Un sistema multiagente consta de varios agentes de inteligencia artificial (IA) que actúan de forma autónoma pero que trabajan de forma colaborativa para comprender los pedidos del usuario, tomar decisiones y realizar tareas para lograr un objetivo colectivo.

Los sistemas multiagente resuelven problemas complejos, de varios pasos y a gran escala, liberando a los equipos para que se centren en el trabajo de mayor valor.

Algunos ejemplos de sistemas multiagente en negocios incluyen:

• Servicio al cliente: los agentes de IA pueden trabajar juntos para realizar un seguimiento del problema de un cliente en una llamada de soporte técnico, recomendar correcciones, escalar la solución y ajustar la facturación o emitir un reembolso.
• Cadena de suministro: los agentes que representan a diferentes proveedores pueden colaborar en tiempo real para proyectar las necesidades de inventario, asignar recursos y ajustar las operaciones según sea necesario.
• Detección de fraudes y seguridad: los agentes de IA pueden monitorear actividades fraudulentas, evaluar riesgos y adaptar las acciones de una organización para reducir las amenazas.

Comprender los sistemas multiagente

Las capacidades de los sistemas multiagente van mucho más allá de la simple automatización de flujos de trabajo, en parte, gracias a los agentes de IA, que son esencialmente la próxima frontera de la IA generativa. Los agentes de IA superarán con creces las capacidades de chatbots simples y avanzarán en lo posible con copilotos de IA. Piense en un solo ser humano operando de forma independiente: una persona solo puede tener cierta expertise y, trabajando de forma aislada, lograr solo tanto. Lo mismo ocurre con los agentes de IA: colaborar logra mucho más que trabajar en solitario. Los sistemas multiagente que colaboran de forma autónoma entre sí para gestionar flujos de trabajo más complejos pueden mejorar la productividad y eficiencia de una organización.

Un ejemplo del mundo real de un sistema multiagente está en RR. HH., donde los agentes respaldan de forma autónoma el proceso de reclutamiento a través de la selección, clasificación y recomendación de candidatos.

Otro ejemplo es en toda la cadena de suministro, donde los agentes de IA evalúan de forma autónoma el impacto del tiempo de inactividad de las máquinas, reprograman los pedidos afectados, reasignan el inventario y planifican y programan el mantenimiento.

• IA: el poder cerebral en el centro de un agente de IA
• Agente de IA: un subconjunto de agentes inteligentes que lleva su propia agencia un paso más allá a través de la especialización, y toma de decisiones y realización de tareas autónomas
• Grandes modelos de lenguaje (LLM): un sistema de IA entrenado en cantidades masivas de datos para que los agentes de IA puedan comprender el lenguaje humano y responder conversacionalmente—respondiendo preguntas, generando texto y tomando otras decisiones basadas en el contexto que aprendió—.
• Orquestación: intercambios de información entre agentes de IA
• Entorno: espacio físico, digital y simulado donde funciona la IA

¿Cómo funciona un sistema multiagente?

Un sistema multiagente distribuye tareas y comunicación entre agentes individuales, cada uno de los cuales aporta su talento especializado para lograr colectivamente un objetivo y aprender de él en un entorno compartido. Esta división de tareas es la clave de la capacidad de un sistema multiagente para resolver problemas complejos.

Arquitecturas de sistemas multiagente clave

Un sistema multiagente normalmente funciona como una red centralizada o descentralizada.

• En una red  centralizada, un único servidor controla las interacciones e información de los agentes de IA. Este organizador (en un escenario humano, el jefe de proyecto) tiene la capacidad de razonar sobre todo el proceso y sistema, simplificando las comunicaciones y estandarizando la información. El principal inconveniente de usar un sistema multiagente centralizado es que puede crear un único punto de fallo.
• En una red  descentralizada, son los agentes de IA quienes controlan sus propias interacciones directamente entre sí en lugar de un único servidor ("gestor de proyectos"). Los agentes de IA especializados tienen una comprensión común y una responsabilidad compartida de lo que intentan lograr. Aunque es más robusta y escalable que una red centralizada, el principal inconveniente de usar un sistema multiagente descentralizado es que requiere una coordinación más compleja.

¿Cuál es la diferencia entre un sistema multiagente y de agente único?

Existen varias diferencias entre los sistemas multiagente y los sistemas de agente único.

• Lo agentes únicos de IA trabajan de forma autónoma dentro de su propio entorno para realizar una tarea solicitada. Usan LLM para comprender los pedidos de los usuarios, diseñan flujos de trabajo y pueden llamar a herramientas para ejecutar los flujos de trabajo que planifican.
• En un sistema multiagente, varios agentes de IA interactúan entre sí de forma fluida e iterativa, reuniendo sus propiedades individuales y expertise no solo para lograr la tarea, sino también para aprender. Un sistema multiagente puede tener miles de agentes individuales.

