Soluciones · Agentes y orquestación
Agentes y orquestación
Sistema de inteligencia
Razonamiento flexible dentro de operaciones con estado, contratos y responsabilidad.
En una página
Agentes con herramientas, memoria acotada, workflows duraderos, políticas, intervención humana y evaluación para interpretar contexto y coordinar trabajo entre modelos, software y personas.
- 01Cinco objetos diferentes. La claridad mejora cuando distinguimos:
- 02Herramientas tipadas. Cada herramienta declara nombre y función, entradas, salidas, identidad, permisos, efectos, coste, latencia, errores, idempotencia, reversibilidad y observabilidad.
- 03Grafos y recorridos. Representamos el comportamiento mediante estados, nodos, transiciones, condiciones, rutas, herramientas, derivaciones, checkpoints y criterios de salida.
Un agente aporta valor cuando el siguiente paso depende del contexto.
Puede interpretar una solicitud, reunir información, comparar alternativas, elegir una herramienta, formular un plan acotado o pedir criterio a una persona.
La orquestación convierte esas decisiones locales en un sistema capaz de continuar.
Construimos agentes como componentes especializados dentro de una arquitectura que mantiene responsabilidad y observabilidad.
Cinco objetos diferentes
La claridad mejora cuando distinguimos:
- Modelo
- Produce una inferencia, una clasificación, una generación o una elección.
- Agente
- Utiliza contexto y un modelo para elegir entre herramientas o recorridos permitidos.
- Herramienta
- Consulta, calcula o ejecuta mediante un contrato definido.
- Workflow
- Conserva estados, dependencias, eventos, esperas, reintentos y recuperación.
- Orquestador
- Distribuye trabajo, conecta participantes y mantiene una visión del recorrido completo.
Una aplicación puede necesitar solo algunos de ellos. La arquitectura elige la composición mínima que ofrece continuidad y control.
Herramientas tipadas
Cada herramienta declara nombre y función, entradas, salidas, identidad, permisos, efectos, coste, latencia, errores, idempotencia, reversibilidad y observabilidad.
El agente recibe una capacidad limitada y comprensible: utiliza herramientas declaradas mediante contratos, permisos y efectos conocidos.
Los contratos permiten validar antes de ejecutar, simular, registrar, limitar, sustituir, probar y presentar la acción a una persona.
MCP y FastMCP pueden ofrecer una interfaz común para exponer herramientas y recursos. La política de negocio y la autorización permanecen en componentes que la organización puede gobernar.
Grafos y recorridos
Representamos el comportamiento mediante estados, nodos, transiciones, condiciones, rutas, herramientas, derivaciones, checkpoints y criterios de salida.
LangGraph, PydanticAI y arquitecturas propias pueden utilizarse según el tipo de recorrido.
Un grafo permite combinar zonas deterministas y elecciones abiertas. Por ejemplo:
El agente puede interpretar y elegir dentro de rutas; el workflow conserva el proceso.
Memoria acotada
La memoria cumple funciones diferentes.
- Memoria de interacción
- Contexto necesario para comprender la conversación actual.
- Memoria de caso
- Estado, decisiones, evidencias y próximos pasos de una operación.
- Memoria de proyecto
- Preguntas, decisiones, dependencias y trabajo que deben sobrevivir entre participantes.
- Conocimiento de dominio
- Conceptos, reglas, procedimientos y fuentes con vigencia propia.
- Memoria de mejora
- Excepciones, resultados y correcciones que ayudan a revisar el sistema.
Cada capa posee alcance, permisos, procedencia, versión y política de olvido.
La memoria conserva objetivos, decisiones, estados y dependencias con políticas de alcance, vigencia y olvido, de modo que una política vigente permanezca separada de una conversación obsoleta y una decisión local del conocimiento general.
Workflows duraderos
Un proceso puede esperar una persona, una fecha, un evento, una respuesta externa, una condición de negocio o una señal física.
Los workflows duraderos conservan el estado y permiten reanudar.
Hatchet y otros motores de ejecución duradera pueden aportar persistencia, workers, eventos, reintentos, timeouts, scheduling, observabilidad y reanudación.
El modelo interviene cuando existe una decisión contextual. El workflow continúa aunque el modelo o el worker cambien.
Sistemas multiagente
Varios agentes aportan valor cuando existe una razón estructural.
- Especialización
- Cada agente utiliza herramientas, contexto o modelos diferentes.
- Paralelismo
- Varias líneas de investigación o construcción pueden avanzar de forma independiente.
