De LLMs a Sistemas Multiagente: La Ruta Real hacia la IA Agentica

La inteligencia artificial agentica representa un cambio de paradigma: ya no se trata solo de generar respuestas con un modelo de lenguaje, sino de construir agentes autónomos, con razonamiento, memoria, planificación y capacidad de coordinación. Y si además hablamos de sistemas multiagente, la complejidad se multiplica… y también su potencia. En esta entrada te presento una visión estructurada y progresiva de los componentes que hacen posible construir IA agentica real, no solo prototipos o juguetes de laboratorio.

El camino de menor a mayor complejidad

La siguiente representación visual resume muy bien las capas necesarias para construir sistemas de agentes sofisticados: IA Landscape

1. LLMs: El Núcleo del Sistema

Los Modelos de Grandes Morelos de Lenguaje como GPT, Claude o Mistral son la base. En esta capa encontramos:

  • APIs de LLMs: la interfaz básica para interactuar con el modelo.
  • Tokenización y parámetros de inferencia: controlan cómo se procesa el texto.
  • Prompt Engineering: el arte de diseñar instrucciones precisas. Aunque esta capa permite tareas impresionantes, no basta para construir agentes. Aquí se habla, pero no se piensa ni se decide.

2. Agentes de IA: Pensar y Actuar

Un agente de IA va más allá de un modelo pasivo. Tiene:

  • Razonamiento estructurado: con técnicas como ReAct (Reason + Act) o Chain-of-Thought.
  • Gestión de herramientas: llamadas a funciones externas, APIs, motores de búsqueda, etc.
  • Memoria y estado: capacidad para recordar y actuar en función de contextos anteriores.
  • Planificación de tareas: descomposición de objetivos complejos en subtareas manejables. Este es el nivel donde un modelo comienza a comportarse como un agente inteligente.

3. Sistemas Agenticos: Colaboración entre Agentes

Cuando varios agentes interactúan y cooperan, aparecen nuevos desafíos:

  • Roles y especialización: cada agente cumple una función concreta.
  • Comunicación entre agentes: intercambio de información para coordinar acciones.
  • Routing y Scheduling: decidir qué agente se activa y cuándo.
  • Multi-Agent RAG: combinación de múltiples agentes en procesos de recuperación aumentada.
  • Coordinación de estado: mantener la coherencia entre múltiples agentes activos. Este nivel es esencial para resolver tareas distribuidas, complejas o que requieren diversas habilidades.

4. Infraestructura Agentica: Escalabilidad y Robustez

Ningún sistema de agentes sobrevive sin una infraestructura adecuada. Aquí hablamos de:

  • Orquestación: coordinar flujos de trabajo entre agentes.
  • Controles human-in-the-loop: permitir supervisión y corrección humana.
  • Observabilidad y logging: trazabilidad y depuración del comportamiento del sistema.
  • Automatización de workflows: encadenar procesos sin intervención manual.
  • Seguridad y control de acceso: proteger recursos y controlar permisos.
  • Gestión de costes y rate limiting: evitar abusos y optimizar el uso de recursos.
  • Manejo de errores y reintentos: garantizar resiliencia y tolerancia a fallos. Esta capa convierte a un conjunto de agentes en un sistema confiable, seguro y operable a escala.

Conclusión

Construir sistemas agenticos no es solo cuestión de usar la herramienta de moda. Requiere entender:

  • Cómo razonan y actúan los agentes
  • Cómo se comunican y coordinan en sistemas multiagente
  • Qué infraestructura necesitan para funcionar de forma fiable Si te interesa de verdad la IA agentica, el camino empieza con los LLMs pero no termina ahí. El verdadero reto está en conectar razonamiento, colaboración y operación a escala. Y ahí es donde se construye la IA del futuro.