Patrón multi-agente en sistemas de IA

Cuando una tarea es demasiado compleja o toca múltiples dominios, un solo agente se queda corto. La solución es poner a colaborar a varios agentes especializados, cada uno con su rol, sus herramientas y su área de conocimiento.

En este capítulo del libro Agent Design Patterns exploramos el patrón multi-agente:

• cómo se comunican los agentes entre sí,
• cómo se coordinan y
• qué estructuras de organización existen.

Analizamos los principales métodos de interacción y las arquitecturas que los soportan.

Además, pasamos de la teoría a la práctica con siete implementaciones completas y comentadas paso a paso:

• Con CrewAI, un flujo secuencial de investigador y escritor donde la salida de un agente alimenta automáticamente al siguiente mediante el parámetro context
• Con Google ADK, cinco patrones distintos:
  • coordinador con subagentes y delegación automática,
  • agente personalizado sin LLM extendiendo BaseAgent,
  • bucle de ejecución controlado con LoopAgent y condición de parada,
  • pipeline secuencial con paso de datos entre agentes vía session state,
  • ejecución paralela con ParallelAgent y
  • agentes anidados con el patrón agente-como-herramienta usando AgentTool

Cada ejemplo incluye explicaciones detalladas de los componentes clave de cada framework, para que entiendas cómo se orquesta la colaboración entre agentes.

¡Vamos a colaborar! 🤝

Patrón multi-agente en IA: arquitecturas de interacción y cómo implementarlas con CrewAI y Google ADK