Arquitectura de Agentes de IA Modernos

Patrones fundamentales

Construir agentes de IA robustos requiere comprender los patrones arquitectónicos que han demostrado ser efectivos en producción.

ReAct: Reasoning + Acting

El patrón ReAct combina el razonamiento con la acción en un loop iterativo:

async function reactLoop(agent: Agent, task: string) {
  let context = { task, history: [] };
 
  while (!context.done) {
    // Thought: razonar sobre el siguiente paso
    const thought = await agent.think(context);
 
    // Action: ejecutar una herramienta
    const action = await agent.selectAction(thought);
    const result = await agent.execute(action);
 
    // Observation: incorporar el resultado
    context.history.push({ thought, action, result });
    context.done = await agent.shouldStop(context);
  }
 
  return agent.synthesize(context);
}

Plan and Execute

Este patrón separa la planificación de la ejecución:

1. Planificación: El agente genera un plan completo
2. Ejecución: Cada paso se ejecuta secuencialmente
3. Re-planificación: Si algo falla, el agente re-planifica

Multi-Agent Systems

Los sistemas multi-agente distribuyen la complejidad entre agentes especializados:

• Orchestrator: Coordina el flujo de trabajo
• Researcher: Busca y sintetiza información
• Coder: Escribe y revisa código
• Reviewer: Valida la calidad del output

Memoria y Estado

La gestión de memoria es crucial para agentes efectivos:

Memoria a corto plazo

El contexto de la conversación actual y las acciones recientes.

Memoria a largo plazo

Conocimiento persistente almacenado en bases de datos vectoriales o grafos de conocimiento.

Conclusión

La elección de la arquitectura correcta depende del caso de uso, la complejidad de la tarea y los requisitos de fiabilidad. No existe una solución única, pero comprender estos patrones permite tomar decisiones informadas.