Introducción
A pesar de la rápida adopción de la IA, las organizaciones están encontrándose con un muro operativo. Los agentes monolíticos presentan limitaciones importantes: sobrecarga de responsabilidades, cuellos de botella o dificultad para escalar.
Imaginemos un agente como un empleado que puede desarrollar un trabajo. Al igual que un humano, el agente puede tener más o menos talento, eficacia o agilidad. Pero, por muy brillante que sea, su capacidad es finita. Una empresa no funciona con un único empleado omnisciente.
Las empresas pueden beneficiarse de la IA, pero no pueden depender exclusivamente de un único agente todopoderoso. Y aquí es donde entran las arquitecturas multiagente. Conceptos como la especialización, la colaboración y la delegación son claves para entender cómo planificar, implementar y escalar agentes hacia un entorno productivo.
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De agentes individuales a sistemas multiagente
Nos hemos acostumbrado rápidamente a conceptos como agente, LLM, RAG, herramientas, acciones, prompts o bucles de razonamiento, como los cimientos de una nueva generación de herramientas con la IA como motor, representando una base tecnológica sólida. El problema es que ya no basta con esto. Contar con un agente multidisciplinar genera colapsos operativos.
Escalar este enfoque monolítico puede generar serios problemas en las arquitecturas de las empresas. Exigir que una misma IA revise normativas, atienda clientes y opere sistemas complejos mediante integraciones (incluso usando tecnologías como MCP, Model Context Protocol, un estándar diseñado específicamente para conectar modelos de IA con herramientas y datos externos), provoca cargas masivas contextuales, resultando en pérdida de precisión y dificultad para realizar una gobernanza eficaz.
La solución arquitectónica natural es el uso de sistemas multiagente. En lugar de un único “empleado”, se diseñan e implementan agentes especialistas, usando el principio de separación de responsabilidades. Cada agente se centra en una única función y lo hace de la forma más óptima posible.
La diferencia con respecto a hace apenas unos meses es que ahora estos agentes ya no operan de forma aislada, sino que interactúan entre ellos, intercambian información, generan cadenas de decisión compartidas y lo hacen en un entorno seguro y confiable, gestionado y gobernado de forma precisa y acotada, preparado para la escala corporativa.
Cómo colaboran los agentes
Plataformas como Agentforce de Salesforce introducen una solución a este problema, con la aparición de conceptos como los subagentes dentro de sus agentes.
Estos subagentes actúan como entidades especializadas con una serie acotada y precisa de instrucciones, un conjunto de herramientas y un objetivo claro. Son orquestados por un “agente” principal, encargado de identificar, semánticamente, la petición del usuario, y de enrutar el trabajo hacia el subagente especialista.
La nueva generación de Agentforce, Agent Script, incorpora además la posibilidad de delegar y transferir el control entre diferentes subagentes, de forma determinista o dejando que sea el propio agente el que identifique la idoneidad de realizarlo según el contexto. Esto permite un flujo de trabajo horizontal y directo entre subagentes, sin depender estrictamente de su agente orquestador y dentro de un único turno de conversación.
Agentforce soluciona de forma nativa la colaboración interna entre subagentes pero, para ecosistemas corporativos más grandes, se necesita dar un salto: tener la capacidad de comunicar agentes completos y no únicamente subagentes. Aquí es donde la arquitectura multiagente alcanza un nuevo grado de madurez introduciendo protocolos como A2A (Agent-to-Agent), presentado hace menos de un año por Google. A2A es un protocolo que, usando el concepto de AgentCard como herramienta de negociación de capacidades, permite el descubrimiento e invocación entre agentes, estableciendo un lenguaje común, que posibilita el intercambio de contexto e interoperabilidad de agentes que residen en sistemas diferentes. Ya no hablamos de agentes o subagentes aislados en el CRM corporativo, hablamos de una red corporativa extensa trabajando de forma coordinada.
Valor del enfoque multiagente
Salesforce es un sistema idóneo para administrar los datos de sus clientes, gestionar incidencias o tener una base de conocimiento amplia que dé soporte a preguntas frecuentes. No obstante, áreas críticas como la administración de contratos, el control de proyectos o el seguimiento logístico (por citar algunas) suelen residir en otras herramientas corporativas especializadas.
