{"id":12648,"date":"2025-09-04T14:40:57","date_gmt":"2025-09-04T14:40:57","guid":{"rendered":"https:\/\/komorebi.ai\/?p=12648"},"modified":"2025-09-16T08:21:42","modified_gmt":"2025-09-16T08:21:42","slug":"agentes-de-ia-rag-y-sistemas-multi-agente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/komorebi.ai\/es\/agentes-de-ia-rag-y-sistemas-multi-agente\/","title":{"rendered":"Agentes de IA: RAG y sistemas multiagente"},"content":{"rendered":"\t\t
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La Generaci\u00f3n Aumentada por Recuperaci\u00f3n (RAG),<\/strong> que proporciona a los modelos de conocimiento externo, los flujos de trabajo basados en grafos,<\/strong> para orquestar tareas complejas, y los sistemas multiagente,<\/strong> que fomentan la colaboraci\u00f3n y la especializaci\u00f3n, son t\u00e9cnicas avanzadas que impulsan el desarrollo de agentes de IA<\/a><\/strong>.\n

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RAG: potenciando a los agentes de IA con conocimiento externo<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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RAG<\/strong> es una t\u00e9cnica que conecta a un modelo de lenguaje grandes (LLM) con fuentes de conocimiento externas<\/strong>. Esto permite a los agentes de IA generar respuestas m\u00e1s precisas y contextualizadas.\n

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\u00bfPor qu\u00e9 es tan importante RAG?<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\nA continuaci\u00f3n, describimos tres razones claves para implementar RAG en soluciones de IA:\n

\n– Combate la \u00abalucinaci\u00f3n\u00bb<\/strong>: RAG utiliza informaci\u00f3n verificable de fuentes confiables. Esto reduce el riesgo de generar informaci\u00f3n err\u00f3nea y asegura respuestas fundamentadas.\n
– Proporciona datos actualizados y espec\u00edficos<\/strong>: A diferencia de los LLM tradicionales que operan con un conocimiento \u00abcongelado\u00bb, RAG permite el acceso a datos en tiempo real, mejorando su utilidad en contextos empresariales espec\u00edficos.\n
– Ofrece contexto y relevancia<\/strong>: Con RAG, los agentes de IA pueden responder a preguntas de dominios muy espec\u00edficos, como la documentaci\u00f3n interna o historiales m\u00e9dicos, gracias al contexto adicional que proporciona la base de conocimiento externa.\n<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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El pipeline de RAG<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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El proceso de RAG se estructura en varios pasos clave:\n

\n– Fragmentaci\u00f3n (Chunking)<\/strong>: Los documentos fuente (PDFs, webs, etc.), se dividen en fragmentos de texto m\u00e1s peque\u00f1os y manejables. Lo clave aqu\u00ed, es elegir una estrategia y una ventana de superposici\u00f3n. Una buena segmentaci\u00f3n, equilibra la preservaci\u00f3n del contexto con la granularidad de la recuperaci\u00f3n.\n
– Incrustaci\u00f3n (Embedding)<\/strong>: Cada fragmento se convierte en un vector num\u00e9rico mediante un modelo de embedding. Este vector captura el significado sem\u00e1ntico del texto, permitiendo realizar b\u00fasquedas de similitud.\n
– Almacenamiento e indexaci\u00f3n (Upsert & Indexing)<\/strong>: Los vectores se cargan en una base de datos vectorial (vector store), donde se indexan para permitir b\u00fasquedas de similitud ultrarr\u00e1pidas.\n
– Consulta (Querying)<\/strong>: Cuando un usuario realiza una pregunta, esta tambi\u00e9n se convierte en un vector. El sistema busca en la base de datos los vectores de fragmentos m\u00e1s similares sem\u00e1nticamente a la pregunta. Las consultas h\u00edbridas combinan la b\u00fasqueda de similitud vectorial con el filtrado tradicional de metadatos. Esto permite acotar los resultados en funci\u00f3n tanto de la similitud sem\u00e1ntica como de los campos de metadatos estructurados como fechas, categor\u00edas o atributos personalizados.\n
– S\u00edntesis<\/strong>: Los fragmentos de texto recuperados se inyectan en el prompt junto con la pregunta original. El LLM utiliza este contexto enriquecido para generar una respuesta precisa y fundamentada.\n\n<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Alternativas a RAG<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\nCarga de contexto completo<\/strong>: Con la llegada de modelos avanzados con ventanas de contexto gigantescas, una alternativa es cargar todo el documento relevante directamente en el prompt. Es simple, pero puede ser costoso y el modelo podr\u00eda \u00abdistraerse\u00bb con tanta informaci\u00f3n.\n

