La distinción fundamental entre los sistemas de múltiples agentes y los de un solo agente radica en su enfoque para la resolución de problemas y el alcance de la interacción.

Los sistemas de agente único cuentan con una sola entidad autónoma que trabaja de forma independiente en su entorno para lograr objetivos específicos, sin interacción directa con otros agentes. Piensa en una IA que juega al ajedrez de forma aislada, analizando el tablero y tomando decisiones basadas en reglas predefinidas o estrategias aprendidas. Estos sistemas se destacan en problemas bien definidos en los que la interacción externa es mínima y el control centralizado es eficiente, como los motores de recomendación o la detección de fraude. A menudo, son más fáciles de desarrollar, tienen costos de mantenimiento más bajos y resultados predecibles.

En cambio, los sistemas multiagente se caracterizan por la presencia de varios agentes en un entorno compartido. Estos agentes suelen participar en la colaboración, la competencia o la negociación mientras trabajan para lograr objetivos individuales o colectivos. Son como un equipo de alto rendimiento, en el que cada agente es responsable de una parte del problema y se comunica con los demás para lograr objetivos compartidos. La carga de trabajo distribuida y los roles especializados permiten que los MAS se encargue de desafíos complejos, dinámicos o a gran escala que abrumarían a un solo agente. Aunque son más complejos de diseñar debido a la necesidad de protocolos de comunicación y coordinación sólidos, los MAS ofrecen una flexibilidad, solidez y escalabilidad superiores.

Los sistemas multiagente funcionan distribuyendo tareas y comunicación entre agentes individuales, cada uno de los cuales trabaja en conjunto para lograr un objetivo en un entorno compartido. Este proceso suele incluir lo siguiente:

• Percepción: Los agentes observan su entorno y recopilan datos. Esto puede incluir señales directas o notar cambios en su entorno compartido (también conocido como estigmergia).
• Razonamiento y toma de decisiones: En los sistemas multiagente modernos, este razonamiento se basa principalmente en un modelo de lenguaje grande (LLM) que actúa como el “cerebro” del agente. El LLM se destaca por comprender la intención compleja del usuario, realizar razonamientos de varios pasos y crear planes para lograr un objetivo. Según los datos de su percepción, el agente potenciado por LLM decide el curso de acción más lógico.
• Acción: Los agentes llevan a cabo sus acciones planificadas en el entorno.
• Interacción: Los agentes no trabajan de forma aislada; se comunican, coordinan, negocian y colaboran entre sí. Esto puede implicar el paso directo de mensajes, el intercambio de información o la modificación del entorno que otros agentes pueden observar.
• Organización: Los MAS modernos operan según el principio de organización, en el que una tarea compleja se divide en un flujo de trabajo agéntico estructurado. Piensa en ello como un plan de proyecto en el que se asignan roles y responsabilidades específicos a diferentes agentes. Un “organizador” o una estructura de gráfico predefinida garantiza que se llame a los agentes en la secuencia correcta, que la información fluya entre ellos y que se cumpla el objetivo final. Esto va más allá de la simple comunicación y se convierte en un proceso administrado y orientado a objetivos, que es el enfoque de los frameworks modernos como CrewAI y LangGraph.

Este trabajo en equipo permite que los sistemas multiagente se adapten y resuelvan problemas complejos.

Un sistema multiagente comprende tres elementos fundamentales: agentes, el entorno y mecanismos de interacción.

Estas son las entidades activas que toman decisiones dentro del sistema. Cada agente tiene un grado de autonomía, lo que significa que puede trabajar de forma independiente, percibir su entorno local y tomar decisiones basadas en sus objetivos y la información disponible. Los agentes pueden ser programas de software, bots, robots físicos, drones, sensores o incluso humanos. Son entidades independientes con roles y funcionalidades específicos.

Este es el espacio compartido en el que los agentes trabajan, perciben y se relacionan. El entorno puede ser virtual, como un mundo simulado o una red, o físico, como el piso de una fábrica para agentes robóticos. Proporciona recursos, impone restricciones y sirve como medio de comunicación indirecta.

