Los agentes de IA no son magia. Son software. Y como cualquier sistema software serio, necesitan arquitectura. Si estás desarrollando copilotos, asistentes autónomos, analistas automáticos o flujos de trabajo asincrónicos, no basta con un buen prompt: necesitas una arquitectura agéntica sólida.
Redacción IA & Software | Mayo 2025
En la era de la Inteligencia Artificial generativa, el enfoque basado en prompts está siendo superado rápidamente por una nueva disciplina: la ingeniería de sistemas agénticos. ¿Qué significa esto? Que pasamos de entrenar modelos a diseñar agentes autónomos capaces de razonar, memorizar y actuar en entornos complejos. Pero no cualquier estructura sirve. Como todo en software, la arquitectura es lo que marca la diferencia.
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA no es simplemente un chatbot con GPT. Es una entidad computacional que razona, recuerda y actúa de forma estructurada. Para ello, se basa en tres componentes esenciales:
- Razonamiento (Reasoning): permite descomponer tareas complejas en pasos más simples, elegir herramientas apropiadas, reflexionar y reajustar la estrategia según los resultados.
- Memoria (Memory): abarca tanto el historial de interacción a corto plazo (como el contexto conversacional), como memorias a largo plazo que almacenan aprendizajes y conocimiento acumulado.
- Herramientas (Tools): amplían las capacidades del agente permitiéndole interactuar con APIs, bases de datos, motores de búsqueda o incluso otros agentes.
Estos tres pilares forman el núcleo de cualquier agente autónomo funcional.
De un solo agente… a sistemas coordinados
Los agentes individuales son adecuados para tareas lineales, simples o que no requieren colaboración. Pero a medida que los desafíos se vuelven más complejos —como generar código, responder consultas complejas, planificar tareas o automatizar decisiones— entramos en el terreno de las arquitecturas multi-agente.
Ventajas de arquitecturas multi-agente:
- Permiten dividir tareas entre agentes especializados.
- Facilitan la paralelización y el procesamiento distribuido.
- Son más escalables y adaptables a flujos dinámicos.
Pero también presentan retos: mayor complejidad, necesidad de protocolos de coordinación, y mayores costes de depuración.
Patrones de arquitectura en sistemas multi-agente
Como ocurre con los microservicios en desarrollo backend, los sistemas agénticos pueden estructurarse según distintos patrones:
🔹 Paralelo: varios agentes trabajan simultáneamente en diferentes partes de una tarea.
Ejemplo: análisis de documentos o revisión de código distribuida.
🔹 Secuencial: la salida de un agente es la entrada del siguiente.
Ejemplo: flujos de aprobación o razonamiento paso a paso.
🔹 Bucle (Loop): el agente repite una tarea hasta alcanzar un umbral de confianza.
Ejemplo: validación de código, pruebas automáticas.
🔹 Router: un agente central dirige el tráfico a los agentes apropiados según el input.
Ejemplo: orquestación de flujos en función del contexto o tipo de petición.
🔹 Red (Network): los agentes colaboran entre sí de forma horizontal, sin jerarquía.
Ejemplo: planificación descentralizada o tormentas de ideas entre múltiples agentes.
🔹 Jerárquico (Hierarchical): agentes supervisores asignan tareas a agentes subordinados.
Ejemplo: árboles de decisión empresariales, asistencia técnica escalonada.
¿Por qué importa todo esto?
Porque a medida que escalamos en autonomía y fiabilidad, la arquitectura deja de ser opcional. No se trata solo de tener un buen modelo base, sino de diseñar sistemas coordinados de agentes, cada uno con una función clara, trabajando juntos como un equipo de expertos.
El futuro de la IA no será monolítico. Será modular, distribuido y estructurado. Y ahí es donde entra en juego la ingeniería de arquitecturas agénticas.
Ya no basta con afinar prompts o integrar APIs. Si queremos construir sistemas verdaderamente útiles, confiables y autónomos —desde copilotos empresariales hasta analistas de datos y agentes de decisión— debemos pensar en términos de arquitectura de software inteligente. La disciplina agéntica no es solo una moda: es el nuevo pilar de la ingeniería de sistemas de IA.
Fuente: Linkedin
