¿Su agente de IA está intentando hacer algo demasiado complicado? Un sistema de agente único está bien para gestionar necesidades simples, pero sus limitaciones se hacen evidentes cuando las tareas se vuelven más complejas. Los desafíos complejos a menudo requieren: • Diversas habilidades • Múltiples perspectivas • Y métodos de razonamiento que se puedan cambiar de forma flexible según la tarea. Aquí es donde los sistemas multiagente resultan útiles. No depende de un único agente que trabaje solo, sino de reunir un equipo de agentes profesionales, cada uno con sus propias herramientas, contexto y tareas. Al definir claramente sus roles, estos agentes pueden colaborar, debatir y optimizar continuamente los resultados de los demás, resolviendo así problemas que un solo agente no puede manejar. Un agente actúa como coordinador en su sistema de IA. No reemplazan técnicas como la reescritura de consultas o la fragmentación, sino que orquestan inteligentemente estas técnicas. Por ejemplo: • Si la búsqueda inicial falla, el agente puede aplicar la reescritura de la consulta. • Elija diferentes estrategias de fragmentación según el tipo de contenido. • Decidir cuándo comprimir el historial de conversaciones para dejar espacio para nueva información. En un sistema RAG multiagente, es posible que veas lo siguiente: 1️⃣ Un agente coordinador maestro es responsable de analizar las consultas y enrutarlas a agentes de recuperación específicos. 2️⃣ Un agente de consulta que puede reescribir términos de búsqueda, seleccionar ubicaciones de búsqueda y construir consultas. 3️⃣ Otro agente es específicamente responsable de decidir cuándo invocar qué herramientas y cómo construir las llamadas a la API de herramientas. 4️⃣ También hay un agente encargado de integrar toda esta información y generar una respuesta. Cada agente tiene su propio dominio de conocimiento, herramientas y memorias, pero trabajan juntos bajo una coordinación unificada. Por supuesto, no todos los problemas requieren una solución multiagente. A medida que los agentes adquieren cada vez más poder de decisión, su naturaleza probabilística puede introducir imprevisibilidad. Es necesario establecer barreras de seguridad, realizar un seguimiento continuo y considerar cuidadosamente si esta complejidad es razonable. En zonas de alto riesgo o sensibles, se necesita una supervisión más cuidadosa para evitar consecuencias imprevistas. En mi opinión, los sistemas multiagente son realmente poderosos cuando realmente se necesitan conocimientos diversos y razonamiento colaborativo. Para tareas más simples, un agente único bien diseñado puede ser más eficiente. Ya no solo diseñamos estrategias para colaborar con los LLM, sino para construir una arquitectura robusta para todo el sistema alrededor del agente. El siguiente es un libro electrónico de ingeniería de contexto:
