Sistema multiagente

Un sistema multiagente reparte el trabajo entre varios agentes. Puede haber un agente «orquestador» que planea y delega, y subagentes especializados que investigan, redactan, programan o revisan. También existen esquemas en los que los agentes debaten entre sí o se critican mutuamente.

El concepto viene de décadas de investigación en IA distribuida, donde se estudiaban agentes de software que negocian o cooperan. Con los modelos de lenguaje, el tema resurgió: marcos como AutoGen, de Microsoft (2023), facilitaron construir conversaciones entre varios agentes basados en LLM.

¿Por qué dividir? Porque cada agente puede tener su propio contexto, sus propias herramientas e instrucciones enfocadas, y trabajar en paralelo. Anthropic documentó en 2025 que su sistema de investigación con un agente líder y subagentes superó en 90.2 % a un solo agente en su evaluación interna de tareas de investigación, aunque también reportó que estos sistemas usan del orden de 15 veces más tokens que una conversación normal.

Ese es el gran matiz: más agentes significa más costo, más complejidad y nuevas fallas (agentes que se contradicen, duplican trabajo o propagan errores). Para tareas sencillas, un solo agente o un flujo agéntico bien diseñado suele bastar. Para que agentes de distintos proveedores se comuniquen existen protocolos como A2A.