Para trabajar en conjunto, los agentes deben comunicarse entre sí. Los protocolos de comunicación son las reglas para intercambiar información. Esto incluye la forma en que se formatean los mensajes (como usar JSON o XML) y cómo se envían (como usar HTTP o MQTT). Los lenguajes de comunicación de agentes (ACL), como FIPA ACL y KQML, ofrecen una forma estándar para que los agentes interactúen y compartan información detallada.

• FIPA ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents - Agent Communication Language) es un lenguaje ampliamente utilizado que ayuda a los agentes de software inteligentes a comunicarse entre sí. Se basa en cómo se comunican los humanos, en donde las "acciones" específicas (como "solicitar" o "informar") tienen significados claros. Un mensaje ACL de FIPA tiene campos para indicar quién lo envió, a quién va dirigido, la acción y el contenido del mensaje, lo que hace que la comunicación sea clara.
• Los mecanismos de coordinación son los métodos que los agentes usan para resolver desacuerdos, alinearse en los objetivos y trabajar de manera eficaz como equipo. Algunos ejemplos incluyen agentes que hacen ofertas por tareas (como en una subasta), votan en decisiones o usan un sistema llamado "redes de contratos".

Los sistemas multiagente pueden ser valiosos en diversos campos en los que la resolución de problemas complejos necesita colaboración, adaptabilidad y resiliencia.

Los MAS son buenos para dividir procesos complejos en tareas más pequeñas y manejables, asignarlas a agentes especializados y organizar su ejecución.

• Administración de la cadena de suministro: Los sistemas multiagente pueden conectar diferentes componentes de una cadena de suministro, desde la fabricación hasta la compra del consumidor. Los agentes virtuales pueden negociar entre sí para predecir las necesidades de stock, administrar recursos y ajustar las operaciones en tiempo real.
• Asistencia al cliente: En la atención al cliente, los agentes de IA pueden trabajar juntos para hacer un seguimiento de un problema, recomendar soluciones, derivar soluciones y hasta encargarse de ajustes de facturación o reembolsos. Un agente podría encargarse de las consultas iniciales, otro de extraer la documentación pertinente y un tercero de generar respuestas personalizadas.
• Desarrollo de software: Se puede diseñar un equipo de agentes para responder a solicitudes de errores, analizar errores pasados en busca de similitudes, crear nuevos tickets y hasta brindar asistencia de ingeniería generando sugerencias de código o organizando revisiones de código.

La naturaleza distribuida y la autonomía de los agentes permiten que los sistemas multiagente funcionen bien incluso en entornos que cambian constantemente.

• Administración del tráfico y el transporte: Los MAS pueden manejar sistemas de transporte complicados, como redes de trenes, asignaciones de camiones o barcos. Los agentes pueden compartir información sobre el tráfico en vivo y las rutas para ayudar a que el tráfico fluya sin problemas y evitar embotellamientos en áreas urbanas concurridas.
• Robótica y sistemas autónomos: En los almacenes, muchos robots trabajan juntos para evitar chocar entre sí mientras completan pedidos. De manera similar, los grupos de robots de entrega autónomos pueden compartir información sobre el tráfico en tiempo real y las rutas para entregar los productos de manera eficiente.
• Sistemas de defensa: Los MAS pueden ayudar a fortalecer los sistemas de defensa simulando amenazas potenciales, como ciberataques o entornos marítimos, lo que permite una planificación y respuesta más proactivas.

Los MAS son herramientas potentes para simular interacciones y comprender comportamientos emergentes en sistemas complejos.

• Comercio financiero: Varios agentes pueden analizar datos de mercado, considerar riesgos y realizar operaciones en varias clases de activos, con algunos agentes enfocados en mercados específicos y otros buscando patrones más amplios. Esto puede ayudar a las empresas a procesar y actuar sobre grandes cantidades de datos en tiempo real.
• Salud pública y atención médica: Los sistemas basados en agentes pueden ayudar a predecir y prevenir enfermedades a través del análisis genético, y a administrar los recursos hospitalarios, como la asignación de camas, los horarios del personal y la asignación de equipos médicos.
• Simulaciones sociales: Los MAS pueden modelar interacciones sociales y comportamientos emergentes en poblaciones simuladas, lo que puede ser útil para estudiar una variedad de fenómenos sociales complejos.