La colaboración es una estrategia que todas las empresas usan para hacer que los equipos sean mayores que la suma de sus partes, y estas tácticas pueden incluir la gestión de proyectos, reuniones scrum y foros de discusión. La colaboración permite a los agentes de IA lograr más que cuando actúan de forma independiente; por ejemplo, perder oportunidades fuera de su especialización. Al hablar entre sí, los agentes de IA actúan más como un equipo humano y pueden llenar brechas que, de lo contrario, no se abordarían.

La diferencia entre los dos sistemas es como tener un solo experto realizando su especialidad individual como un engranaje en una rueda versus un equipo de expertos coordinando y teniendo éxito en tiempo real.

Una distinción clave entre un sistema de agente único y un sistema multiagente es la capacidad superior de este último para comprender la complejidad del problema y su eficacia para abordarlo.

Piense en un gerente de proyecto que reúna a un equipo de especialistas individuales —por ejemplo, un ingeniero de software, un diseñador, un gerente de producto, etc.— para hacer cosas mayores colaborando. Un sistemas multiagente es como un jefe de proyecto o plan de proyecto; puede hacer más usando un equipo de especialistas. Asignar agentes de IA a tareas según su especialización ayuda a la LLM a priorizar en qué centrarse para que pueda rendir mejor.

El uso de agentes de IA especializados en un sistema multiagente también brinda a los desarrolladores un marco a seguir, lo que les permite desglosar sus tareas en subtareas más fáciles de codificar. Por último, muchos equipos que usan sistemas multiagente pueden verlos superar a los sistemas de agentes únicos, impulsando nuevas innovaciones y la productividad del desarrollador.

Cuándo elegir un sistema multiagente

En términos generales, cualquier organización que ya use agentes de IA puede obtener los beneficios de un sistemas multiagente. Elegir entre un sistema de agente único y un sistema multiagente depende de las necesidades específicas de cada organización o proyecto; lograr el objetivo se reduce a la capacitación, mantenimiento y resultados de procesamiento —las mismas tareas que se requieren para hacer crecer un equipo de humanos—.

• Un sistema de agente único es ideal cuando las tareas son directas y están bien definidas.
• Un sistema multiagente es ideal cuando las tareas son complejas y requieren expertise en múltiples disciplinas.

Ejemplos de sistemas multiagente del mundo real

Gracias a su flexibilidad y adaptabilidad, los sistemas multiagente son ideales para roles en casi todas las industrias.

• Líneas de fabricación automatizadas: reducir el tiempo de inactividad con agentes de IA de mantenimiento predictivo que auditan los equipos y se comunican con otro agente para programar las reparaciones necesarias
• Redes eléctricas inteligentes: optimizar la distribución de energía usando un agente para supervisar los sistemas meteorológicos y un segundo agente para usar esos datos y proyectar la demanda de energía
• Vehículos autónomos: aumentar la seguridad con el agente de IA que controla los sistemas de cámaras que colaboran con el agente de visualización en pantalla para guiar al conductor
• Atención médica y coordinación del paciente: acelerar el diagnóstico e intervención mediante agentes que representan a diferentes especialistas del cuidado de la salud que trabajan juntos para diseñar un plan de tratamiento integral
• Gestión de la cadena de suministro: responder más rápido a los cambios usando un agente de IA para monitorear las tendencias de ventas y comunicarse con otro agente para ajustar los niveles de reordenamiento
• Sistemas de transporte: mejorar la navegación usando un agente para monitorear las condiciones de tráfico que comparte con un segundo agente que optimiza las rutas para el transporte público

Beneficios de las aplicaciones de sistemas multiagente en tecnología e IA

Dada una tarea compleja como escribir código, un sistema multiagente distribuiría el trabajo como asignaciones para agentes individuales que representan al ingeniero de software, gestor de productos, diseñador, ingeniero de garantía de calidad y otros roles necesarios para la tarea. Cada agente de IA hace su parte, y el sistema multiagente general coordina el trabajo colectivo y permite a los agentes colaborar, razonando los siguientes pasos y más allá para lograr en última instancia el objetivo general.

Si bien los agentes de IA únicos son poderosos por sí mismos, pueden brindar aún más precisión, escalabilidad y flexibilidad cuando forman parte de un sistema multiagente. Un sistema multiagente puede liberar al personal para que se enfoque en un trabajo de mayor valor y más estratégico en lugar de dedicar tiempo a supervisar flujos de trabajo manuales, repetitivos y que requieren mucha mano de obra.

Los beneficios generales de un sistema multiagente incluyen:

• Colaboración: aprovechar la inteligencia colectiva de un equipo de agentes de IA puede comprender y resolver problemas cada vez más complejos.
• Rendimiento: permitir que un grupo más grande de agentes de IA especializados interactúen y aprendan en su entorno permite lograr más y más rápido que agentes individuales que actúan de forma independiente.
• Eficiencia: El patrón de diseño del sistema multiagente brinda a los desarrolladores un marco para cómo desglosar tareas complejas en subtareas más fáciles de codificar.

