🔴 Experto · Nivel 4
Arquitectura Multi-Agente
Delegación, orquestación y workflows entre múltiples agentes trabajando en paralelo. Diseña sistemas donde los agentes colaboran como un equipo.
Fundamentos de sistemas multi-agente
De un agente a muchos: ¿Por qué un solo agente no es suficiente para problemas complejos? Patrones de delegación, especialización y coordinación. Cuándo tiene sentido usar múltiples agentes y cuándo es sobreingeniería.
Topologías de coordinación: Secuencial, en estrella (orquestador), en malla (peer-to-peer), jerárquica. Ventajas y desventajas de cada una con ejemplos reales.
Arquitecturas de referencia: Revisión de sistemas multi-agente reales: asistentes de investigación, sistemas de trading, plataformas de atención al cliente multicanal.
Orquestación y comunicación entre agentes
El agente orquestador: Diseño de un agente central que recibe la petición, la descompone en subtareas y las asigna a agentes especializados. Protocolos de comunicación, colas de mensajes, estado compartido.
Comunicación entre agentes: Paso de mensajes, eventos, publicar-suscribir. Cómo los agentes comparten información sin pisarse ni duplicar trabajo.
Taller de implementación: Construimos un sistema multi-agente simple con Python usando CrewAI o similar. Un agente investiga, otro analiza, otro escribe. Coordinación en tiempo real.
Manejo de errores y resiliencia
Fallos en sistemas multi-agente: ¿Qué pasa si un agente no responde, da una respuesta incorrecta o entra en un bucle infinito? Estrategias de timeout, reintentos, circuit breakers y agentes de respaldo.
Graceful degradation: Diseño de sistemas que siguen funcionando (aunque con menos capacidad) cuando uno o varios agentes fallan.
Casos de error reales: Ejemplos de fallos en producción de sistemas multi-agente y cómo se resolvieron.
Optimización de costes y rendimiento
Gestión de tokens entre agentes: Cada interacción entre agentes consume tokens. Diseño de protocolos eficientes, compartición de contexto, uso de modelos pequeños para tareas sencillas.
Paralelización inteligente: Ejecución concurrente de agentes independientes. Cuellos de botella, balanceo de carga, escalado horizontal.
Benchmarking: Métricas para comparar arquitecturas multi-agente: tiempo de respuesta, coste por tarea, tasa de éxito.
Proyecto final: sistema multi-agente en producción
Diseño completo: Desde la especificación hasta el despliegue. Definición de roles de agentes, flujos de comunicación, manejo de errores, métricas de rendimiento.
Implementación y test: Construcción del sistema completo con pruebas unitarias y de integración. Simulación de fallos para validar la resiliencia.
Demo y evaluación: Presentación del sistema, discusión de decisiones arquitectónicas, análisis de costes y rendimiento.
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