Si bien los sistemas multiagente pueden ser útiles, también pueden presentar algunos desafíos potenciales:

• Difíciles de administrar: Puede ser difícil lograr que muchos agentes independientes trabajen juntos sin conflictos, en especial a medida que se agregan más agentes.
• Sobrecarga de comunicación: Más agentes significan más mensajes, lo que puede ralentizar las cosas. La comunicación clara y rápida es fundamental.
• Acciones inesperadas: La forma en que actúan los agentes en conjunto puede generar resultados sorprendentes que no se planificaron, y puede ser difícil probar todos los resultados posibles.
• Preocupaciones de seguridad: En los sistemas que comparten información sensible, es vital tener una seguridad sólida. Los agentes maliciosos podrían causar problemas dando información incorrecta, negándose a cooperar o compartiendo información sensible.
• Compilación y uso complejos: La creación de estos sistemas requiere una planificación cuidadosa y una buena comprensión de cómo los agentes se comunican entre sí. Los equipos deben conocer la IA distribuida y las reglas de comunicación sólidas.
• Costo de operación: La gran dependencia de LLM potentes, a menudo a través de llamadas a la API, puede generar costos de procesamiento significativos. Escalar un sistema multiagente puede resultar prohibitivamente caro si no se administra con cuidado.
• Fundamentación fáctica y alucinaciones: Los agentes potenciados por LLM pueden "alucinar", es decir, generar información plausible, pero incorrecta. Garantizar que los resultados de los agentes se basen de manera confiable en fuentes de datos reales es un gran obstáculo técnico.
• Depuración y evaluación complejas: El comportamiento no determinista y emergente de los agentes que interactúan hace que la depuración sea extremadamente difícil. Para rastrear un error hasta su origen en un flujo de trabajo complejo de varios pasos, se requieren herramientas sofisticadas de registro y evaluación.

Para ayudar a los desarrolladores a crear y administrar sistemas multiagente, varios frameworks proporcionan herramientas para diseñar, coordinar y, también, implementar agentes autónomos. Estas son algunas opciones populares

La implementación de un sistema multiagente implica varios pasos clave, desde el diseño hasta la implementación:

1. Define el problema y los objetivos: indica claramente el problema que el sistema debe resolver y lo que quieres que logre todo el sistema y cada agente individual.

2. Decide el diseño del agente:

• Identifica los roles de los agentes: descubre los trabajos específicos que realizará cada tipo de agente.
• Define las capacidades del agente: Especifica qué puede percibir cada agente, qué puede hacer y cómo toma decisiones
• Determina la independencia del agente: decide cuánta libertad tiene cada agente para tomar sus propias decisiones.

3. Modela el entorno: crea el espacio compartido en el que trabajarán los agentes. Esto incluye sus funciones, recursos y reglas.

4. Determina los métodos de comunicación:

• Elige un idioma: selecciona un idioma para que los agentes se comuniquen entre sí (como FIPA ACL) y cómo se verán sus mensajes.
• Establece reglas: diseña las reglas sobre cómo los agentes se comunicarán, trabajarán juntos y resolverán los desacuerdos. Esto podría ser a través de mensajes directos, memoria compartida o hablando sobre el entorno.

5. Coordina estrategias: implementa formas de garantizar que los agentes trabajen bien juntos y solucionar conflictos. Esto podría implicar un agente de control principal, reglas para que los agentes negocien o una colaboración natural.

6. Integra herramientas: otorga a los agentes acceso a herramientas o programas externos que necesitan para sus tareas, como bases de datos, otros servicios o modelos de IA.

7. Códifica: elige un lenguaje de programación (como Python o Java) y un framework multiagente (como JADE, Mesa, Ray, AutoGen o CrewAI) para crear los agentes y configurar sus interacciones.

8. Prueba y valida: prueba el sistema a fondo para asegurarte de que los agentes actúen como se espera, trabajen bien juntos y alcancen los objetivos generales. Esto es muy difícil debido a los comportamientos inesperados.