- Separación de contexto
- Una tarea puede beneficiarse de mantener memoria y fuentes específicas.
- Revisión independiente
- Un segundo agente examina el resultado bajo criterios distintos.
- División de autoridad
- Un agente propone y otro valida dentro de contratos explícitos.
Diseñamos para que cada agente tenga responsabilidad, entrada, salida, herramientas, permisos, presupuesto, criterio de parada y relación con otros participantes.
La coordinación se evalúa como coste y como fuente posible de error.
Personas dentro de la orquestación
Las personas pueden formular objetivos, aportar contexto, validar una inferencia, decidir un compromiso, autorizar, corregir, detener, revisar y cambiar la política.
La interfaz presenta estado, razón de la intervención, evidencia, propuesta, alternativas, consecuencias y siguiente paso.
La decisión humana queda relacionada con el caso y puede alimentar una revisión posterior.
Agentes para proyectos de software e investigación
En proyectos complejos, los agentes pueden ocupar funciones como coordinación, análisis, investigación, programación, ejecución, documentación, pruebas, revisión adversarial y segunda opinión.
SuperPythagoras organiza ese trabajo cuando personas y bots comparten el proyecto: reparte roles, fija contratos de entrega, ordena los traspasos y somete cada cambio con consecuencias a SecondOpinion, una revisión independiente de quien lo escribió.
SuperSocrates es el sistema que pregunta: interroga el material del proyecto para encontrar huecos, información que no coincide entre fuentes, decisiones que se contradicen y supuestos que nadie escribió, y propone la siguiente pregunta útil. SuperQuestions es un producto distinto: representa y gestiona las preguntas del proyecto con su evidencia, sus decisiones, sus dependencias y su trabajo. Los repositorios y workflows aportan código y actividad. La orquestación distribuye trabajo conservando la representación compartida del proyecto.
Los entornos se configuran por proyecto: repositorios, personas, agentes, modelos, herramientas, sandboxes, salas, permisos y criterios de evaluación.
Agentes en operaciones empresariales
En ERP-Bots, los agentes pueden interpretar solicitudes, identificar casos, consultar ERP, recuperar documentos, aplicar políticas, preparar acciones, solicitar autoridad, coordinar bots y comprobar resultados.
La operación se apoya en software, workflows y contratos. La conversación facilita el acceso; la orquestación sostiene el trabajo.
Agentes en conocimiento y reporting
Los agentes pueden coordinar búsqueda, extracción, comparación, selección, composición, revisión y publicación.
Finaz utiliza roles editoriales y controles diferenciados.
En sistemas de conocimiento, los agentes pueden formular consultas, expandir evidencia, detectar contradicciones y proponer actualizaciones bajo revisión.
Enrutamiento de modelos
Distintas tareas pueden beneficiarse de modelos diferentes.
El sistema puede elegir según dificultad, modalidad, idioma, coste, latencia, contexto, uso de herramientas, privacidad y calidad observada.
El enrutamiento puede utilizar reglas, políticas aprendidas o evaluación previa. La selección queda registrada para relacionar modelo, coste y resultado.
Presupuestos y criterios de parada
Cada recorrido puede limitar tokens, llamadas, tiempo, coste, profundidad, número de herramientas, reintentos y participantes.
Los criterios de parada incluyen objetivo satisfecho, evidencia suficiente, ausencia de ruta permitida, necesidad de autoridad, presupuesto agotado, incertidumbre excesiva y fallo no recuperable.
La capacidad de detenerse forma parte del comportamiento inteligente.
Evaluación de agentes
- Resultado
- Si la tarea o la operación alcanza su criterio de finalización.
- Recorrido
- Si las herramientas, fuentes y decisiones fueron adecuadas.
- Políticas
- Si el agente respetó permisos, límites y autorizaciones.
- Estado
- Si conservó y actualizó correctamente el contexto.
- Eficiencia
- Coste, latencia, pasos, redundancia y coordinación.
- Recuperación
- Comportamiento ante fallos, duplicados, eventos tardíos y rutas incompletas.
- Abstención
- Capacidad para reconocer falta de información, autoridad o herramientas.
- Intervención humana
- Calidad del contexto y utilidad de la decisión solicitada.
- Multiagente
- Atribución, consistencia, conflictos y valor añadido de la especialización.