Imagine que su organización utiliza SharePoint para almacenar toda su documentación legal. Es común que el personal del departamento legal acceda a este sistema, pero no a Salesforce, y viceversa. En este escenario, es esencial establecer un canal de comunicación claro que permita a los empleados del help desk consultar fácilmente al departamento legal.
Llevando este mismo ejemplo al terreno de los agentes autónomos, imaginemos dos entornos distintos: un agente de servicio en Salesforce que atiende al cliente final y una instancia de SharePoint con todo el contenido legal de la organización. En este escenario, se podría integrar el agente de Salesforce para extraer información de SharePoint, incluso usando protocolos como el ya mencionado MCP. Sin embargo, esto solo serviría para proveer datos, delegando en un agente de soporte la habilidad especializada de interpretar un marco legal.
Mismo agente, dos responsabilidades diferentes. Se rompe el concepto de separación de responsabilidades.
Con A2A puede crear un agente legal especialista, enfocado en obtener y procesar la información necesaria de SharePoint, y conectarlo con su agente de servicio, compartiendo información común sobre el contexto del trabajo. Dos responsabilidades, dos agentes, pero un mismo entorno de trabajo unificado. No son agentes aislados que comparten únicamente preguntas y respuestas. Son agentes con interoperabilidad fluida, con contextos, memoria y sesiones compartidas.
Identificar dónde debe residir un agente permite realizar una gobernanza real y escalar dentro de su arquitectura global corporativa de forma orgánica, así como modularizar y reutilizar componentes lógicos de forma sencilla.
Este enfoque no es solo un capricho técnico; es una decisión con un impacto económico y operativo directo: el mismo agente legal de SharePoint puede dar servicio mañana a un agente de compras en el ERP. La arquitectura corporativa se vuelve resiliente y mantenible. Se reducen drásticamente los errores (el especialista no se equivoca de contexto) y se garantiza el governance estricto del dato: la empresa sabe en todo momento cuál es la responsabilidad de cada agente, dónde se ejecuta, con quién puede comunicarse y qué información se comparte.
Incluso si su “agente distribuido” falla al responder al usuario en algunos casos concretos, es más rápido y sencillo identificar el agente que no está funcionando correctamente y corregir el problema de forma quirúrgica. Solucionar el problema en el agente defectuoso afecta a todos los flujos donde ese agente está siendo usado: un error, una solución, todos los flujos afectados se benefician.
Retos y riesgos
No obstante, todo cambio conlleva nuevos problemas. Debe tener en cuenta que una arquitectura de agentes distribuida implica retos y riesgos tanto técnicos, tales como coordinar y garantizar la consistencia entre múltiples agentes de IA, como operativos y económicos. Escalar agentes en un entorno productivo a nivel de organización, con un modelo de coste variable, donde ya no se paga por licencia, sino por consumo de tokens, obliga a implementar herramientas de observabilidad de forma prioritaria.
Garantizar el compliance y la seguridad en este nuevo escenario tecnológico exige, además, un rediseño del modelo de gobernanza.
Todos estos retos deben resolverse sobre los cimientos de procesos empresariales consolidados y robustos. Mitigar el riesgo requiere un nuevo diseño arquitectónico, donde la orquestación será clave en los futuros despliegues técnicos.
Conclusión
Se abre un mundo completamente nuevo por explorar, donde todo evoluciona a un ritmo vertiginoso. No debemos dejarnos llevar por la urgencia, sino aprovecharnos de ella, usando el impulso como apoyo para la transformación hacia empresas AI-First.
La IA empresarial está evolucionando hacia plataformas de agentes especializados, intercomunicados y distribuidos. Asegurar la interoperabilidad en un ecosistema agéntico, evitando silos aislados de información, sobre una arquitectura pensada por y para las nuevas tecnologías, es clave en el futuro de las empresas para adaptarse a un nuevo escenario donde el liderazgo y la competitividad ya no dependerán únicamente del talento humano, sino de la capacidad de las empresas para elevarlo con la ayuda de la IA.