Crear un sistema multiagente

Al crear un sistema multiagente, es importante tener en cuenta la calidad y profundidad de los datos disponibles para una organización.

Diseñar un sistema multiagente

Empoderar decisiones más inteligentes y lograr eficiencias a escala comienza con un sistema adaptado al entorno de datos único de una organización y los matices de su industria. Esto garantiza que los agentes de IA que comprenden el sistema multiagente de la organización tengan los datos más relevantes y fiables disponibles.

1. Determine las necesidades del proyecto y elija el LLM más ideal para satisfacer esas necesidades. Los mejores LLM para sistemas multiagente ofrecen capacidades avanzadas de razonamiento, comprensión lectora, comprensión del lenguaje y generación de código.
2. Defina el rol y los objetivos para cada agente de IA. Asegúrese de que cada agente de IA sepa qué hacer como parte del objetivo mayor. Asigne el LLM correcto y las herramientas necesarias que puedan necesitar los agentes de IA.
3. Inicie un flujo de trabajo para cada agente de IA. Organice a los agentes de IA para que sus tareas se realicen correctamente y la colaboración sea armoniosa y efectiva. Iniciar el flujo de trabajo incluye establecer el entorno de IA, definir tareas, lanzar de agentes, supervisar la comunicación y generar resultados.

Consideraciones clave al implementar un sistema multiagente

Cada sistema que implementa una organización debe operar de manera eficiente, ética y dentro de las regulaciones establecidas, lo que requiere una evaluación constante y un marco de control.

• Establezca prácticas éticas para usar IA.

• Identifique métricas para el rendimiento de cada agente de IA.

• Vuelva a probar el rendimiento del sistema cuando aumente el número de agentes y/o tareas de IA.

• Evalúe la capacidad del sistema para recuperarse de errores, adaptarse a cambios y brindar continuidad de negocio.

• Supervise y audite continuamente al sistema multiagente para identificar áreas de mejora.

Consideraciones específicas de control

• Aplique estándares que protejan la privacidad de los datos y eviten sesgos y cumpla con las leyes regulatorias y estándares de la industria.
• Programe a los agentes de IA para que monitoreen la actividad de otros agentes e identifiquen cualquier incumplimiento ético.
• Mantenga la visibilidad en la toma de decisiones de los agentes de IA para establecer confianza.
• Establezca transparencia en las operaciones del sistema multiagente para lograr compliance regulatorio.
• Identifique y mitigue el riesgo para reducir errores y aumentar la confiabilidad.

Supervisión humana

• Use un modelo human-in-the-loop para que los flujos de trabajo mantengan alineación con el valor humano.
• Incluya puntos de contacto humanos para monitorear y prevenir acciones autónomas no sancionadas.

Desafíos de los sistemas multiagente

Si bien los sistemas multiagente son altamente capaces, vienen con algunos desafíos a tener en cuenta.

• La IA aún debe ser competente para abordar tareas, flujos de trabajo y procesos de negocio complejos que no están fácilmente preconfigurados o requieren varios pasos para completarse.
• Tener más agentes de IA aumenta la complejidad, configuración y mantenimiento del sistema necesarios.
• Un sistema multiagente descentralizado puede experimentar un comportamiento impredecible entre sus agentes de IA que transmiten información incorrecta sobre basándola en verdad. Detectar la fuente de la inexactitud y gestionar el comportamiento basado en datos incorrectos puede ser difícil.
• Las personas que usan IA también deben seguir las reglas y directrices del uso ético de la IA.

¿Qué es lo que se viene para los sistemas multiagente de IA?

Los agentes de IA representan un cambio importante en la forma en que se realiza el trabajo, desde mejorar las eficiencias operativas hasta brindar más valor de servicio por menos esfuerzo.

Tendencias y proyecciones emergentes

A medida que la IA sea más capaz y la gestión de datos más rigurosa, los sistemas multiagente evolucionarán para generar resultados cada vez más precisos, aplicables y adaptables. Algunos escenarios incluyen el servicio de atención al cliente virtual para responder preguntas comunes, supervisar las cadenas de suministro y gestionar el inventario, pronosticar las tendencias del mercado y recomendar posibles oportunidades de crecimiento, actualizar ofertas de empleo y generar listas de candidatos, y realizar un seguimiento y prevenir el fraude supervisando las transacciones en tiempo real.

Una tendencia futura será combinar sistemas multiagente con algoritmos de machine learning cada vez más dinámicos para avanzar en el análisis de datos y el desarrollo de aplicaciones. Otra tendencia aprovecha la creciente inteligencia y capacidades de los agentes de IA individuales que contribuyen a la eficacia de un sistema multiagente.

Implicaciones de IA y tecnología

A medida que los agentes de IA continúan adaptándose y aprendiendo, los sistemas multiagente impulsarán la IA más profundamente en los problemas más complejos que enfrentan las organizaciones de todos los tamaños, enfoque e industria. Estas capacidades posicionan a la IA para tener un impacto mucho mayor en las empresas y la sociedad.

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