\nRAG Agente<\/strong>: En lugar de una simple b\u00fasqueda, un agente de IA utiliza un conjunto de herramientas para razonar sobre c\u00f3mo y d\u00f3nde buscar la informaci\u00f3n. \n

\nLa ventaja<\/strong> del RAG ag\u00e9ntico es que puede ser m\u00e1s preciso que el RAG tradicional; en lugar de buscar texto relevante, el agente puede calcular respuestas exactas. La desventaja<\/strong> es que requiere construir y mantener las herramientas, y el agente necesita saber c\u00f3mo usarlas eficazmente. Es m\u00e1s lento pero puede ofrecer resultados considerablemente m\u00e1s precisos.\n

\nEs preferible comenzar de forma sencilla<\/strong>, verificar la calidad y luego complejizar el proceso. Por ejemplo, el primer paso ser\u00eda cargar todo el corpus en la ventana de contexto de Gemini. El segundo paso consiste en escribir funciones para acceder a su conjunto de datos, empaquetarlas en un servidor MCP y dejarlas disponibles para el agente.\n

\nSi en ninguno de los dos pasos se obtiene la calidad necesaria, entonces es recomendable considerar la construcci\u00f3n de un pipeline RAG.\n

\nA continuaci\u00f3n se muestra un ejemplo sencillo de una soluci\u00f3n RAG para un Servicio t\u00e9cnico de atenci\u00f3n al cliente donde cada herramienta, al nutrirse de fuentes de datos espec\u00edficas, optimiza la capacidad del Agente de IA para ofrecer respuestas precisas y relevantes, mejorando as\u00ed la eficiencia y eficacia en la gesti\u00f3n de informaci\u00f3n.\n<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Flujos de trabajo basados en grafos\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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A medida que las tareas se vuelven m\u00e1s complejas, se requiere una forma estructurada de gestionar c\u00f3mo piensan y act\u00faan los agentes. Los flujos de trabajo basados en grafos (Graph-based Workflows) proporcionan esta estructura, permitiendo un control m\u00e1s predecible sobre la ejecuci\u00f3n del agente. Pi\u00e9nsalo como un diagrama de flujo para tu agente de IA.\n

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\nLas operaciones clave en estos flujos de trabajo incluyen:\n

\n– Encadenamiento (Chaining)<\/strong>: La ejecuci\u00f3n secuencial cl\u00e1sica, donde la salida de un paso se convierte en la entrada del siguiente.\n
– Ramificaci\u00f3n (Branching)<\/strong>: Permite ejecutar m\u00faltiples operaciones en paralelo. Es activar m\u00faltiples llamadas a LLM con la misma entrada. Por ejemplo, si tiene un registro m\u00e9dico largo y necesita verificar la presencia de 12 s\u00edntomas diferentes (somnolencia, n\u00e1useas, etc.). Podr\u00eda tener una llamada a un LLM que verifique los 12 s\u00edntomas. Pero eso es mucho pedir. Es preferible tener 12 llamadas a LLM paralelas, cada una verificando un s\u00edntoma.\n
– Fusi\u00f3n (Merging)<\/strong>: Combina los resultados de diferentes ramas para consolidar la informaci\u00f3n.\n
– Condiciones<\/strong>: Permite tomar decisiones l\u00f3gicas dentro del flujo, dirigiendo la ejecuci\u00f3n por un camino u otro bas\u00e1ndose en resultados intermedios.\n

