¿Qué son los flujos de trabajo de agentes?

La lógica de la infraestructura subyacente de un sistema de agentes activo se basa en bucles continuos de percepción, razonamiento y acción. Cuando un agente autónomo ingiere un objetivo de alto nivel, lo analiza de inmediato y lo divide en subtareas secuenciales y manejables. Esta descomposición es fundamental, ya que permite que el modelo se centre en los requisitos inmediatos, lo que reduce drásticamente la carga cognitiva y evita que se produzcan resultados alucinados, que suelen ocurrir cuando los modelos intentan resolver problemas enormes en una sola pasada computacional.

Durante la fase de ejecución activa, el modelo procesa continuamente la telemetría en tiempo real, activa las APIs necesarias y evalúa los resultados de sus acciones. Como funciona de forma dinámica, el agente puede cambiar de estrategia de forma autónoma ante errores de tiempo de ejecución o formatos de datos inesperados para conseguir el resultado deseado sin tener que esperar a que una persona intervenga manualmente en cada paso.

Para ilustrarlo, veamos un escenario empresarial paso a paso en el que un flujo de trabajo de agentes ayuda a modernizar un componente de aplicación, sustituyendo un proceso de solución de problemas tradicional y manual:

El agente recibe una alerta sobre un rendimiento degradado en un microservicio y, de forma autónoma, compara los despliegues activos en Google Kubernetes Engine (GKE) con los cambios recientes en el código de Cloud Source Repositories para definir el alcance. 

El sistema consulta directamente los registros de aplicaciones en Cloud Logging y las métricas en Cloud Monitoring para aislar la llamada a la API de alta latencia específica o la contención de recursos que está provocando la ralentización.

Mediante las APIs de infraestructura, el agente aprovisiona un clúster de GKE temporal y aislado para aplicar y comparar de forma segura un cambio de configuración o un parche de código propuesto sin afectar al tráfico de producción.

Cuando una solución propuesta no resuelve la latencia en el entorno aislado, el agente cambia de estrategia. En lugar de bloquearse o enviar una incidencia genérica de error, evalúa la utilización de los recursos del contenedor e intenta aplicar optimizaciones alternativas, como ajustar los parámetros de escalado automático de pods o sugerir la refactorización del código, hasta que encuentra una solución que funcione.

Tras validar que la solución funciona, el agente la prepara para una revisión obligatoria con intervención humana (HITL). Una vez que un arquitecto de sistemas humano aprueba el cambio, el agente aplica la optimización a la producción y registra toda su lógica de solución de problemas en el banco de memoria a largo plazo para acelerar las respuestas a futuros incidentes.

Para alcanzar una autonomía fiable, los desarrolladores estructuran estos flujos de trabajo mediante patrones de diseño arquitectónico específicos que guían la forma en que el agente "piensa" y opera en su entorno.

• El patrón de planificación (desglose de tareas): cuando un agente recibe un objetivo enorme y complejo, como "migrar esta aplicación antigua a GKE", lo divide inmediatamente en una secuencia de subtareas más pequeñas y secuenciales: "analizar dependencias", "crear contenedores de componentes", "configurar redes", "probar en un entorno de staging". Este patrón reduce la carga cognitiva del modelo, fundamenta su razonamiento en pasos más fáciles de seguir y evita drásticamente las alucinaciones.
• La herramienta usa un patrón: los agentes seleccionan dinámicamente qué API, script o consulta ejecutar en función del contexto de la subtarea actual. Al utilizar frameworks como Agentic RAG (generación aumentada por recuperación, por sus siglas en inglés), el agente obtiene de forma activa el contexto necesario de bases de datos, repositorios de código o la Web, en lugar de esperar a recibirlo de forma pasiva en una petición. Por ejemplo, un agente puede usar las API del Inventario de Recursos de Cloud para conocer la infraestructura actual.
• El patrón de reflexión (autocorrección): se basa en un bucle de retroalimentación iterativo en el que un agente ejecuta una tarea (como escribir un bloque de código de Terraform), lee los registros de compilación o despliegue resultantes, critica su propio resultado y reescribe automáticamente la solución hasta que se superan las pruebas y la ejecución se completa correctamente. Esto es fundamental para generar infraestructura como código (IaC, por sus siglas en inglés) fiable.

Los flujos de trabajo basados en agentes están pasando rápidamente de ser framework conceptuales a despliegues de software listos para la producción en los principales sectores empresariales, lo que está impulsando mejoras significativas en la forma de crear, desplegar y gestionar aplicaciones en la nube.

Los agentes pueden analizar las aplicaciones on-premise, identificar las dependencias y generar informes detallados y planes de migración para trasladarlas a plataformas nativas de la nube, como GKE o Cloud Run.

Los sistemas multiagente pueden supervisar el rendimiento de las aplicaciones, la utilización de recursos y los costes en tiempo real. Los agentes pueden sugerir o aplicar optimizaciones automáticamente, como ajustes de escalado, afinamiento de consultas de bases de datos o refactorización de código, para que las aplicaciones se ejecuten de forma eficiente y rentable.

Los agentes centrados en los desarrolladores pueden leer bases de código ya existentes, comprender la lógica de las aplicaciones y sugerir o generar automáticamente fragmentos de código refactorizado para mejorar el rendimiento, adoptar patrones nativos de la nube o reforzar la seguridad. A menudo, se integran con herramientas como Cloud Assist para ofrecer sugerencias de código.

Cuando se producen regresiones de rendimiento, los agentes pueden iniciar investigaciones automáticamente, correlacionar registros y métricas de Cloud Logging y Cloud Monitoring e identificar las causas raíz en los componentes de aplicaciones distribuidas, lo que reduce el tiempo medio de resolución. La función de investigaciones de Cloud Assist está diseñada para esto. 

Los agentes de seguridad pueden analizar continuamente el código de aplicación, las configuraciones y los entornos desplegados en busca de vulnerabilidades e infracciones de las políticas, generando automáticamente pasos para solucionarlas o alertando a los equipos de seguridad.

Los agentes pueden generar casos de prueba, ejecutar pruebas de integración y analizar los resultados de las pruebas, lo que proporciona bucles de retroalimentación continuos a los desarrolladores y acelera el ciclo de vida de desarrollo de software.