Tecnologías y métodos
La construcción se apoya en modelos fundacionales y enrutadores de modelos; herramientas tipadas descritas con Pydantic y expuestas mediante MCP y FastMCP; grafos de recorrido con LangGraph y PydanticAI; ejecución duradera con Hatchet; persistencia y recuperación con PostgreSQL, pgvector, NATS/JetStream, APIs y eventos; sandboxes para las acciones que necesitan aislamiento; y sistemas de evaluación, DSPy y GEPA para medir y optimizar los recorridos.
La selección se argumenta por función, datos, coste, latencia, responsabilidad, madurez y resultado, nunca por novedad.
Condiciones de uso
Los agentes resultan especialmente útiles cuando existe variedad contextual y un conjunto acotado de herramientas.
Las reglas y el software determinista conservan las restricciones que necesitan reproducción y control.
La arquitectura declara qué puede proponer, decidir y ejecutar cada agente. La autoridad se distribuye por acción y consecuencia.
La evaluación cubre recorridos y resultados, incluidos casos adversos y costes de coordinación.
Resultado
Una composición mínima de modelos, agentes, herramientas, workflows y personas que ofrece continuidad y control: cada aplicación utiliza solo los objetos que necesita y la arquitectura declara qué puede proponer, decidir y ejecutar cada uno.
Un agente aporta interpretación y elección. La orquestación convierte esa capacidad en trabajo continuo, limitado y examinable.
Qué conserva la orquestación
- 01el objetivo
- 02el estado
- 03las herramientas disponibles
- 04los permisos
- 05las decisiones previas
- 06las dependencias
- 07las esperas
- 08los presupuestos
- 09las intervenciones
- 10el criterio de finalización
El sistema por dentro
Madurez · Operativa- Cómo se organiza
- El comportamiento se representa como un grafo de estados, nodos, transiciones, condiciones, checkpoints y criterios de salida, construido con LangGraph, PydanticAI o arquitecturas propias. Cada herramienta declara entradas, salidas, identidad, permisos, efectos, coste, latencia, errores, idempotencia y reversibilidad mediante contratos tipados con Pydantic, expuestos cuando conviene a través de MCP y FastMCP. Los workflows duraderos —Hatchet y otros motores de ejecución duradera— persisten estado, esperas, reintentos, timeouts y reanudación sobre PostgreSQL, pgvector y NATS/JetStream. La memoria se separa por capas (interacción, caso, proyecto, dominio y mejora), cada una con alcance, procedencia, vigencia y política de olvido. Un enrutador elige modelo según dificultad, modalidad, idioma, coste, latencia, privacidad y calidad observada, y cada recorrido lleva presupuesto y criterio de parada.
- Qué puede examinarse
- Puede examinarse el grafo de un recorrido y la traza de una ejecución completa: qué contexto se recuperó, qué herramientas estaban declaradas y con qué permisos, qué decisión tomó el agente en cada bifurcación, qué modelo se enrutó y a qué coste, dónde intervino una persona y con qué evidencia se le pidió criterio, cómo se recuperó un fallo y qué criterio de finalización cerró el caso. También el contrato de una herramienta, la política de autorización que la gobierna y las capas de memoria con su procedencia y su vigencia.
- Cómo se comprueba
- Evaluamos recorridos, no solo respuestas. Resultado: si la tarea alcanza su criterio de finalización. Recorrido: si las herramientas, fuentes y decisiones fueron adecuadas. Políticas: si el agente respetó permisos, límites y autorizaciones. Estado: si conservó y actualizó correctamente el contexto. Eficiencia: coste, latencia, pasos, redundancia y coordinación. Recuperación: comportamiento ante fallos, duplicados, eventos tardíos y rutas incompletas. Abstención: capacidad de reconocer falta de información, autoridad o herramientas. Intervención humana: calidad del contexto y utilidad de la decisión solicitada. Multiagente: atribución, consistencia, conflictos y valor añadido de la especialización. Los sistemas de evaluación, DSPy y GEPA se utilizan para medir y optimizar esos recorridos, incluidos los casos adversos.
Condiciones y límites
Los agentes resultan útiles cuando existe variedad contextual y un conjunto acotado de herramientas; las reglas y el software determinista conservan las restricciones que necesitan reproducción y control. Una arquitectura multiagente solo compensa cuando la especialización, el paralelismo o la revisión independiente superan el coste de coordinación, que también es una fuente posible de error. La autoridad se distribuye por acción y consecuencia: lo irreversible necesita permisos, límites e intervención proporcionados al riesgo. Y ninguna orquestación corrige una definición ambigua del resultado ni una política organizativa que todavía no existe.