La inteligencia artificial (IA) sigue transformando la forma en que las organizaciones gestionan sus flujos de trabajo y recursos. Un desarrollo reciente es el uso de sistemas multi-agente basados en modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) para coordinar tareas, optimizar procesos y mejorar la eficiencia operativa. Estos agentes no solo pueden realizar tareas individuales, sino que también colaboran entre sí para proporcionar soluciones completas en tiempo real.
En este artículo exploraremos cómo capturar procesos y roles, estructurar redes de agentes y usar herramientas existentes para implementar sistemas multi-agente robustos y efectivos.
¿Qué son los sistemas multi-agente?
Un sistema multi-agente utiliza múltiples agentes de IA interconectados que colaboran para resolver problemas complejos. Cada agente tiene un rol específico y puede comunicarse con otros para completar tareas que exceden su capacidad individual.
Por ejemplo, en una empresa, un sistema multi-agente podría incluir un agente de recursos humanos que coordina con un agente de nómina y otro de beneficios legales para responder a un empleado que necesita ajustar sus deducciones fiscales tras un evento personal significativo.
Primeros pasos: Capturar procesos y roles
Para implementar un sistema multi-agente, es esencial mapear cómo fluye el trabajo dentro de la organización:
- Identificar flujos de trabajo y actores:
Más allá de los organigramas tradicionales, los flujos de trabajo muestran cómo las personas y las aplicaciones interactúan según diferentes procesos. Por ejemplo, un empleado puede trabajar con distintos departamentos en un proyecto dependiendo de su rol en ese contexto. - Definir agentes y roles:
Cada actor (persona, aplicación o herramienta) debe representarse como un agente con responsabilidades claras. Además, deben conectarse a otros agentes relevantes para garantizar la coordinación fluida. - Establecer un gráfico dirigido acíclico (DAG):
Para evitar ciclos de consulta entre agentes, la red debe ser un DAG. Esto significa que ningún agente puede depender de otro que también dependa de él, ya sea directa o indirectamente.
Arquitecturas y protocolos de comunicación entre agentes
Existen diversas arquitecturas para diseñar sistemas multi-agente. Una de las más recomendadas es el modelo AAOSA (por sus siglas en inglés), que prioriza la distribución de responsabilidades:
- Autonomía distribuida:
Cada agente recibe una solicitud, decide si puede procesarla, y en caso contrario, delega partes del trabajo a agentes subordinados. - Jerarquía flexible:
Los agentes pueden actuar tanto como «líderes» que distribuyen tareas como «seguidores» que reciben y cumplen solicitudes. - Uso de herramientas y APIs:
Algunos agentes pueden integrar APIs externas como herramientas para cumplir con sus tareas, permitiendo flexibilidad y compatibilidad con soluciones de terceros.
Ejemplo práctico: Un sistema para una intranet empresarial
Imagina un empleado que utiliza una intranet corporativa para informar sobre un evento personal, como la pérdida de un familiar. Este simple mensaje activa automáticamente varios agentes:
- Agente de beneficios: Analiza el impacto en el seguro de salud y planes de jubilación.
- Agente de nómina: Evalúa deducciones fiscales y días de permiso por duelo.
- Agente legal: Ofrece orientación sobre aspectos legales relacionados con la empresa.
Cada agente recopila información relevante y la consolida en una respuesta comprensible para el usuario.
Casos de uso en telecomunicaciones B2B
Un ejemplo más técnico es el de una empresa de telecomunicaciones que usa agentes para atender a clientes empresariales. Supongamos que un cliente informa que su red está lenta y solicita una cotización para una mejora. Aquí, los agentes podrían coordinar de la siguiente manera:
- Diagnóstico de rendimiento de la red:
El agente de operaciones evalúa datos sobre la infraestructura y el uso actual. - Cotización para la mejora:
El agente de ventas colabora con un técnico de campo para proponer una solución personalizada, basada en el presupuesto y las necesidades del cliente.
El resultado final es una respuesta que incluye diagnósticos y recomendaciones claras, entregadas rápidamente gracias a la coordinación entre agentes.
Desafíos y mejores prácticas
Aunque los sistemas multi-agente son potentes, presentan desafíos como bucles infinitos (tailspins) o sobrecargas. Para mitigarlos:
- Implementa supervisión humana: Algunos agentes pueden requerir validación humana antes de tomar decisiones importantes.
- Divide tareas complejas: La subdivisión de problemas reduce la carga en agentes individuales.
- Establece tiempos de espera (timeouts): Esto evita que los agentes queden atrapados esperando respuestas interminables.
El futuro de los sistemas multi-agente
Desde WWWhatsnew.com creemos que los sistemas multi-agente tienen un potencial transformador para las empresas de todos los tamaños. No solo mejoran la eficiencia, sino que también pueden adaptarse rápidamente a cambios en el entorno empresarial. En próximas entregas, exploraremos cómo implementar salvaguardas y abordar desafíos específicos al desarrollar estas redes.