¿Qué es un Sistema Multiagente?

Un Sistema Multiagente es una arquitectura en la que varios agentes LLM especializados colaboran, cada uno con su propio prompt, conjunto de herramientas y memoria, para resolver una tarea que excede el alcance razonable de un solo agente. En los stacks de comercio, este patrón permite a los equipos componer expertos acotados, como un redactor, un crítico y un publicador, en lugar de depender de un único prompt sobrecargado y de propósito general.

Definición

Cada agente del sistema es una política autocontenida: un prompt de sistema, una lista de herramientas permitidas y, opcionalmente, memoria persistente. La coordinación se produce mediante uno de varios patrones: un agente supervisor que delega en trabajadores, un bus de mensajes de igual a igual, una pizarra de estado compartido o un runtime en forma de grafo con aristas explícitas. Los agentes se comunican en lenguaje natural, en JSON estructurado o en ambos, y un controlador impone la terminación para que el sistema no entre en bucle indefinidamente. El coste en tokens crece de forma aproximadamente lineal con el número de agentes implicados, por lo que los buenos diseños mantienen el contexto de cada agente al mínimo y solo pasan la porción de estado que necesita el siguiente agente.

Por qué es importante

Repartir el trabajo entre roles mejora la calidad porque cada agente puede ajustarse y evaluarse por separado, y aísla los fallos: una alucinación en un agente de borrador es detectada por un agente crítico antes de que llegue al CMS. El patrón también se traslada de forma natural a los microservicios, lo que lo hace muy adecuado para los stacks de Composable Commerce ya acostumbrados a servicios acotados detrás de la Storefront API. La contrapartida es la complejidad emergente: los agentes pueden bloquearse entre sí, discrepar o amplificar los errores de los demás, así que la observabilidad y unos guardarraíles estrictos no son negociables.

Casos de uso

Un sistema de marketing combina un agente estratega que elige segmentos de audiencia con un agente de copy que redacta emails y un agente de cumplimiento que filtra afirmaciones prohibidas. Un sistema de merchandising utiliza un agente de previsión de demanda, un agente de precios y un agente de inventario que negocian entre sí antes de confirmar un cambio de precio. Un sistema de investigación orquesta un planificador, varios agentes de búsqueda en paralelo y un agente de síntesis para producir informes de mercado, con los resultados almacenados en un Knowledge Graph para su reutilización posterior.

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