\nEs \u00fatil componer los pasos de tal manera que la entrada\/salida en cada uno sea significativa de alguna manera, ya que podr\u00e1s visualizar el proceso. Tambi\u00e9n es beneficioso descomponer los pasos, de modo que el LLM solo realice una tarea a la vez, lo que generalmente significa no m\u00e1s de una llamada a LLM en cualquier paso.\n

\nUna de las caracter\u00edsticas m\u00e1s potentes es la capacidad de suspender y reanudar<\/strong>. Esto significa que un flujo de trabajo puede pausarse, guardar su estado y reanudarse m\u00e1s tarde, lo que resulta \u00fatil para procesos de larga duraci\u00f3n o para implementar la intervenci\u00f3n humana<\/strong> (human-in-the-loop), donde un humano necesita revisar y aprobar un paso antes de que el agente de IA contin\u00fae.\n<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Sistemas multiagente<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\u00bfPor qu\u00e9 usar un solo agente cuando puedes tener un equipo de especialistas? Los sistemas multiagente implementan esta idea, coordinando a m\u00faltiples agentes de IA que trabajan juntos, cada uno con un rol y herramientas especializadas, para resolver un problema complejo<\/strong>.\n

\nCada uno de estos agentes tiene diferentes memorias, diferentes prompts de sistema y acceso a diferentes herramientas. Imagina un equipo de marketing digital. Tienes un especialista en SEO, un redactor de contenido, un experto en redes sociales y un analista de datos. Un sistema multiagente funciona de manera similar:\n

\n– Un Agente Investigador<\/strong> podr\u00eda usar herramientas de b\u00fasqueda web para recopilar informaci\u00f3n.\n
– Un Agente Escritor<\/strong> tomar\u00eda esa informaci\u00f3n para redactar un borrador.\n
– Un Agente Cr\u00edtico<\/strong> revisar\u00eda el borrador en busca de errores y \u00e1reas de mejora.\n

\nUn ejemplo se puede consultar en este post, donde explicamos un asistente IA para generar propuestas y ofertas en pliegos de licitaciones p\u00fablicas<\/a><\/strong>, para aumentar la tasa de \u00e9xito en las licitaciones y subvenciones p\u00fablicas, reduciendo el tiempo de preparaci\u00f3n de ofertas y garantizando el cumplimiento normativo en licitaciones.\n

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El Supervisor de Agentes<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\nUn componente clave en estas arquitecturas es el Supervisor de Agentes, a veces llamado tambi\u00e9n Orquestador<\/strong>. Este es un agente de IA \u00abdirector de orquesta\u00bb cuyo trabajo es descomponer la tarea principal, asignarla al agente correcto y coordinar la comunicaci\u00f3n entre ellos. A menudo, el supervisor trata a los otros agentes como si fueran herramientas.\n

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Los est\u00e1ndares de comunicaci\u00f3n MCP (Model Context Protocol) y A2A (Agent-to-Agent) son protocolos dise\u00f1ados para estandarizar la forma en que los agentes de IA se conectan y colaboran entre s\u00ed y con herramientas externas.\n\n<\/p> \t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Est\u00e1ndares de Comunicaci\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Los est\u00e1ndares de comunicaci\u00f3n MCP (Model Context Protocol) y A2A (Agent-to-Agent)<\/strong>, son protocolos dise\u00f1ados para estandarizar la forma en que los agentes de IA se conectan y colaboran entre s\u00ed y con herramientas externas.\n\n

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Model Context Protocol (MCP)<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Model Context Protocol (MCP)<\/strong> es un protocolo abierto<\/strong> que estandariza c\u00f3mo las aplicaciones proporcionan herramientas a los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y c\u00f3mo los agentes de IA se conectan entre s\u00ed. Su objetivo es resolver el problema de integraci\u00f3n \u00abN x N\u00bb (donde cada proveedor de IA y cada autor de herramientas ten\u00edan su propia forma de definir y llamar herramientas), actuando como un \u00abpuerto USB-C para aplicaciones de IA<\/strong>\u00bb . Esto permite que una herramienta o agente compatible con MCP se conecte a cualquier otro sistema compatible, independientemente de qui\u00e9n lo haya construido o en qu\u00e9 lenguaje est\u00e1 escrito.\n

