabajo involucran más agentes e interacciones.
  
  
• Propagación de errores: un error de un agente puede convertirse en una entrada para otro. Sin las comprobaciones adecuadas, un error puede moverse a través del flujo de trabajo y afectar el resultado final.
  
  
• Mayores costos: Ejecutar múltiples agentes puede incrementar los costos de modelos y computación, especialmente cuando los agentes intercambian grandes cantidades de información, interactúan con frecuencia o repiten el trabajo.
  
  
• Depuración más difícil: cuando un enjambre produce un resultado incorrecto, el origen puede ser un agente individual, una interacción entre agentes o la forma en que se transmitió la información a través del flujo de trabajo. Esto puede hacer que los problemas sean más difíciles de rastrear que en un sistema de agente único.
  
  
• Seguridad y acceso: diferentes agentes pueden necesitar acceso a diferentes datos, herramientas o sistemas. Esos permisos deben controlarse cuidadosamente, especialmente cuando los agentes pueden actuar sin instrucción humana directa.
  
  
• Complejidad innecesaria: múltiples agentes no aportan beneficios para todas las tareas. Para problemas más simples, la coordinación y la infraestructura adicionales pueden agregar complejidad sin aportar suficiente valor para justificarla.

Un enjambre de agentes de IA puede ser útil cuando dividir una tarea entre varios agentes ofrece una ventaja clara frente a gestionarla con un solo agente u otro enfoque. Para una implementación más compleja, una prueba de concepto (POC) puede ayudar a determinar si los beneficios justifican la coordinación, los recursos y la complejidad adicionales antes de desplegar un enjambre a mayor escala. Considere un enjambre de agentes cuando:

• El problema se puede dividir en componentes significativos: Las diferentes partes del trabajo requieren actividades, decisiones o áreas de especialización separadas.
  
  
• Partes del trabajo pueden realizarse en paralelo: este enfoque puede reducir el tiempo transcurrido, pero las tareas deben ser genuinamente independientes y el tiempo ahorrado debe superar la coordinación requerida.
  
  
• Ningún agente es adecuado para toda la tarea: el flujo de trabajo se beneficia de combinar diferentes capacidades, herramientas, modelos o instrucciones. Los agentes separados tienen más sentido cuando el objetivo es dar a cada parte del flujo de trabajo capacidades adaptadas a sus requisitos específicos.
  
  
• La escala del trabajo supera lo que un agente puede gestionar de manera eficiente: el volumen o la complejidad del trabajo es lo suficientemente importante como para dividirlo entre varios agentes. La distribución se vuelve más relevante cuando un solo agente tendría dificultades para manejar cargas de trabajo grandes, continuas o que consumen muchos recursos.
  
  
• El flujo de trabajo debe adaptarse a medida que cambian las condiciones: es posible que los agentes deban tomar decisiones, responder a nueva información o redirigir dinámicamente el trabajo a medida que se desarrolla un proceso. Un agente puede examinar el resultado de otro agente, o varios agentes pueden resolver el mismo problema de forma independiente. Este enfoque es más relevante cuando el proceso completo es difícil de predecir o es vulnerable a condiciones externas cambiantes. También permite a los agentes comparar resultados, lo que puede revelar desacuerdos o posibles errores que de otro modo pasarían desapercibidos.
  
  
• La coordinación en sí misma crea valor: el resultado depende no solo de completar las tareas, sino de combinar las contribuciones de múltiples agentes, incluso de múltiples equipos, para producir resultados más útiles.

Un enjambre puede no ser apropiado cuando la tarea es sencilla, cuando cada paso depende en gran medida del anterior o cuando la coordinación adicional de múltiples agentes aportaría poco beneficio. En esas situaciones, un solo agente o un flujo de trabajo automatizado convencional puede ser más simple, más fácil de gobernar y menos costoso de operar.