9. Implementa y supervisa: coloca el sistema en una infraestructura adecuada y configura la supervisión para hacer un seguimiento de su rendimiento, encontrar problemas y asegurarte de que siga funcionando bien.

Google Cloud proporciona una infraestructura sólida y escalable que puede ser una plataforma ideal para desarrollar, implementar y administrar sistemas de múltiples agentes. Su paquete integral de servicios admite los diversos componentes y las interacciones en MAS:

• Recursos de procesamiento: Implementar numerosos agentes, especialmente aquellos que aprovechan modelos de IA intensivos como LLM, requiere una potencia de procesamiento significativa.
• Google Kubernetes Engine (GKE): GKE proporciona un entorno administrado para implementar, escalar y administrar aplicaciones en contenedores, lo que es ideal para organizar muchos agentes individuales.
• Compute Engine: Para un control más detallado de las máquinas virtuales (VMs), Compute Engine ofrece instancias de VMs flexibles y personalizables para alojar procesos de agentes.
• Manejo y almacenamiento de datos: Los agentes a menudo necesitan almacenar y recuperar grandes volúmenes de datos para la percepción, el aprendizaje y la toma de decisiones.
• Cloud Storage: Ofrece almacenamiento de objetos altamente escalable y duradero para datos, registros y modelos de agentes.
• BigQuery: Un almacén de datos sin servidores completamente administrado que puede almacenar y analizar conjuntos de datos masivos, útil para agentes que realizan tareas con muchos datos o para analizar el comportamiento colectivo de los agentes
• Cloud SQL o Cloud Firestore: Bases de datos relacionales y NoSQL administradas, respectivamente, adecuadas para que los agentes almacenen sus estados, bases de conocimiento individuales o historiales de interacción
• Comunicación entre agentes: La mensajería eficiente es fundamental para que los agentes coordinen y compartan información.
• Pub/Sub: Un servicio de mensajería en tiempo real que permite la comunicación asíncrona entre agentes, ideal para arquitecturas desacopladas y las interacciones basadas en eventos. Los agentes pueden publicar mensajes en temas y suscribirse a temas pertinentes, lo que facilita la comunicación sin conocimiento directo de los extremos.
• Protocolo A2A: Es un estándar abierto, desarrollado inicialmente por Google, que permite la comunicación y colaboración seguras entre diferentes agentes de IA. Actúa como un traductor universal, lo que permite que los agentes de varios frameworks y proveedores se descubran entre sí, intercambien información (incluidos texto, audio y video) y coordinen acciones. A2A se enfoca en la interacción entre agentes, lo que complementa el Protocolo de contexto del modelo (MCP), que maneja la comunicación entre agentes y herramientas.
• Capacidades de IA y aprendizaje automático: Muchos agentes incorporan modelos de IA para su inteligencia y toma de decisiones.
• Vertex AI: La plataforma de AA unificada de Google es fundamental para crear agentes inteligentes, ya que proporciona acceso a modelos de base potentes como Gemini para el razonamiento y, lo que es más importante, incluye Vertex AI Agent Builder. Este servicio administrado acelera el desarrollo de agentes de IA generativa de nivel empresarial, ya que proporciona herramientas para fundamentarlos en datos de la empresa, conectarlos a APIs externas y crear experiencias de conversación orientadas a objetivos.
• APIs previamente entrenadas: Los agentes pueden utilizar las APIs de IA previamente entrenadas de Google Cloud (por ejemplo, Vision AI, Natural Language API) para mejorar su percepción y comprensión de varios tipos de datos.
• Redes y seguridad: Garantiza una comunicación segura y eficiente en el MAS.
• Nube privada virtual (VPC): Crea un entorno de red aislado y seguro para tus agentes y servicios.
• Identity and Access Management (IAM): Administra los permisos y el control de acceso para los agentes que interactúan con los recursos de Google Cloud.

Con estos servicios de Google Cloud, los desarrolladores pueden crear sistemas multiagente sólidos, escalables e inteligentes, lo que permite aplicaciones de IA sofisticadas que abordan algunos de los desafíos más complejos del mundo.