\nMCP se basa en dos funciones principales:\n
– Servidores<\/strong>: Estos envuelven un conjunto de herramientas MCP y pueden estar escritos en cualquier lenguaje. Se comunican con los clientes a trav\u00e9s de HTTP.\n
– Clientes<\/strong>: Modelos o agentes que pueden consultar a los servidores para obtener la lista de herramientas disponibles y luego solicitar la ejecuci\u00f3n de una herramienta espec\u00edfica y recibir una respuesta.\n

\nSi tu hoja de ruta incluye muchas integraciones de terceros (como calendario, chat, correo electr\u00f3nico, web), podr\u00eda ser \u00fatil construir un cliente MCP. Por el contrario, si est\u00e1s desarrollando una herramienta que deseas que otros agentes de IA utilicen, deber\u00edas considerar crear un servidor MCP.\n

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Agent-to-Agent (A2A)<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Agent-to-Agent (A2A)<\/strong> es un protocolo<\/strong> desarrollado por Google que facilita la comunicaci\u00f3n<\/strong> entre \u00abagentes no confiables\u00bb<\/strong>. Al igual que MCP, A2A busca resolver el problema de integraci\u00f3n \u00abN x N\u00bb que surge cuando diferentes agentes de IA utilizan distintos frameworks y necesitan interactuar.\n

\nFuncionamiento<\/strong>:\n
– Se basa en un archivo de metadatos JSON (\/.well-known\/agent.json) que describe las capacidades del agente, su URL de endpoint y los requisitos de autenticaci\u00f3n.\n
– Una vez autorizados, los agentes pueden enviarse tareas entre s\u00ed utilizando un sistema de colas.\n
– Las tareas tienen IDs \u00fanicos y progresan a trav\u00e9s de varios estados (enviada, en progreso, requiere entrada, completada, fallida, cancelada).\n
– Soporta patrones s\u00edncronos de solicitud-respuesta y streaming para tareas de larga duraci\u00f3n mediante Server-Sent Events.\n
– La comunicaci\u00f3n se realiza a trav\u00e9s de HTTP y JSON-RPC 2.0, con mensajes que pueden contener texto, archivos o datos estructurados. Los agentes pueden generar artefactos como salidas y enviar actualizaciones en tiempo real.\n
– Utiliza autenticaci\u00f3n web est\u00e1ndar (OAuth, claves API, c\u00f3digos HTTP).\n

\nA2A es m\u00e1s reciente que MCP. Aunque Microsoft lo soporta, ni OpenAI ni Anthropic lo han adoptado, posiblemente porque consideran a MCP como una soluci\u00f3n competitiva. Se espera que uno o varios protocolos de interoperabilidad de agentes de los grandes actores se conviertan en el est\u00e1ndar predeterminado en el futuro.\n

\nMientras que MCP se enfoca en estandarizar c\u00f3mo los agentes acceden y utilizan herramientas, A2A se centra en la comunicaci\u00f3n y el intercambio de tareas directamente entre agentes<\/strong>, especialmente en escenarios donde los agentes pueden provenir de diferentes sistemas o ser \u00abno confiables\u00bb.\n

\n\u00bfQuieres aprovechar las capacidades de la Inteligencia Artificial en tu empresa? P\u00f3nte en contacto con nosotros en consulta@komorebi.ai<\/a><\/b>.<\/p> Estamos deseando conectar, aprender y crecer contigo.\n
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La Generaci\u00f3n Aumentada por Recuperaci\u00f3n (RAG), que proporciona a los modelos de conocimiento externo, los flujos de trabajo basados en grafos, para orquestar tareas complejas, y los sistemas multiagente, que fomentan la colaboraci\u00f3n y la especializaci\u00f3n, son t\u00e9cnicas avanzadas que impulsan el desarrollo de agentes de IA. 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