AI
25. julio 2025 por Stefan Trockel
Patrones de arquitectura para agentes exitosos
Las implementaciones de agentes más exitosas siguen un principio común: agentes pequeños y enfocados con áreas de responsabilidad claramente definidas, en lugar de superagentes monolíticos. Estos “microagentes” conservan su autonomía, pero operan en contextos definidos.
En la práctica, cinco patrones de diseño dominan:
1. Encadenamiento: enlaza pasos LLM, donde la salida de un paso se convierte en la entrada del siguiente. Ideal para análisis o procesos en múltiples etapas.
2. Enrutamiento: el agente decide qué sub-herramientas o caminos usar según la entrada. Perfecto para tareas de clasificación con diferentes procesos posteriores.
3. Paralelización: procesamiento simultáneo de múltiples aspectos para mejor rendimiento. Valioso especialmente para subtareas independientes.
4. Trabajadores orquestadores: un agente principal divide tareas complejas entre subagentes especializados. Patrón maestro para sistemas complejos.
5. Evaluador-optimizador: autoevaluación y mejora iterativa de sus propias salidas. Esencial para asegurar la calidad.
Estos patrones no son conceptos teóricos. Funcionan. Hoy. En producción.
Gestión de memoria: el factor de éxito subestimado
Los agentes exitosos olvidan deliberadamente. Implementan:
Memoria a corto plazo para el contexto actual
Memoria a largo plazo para hechos importantes y preferencias
Memoria episódica de interacciones pasadas
Mecanismos de expiración para información irrelevante
Un agente sin gestión de memoria inteligente se ahogará en basura de datos tras tres días. Con la memoria adecuada, funcionará de manera estable durante meses.
MCP: El nuevo estándar para el uso de herramientas por agentes
Piensa en el Model Context Protocol (MCP) como una tienda de aplicaciones para capacidades de agentes. Mientras que antes el uso de herramientas requería integración individual, ahora el MCP proporciona una arquitectura plug-and-play.
Ejemplo práctico: un agente de análisis de datos descubre que necesita una nueva herramienta de visualización. Antes, esto requeriría que un desarrollador programara la integración. Con MCP, el agente puede:
Encontrar la herramienta de manera independiente en el registro MCP
Verificar si su política de autenticación permite su uso
Integrar y usar la herramienta
Registrar su uso de manera transparente
Esto resuelve elegantemente el dilema de autonomía y control: el agente puede usar nuevas herramientas de manera independiente (autonomía), pero solo aquellas registradas en MCP y aprobadas para su contexto (control).
Gobernanza: la nueva realidad de ceder control
Este ejemplo nos lleva de nuevo a la gobernanza de agentes. La autonomía del agente no nos libera de la responsabilidad. Sin embargo, ceder control a sistemas autónomos requiere nuevos modelos de gobernanza.
Vale la pena recordar que tus colegas humanos también cometen errores de vez en cuando y considerar cómo manejas esto en tu organización. Existen muchas diferencias, pero una cultura consciente del error también será necesaria para los agentes.
En la práctica, la solución suele encontrarse no en control total ni en confianza ciega, sino en colaboración híbrida humano-agente.
Los puntos de decisión claros son esenciales. El agente debe saber:
Cuándo puede tomar decisiones autónomas
Cuándo debe pedir aclaración
Cuándo debe escalar
De la demo a la producción
Los problemas de gobernanza muestran que entender a los agentes es una cosa, pero usarlos de manera productiva es otra muy distinta. Existe una gran brecha entre los impresionantes demos de LinkedIn y la dura realidad de la producción. Y es precisamente aquí donde se separa el grano de la paja.
Un proof of concept se construye rápidamente. Unas pocas llamadas a la API, un poco de ingeniería de prompts, y tu agente ya está resolviendo tareas impresionantes en un entorno protegido. Pero luego surgen preguntas incómodas: ¿Cómo se comportará el agente frente a 10,000 solicitudes al día? ¿Qué ocurre en casos límite que nadie ha previsto? ¿Cómo se integra en los sistemas existentes con todas sus particularidades heredadas? Y, sobre todo: ¿cómo garantizar que siga funcionando con la misma fiabilidad dentro de tres meses que el primer día?
El camino pragmático a seguir
Entonces, ¿qué deberías hacer? Las implementaciones de agentes más exitosas siguen principios claros:
Comenzar pequeño y crecer de manera dirigida: Una tarea por agente. Se domina la complejidad mediante la orquestación, no a través de super agentes.
Memoria con fecha de caducidad: No recuerdes todo, olvida lo que necesitas olvidar. Un agente que sabe lo que no necesita saber es un buen agente.
Los frameworks ayudan, pero también pueden añadir complejidad: Usa abstracción, pero entiende lo que ocurre debajo. A veces, “Python simple” es más fácil que un framework abstracto.
Monitoreo desde el primer día: Los agentes son difíciles de depurar. Sin un registro y trazado adecuados, estás ciego.
Conclusión: los agentes están aquí – ¡úsalos correctamente!
2025 es el año de los agentes porque finalmente entendemos qué son: no solucionadores de problemas mágicos, sino componentes de software bien orquestados. Los estándares existen, los patrones están probados, las herramientas están disponibles.
La clave no es construir el agente autónomo perfecto, sino desarrollar los agentes correctos para las tareas correctas e integrarlos de manera sensata en los procesos existentes.
Los agentes están cambiando la forma en que trabajamos, pero solo si se entienden, controlan y usan de manera responsable. El bombo puede ser molesto, pero el potencial es real. Es hora de aprovecharlo.
