La diferencia fundamental entre los sistemas multiagente y los sistemas de un solo agente radica en su enfoque para resolver problemas y en el alcance de la interacción.

Los sistemas de un solo agente cuentan con una única entidad autónoma que trabaja de forma independiente en su entorno para alcanzar objetivos específicos, sin interactuar directamente con otros agentes. Imagina una IA que juega al ajedrez de forma aislada, analizando el tablero y tomando decisiones basadas en reglas predefinidas o estrategias aprendidas. Estos sistemas destacan en problemas bien definidos en los que la interacción externa es mínima y el control centralizado es eficiente, como los motores de recomendación o la detección de fraudes. Suelen ser más fáciles de desarrollar, tienen costes de mantenimiento más bajos y ofrecen resultados predecibles.

En cambio, los sistemas multiagente se caracterizan por la presencia de varios agentes en un entorno compartido. Estos agentes suelen colaborar, competir o negociar para alcanzar objetivos individuales o colectivos. Son como un equipo de alto rendimiento en el que cada agente se encarga de una parte del problema y se comunica con los demás para alcanzar objetivos comunes. La carga de trabajo distribuida y los roles especializados permiten a los sistemas multiagente abordar retos complejos, dinámicos o a gran escala que desbordarían a un solo agente. Aunque son más complejos de diseñar debido a la necesidad de contar con protocolos de comunicación y coordinación sólidos, los sistemas multiagente ofrecen una flexibilidad, una solidez y una escalabilidad superiores.

Los sistemas multiagente funcionan distribuyendo tareas y comunicación entre agentes individuales, cada uno de los cuales trabaja en colaboración con los demás para alcanzar un objetivo en un entorno compartido. Este proceso suele incluir:

• Percepción: los agentes observan su entorno y recogen datos. Esto puede incluir señales directas o cambios en su entorno compartido (también conocido como estigmergia).
• Razonamiento y toma de decisiones: en los sistemas multiagente modernos, este razonamiento se basa principalmente en un modelo de lenguaje extenso (LLM) que actúa como el "cerebro" del agente. Este LLM destaca por su capacidad para entender la intención compleja de los usuarios, realizar razonamientos de varios pasos y crear planes para alcanzar un objetivo. A partir de los datos que percibe, el agente basado en LLM decide cuál es la acción más lógica.
• Acción: los agentes llevan a cabo las acciones que han planificado en el entorno.
• Interacción: los agentes no trabajan de forma aislada, sino que se comunican, coordinan, negocian y colaboran entre sí. Esto puede implicar el envío de mensajes directos, el intercambio de información o la modificación del entorno que otros agentes pueden observar.
• Orquestación: los MAS modernos se basan en el principio de la orquestación, donde una tarea compleja se divide en un flujo de trabajo agéntico estructurado. Es como un plan de proyecto en el que se asignan funciones y responsabilidades específicas a distintos agentes. Un "orquestador" o una estructura de grafo predefinida se encarga de que se llame a los agentes en la secuencia correcta, de que la información fluya entre ellos y de que se cumpla el objetivo final. Esto va más allá de la simple comunicación y se convierte en un proceso gestionado y orientado a objetivos, que es el centro de los frameworks modernos como CrewAI y LangGraph.

Este trabajo en equipo permite que los sistemas multiagente se adapten y resuelvan problemas complejos.

Un sistema multiagente consta de tres elementos fundamentales: los agentes, el entorno y los mecanismos de interacción.

Son las entidades activas que toman decisiones dentro del sistema. Cada agente tiene un grado de autonomía, lo que significa que puede trabajar de forma independiente, percibir su entorno local y tomar decisiones en función de sus objetivos y la información disponible. Los agentes pueden ser cualquier cosa, desde programas de software y bots hasta robots físicos, drones, sensores o incluso personas. Son entidades independientes con funciones y roles específicos.

Este es el espacio compartido en el que los agentes trabajan, perciben e interactúan. El entorno puede ser virtual, como un mundo simulado o una red, o físico, como el suelo de una fábrica para agentes robóticos. Proporciona recursos, impone restricciones y sirve como medio de comunicación indirecta.

Para trabajar juntos, los agentes deben comunicarse entre sí. Los protocolos de comunicación son las reglas que rigen el intercambio de información. Esto incluye la forma en que se formatean los mensajes (por ejemplo, usando JSON o XML) y cómo se envían (por ejemplo, usando HTTP o MQTT). Los lenguajes de comunicación entre agentes (ACLs), como FIPA ACL y KQML, ofrecen una forma estándar de que los agentes interactúen y compartan información detallada.

• FIPA ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents - Agent Communication Language) es un lenguaje muy utilizado que ayuda a los agentes de software inteligentes a comunicarse entre sí. Se basa en cómo se comunican los humanos, donde ciertas "acciones" (como "pedir" o "informar") tienen significados claros. Un mensaje de ACL de FIPA tiene campos para el remitente, el destinatario, la acción y el contenido del mensaje, lo que hace que la comunicación sea clara.
• Los mecanismos de coordinación son los métodos que usan los agentes para resolver desacuerdos, ponerse de acuerdo en los objetivos y trabajar de forma eficaz en equipo. Por ejemplo, los agentes pueden pujar por tareas (como en una subasta), votar decisiones o usar un sistema llamado "redes de contratos".

Los sistemas multiagente pueden ser valiosos en diversos campos en los que la resolución de problemas complejos requiere colaboración, adaptabilidad y resiliencia.

MAS es ideal para dividir procesos complejos en tareas más pequeñas y manejables, asignarlas a agentes especializados y orquestar su ejecución.

• Gestión de la cadena de suministro: los sistemas multiagente pueden conectar diferentes componentes de una cadena de suministro, desde la fabricación hasta la compra por parte del consumidor. Los agentes virtuales pueden negociar entre sí para predecir las necesidades de stock, gestionar los recursos y ajustar las operaciones en tiempo real.
• Servicio de atención al cliente: en el servicio de atención al cliente, los agentes de IA pueden trabajar juntos para hacer un seguimiento de un problema, recomendar soluciones, escalar soluciones e incluso gestionar ajustes de facturación o reembolsos. Un agente podría encargarse de las consultas iniciales, otro de extraer la documentación pertinente y un tercero de generar respuestas personalizadas.
• Desarrollo de software: se puede diseñar un equipo de agentes para que responda a las solicitudes de errores, analice errores anteriores para encontrar similitudes, cree nuevas incidencias e incluso proporcione asistencia de ingeniería generando sugerencias de código u organizando revisiones de código.

La naturaleza distribuida y la autonomía de los agentes permiten que los sistemas multiagente funcionen bien incluso en entornos en constante cambio.

• Gestión del tráfico y del transporte: MAS puede gestionar sistemas de transporte complejos, como redes de trenes, asignaciones de camiones o barcos. Los agentes pueden compartir información sobre el tráfico en tiempo real y las rutas para que el tráfico fluya sin problemas y evitar atascos en zonas urbanas concurridas.
• Robótica y sistemas autónomos: en los almacenes, muchos robots trabajan juntos para no chocar entre sí mientras preparan los pedidos. De forma similar, los grupos de robots de reparto autónomos pueden compartir información sobre el tráfico y las rutas en tiempo real para entregar los paquetes de forma eficiente.
• Sistemas de defensa: MAS puede ayudar a reforzar los sistemas de defensa simulando posibles amenazas, como ciberataques o situaciones marítimas, lo que permite una planificación y una respuesta más proactivas.

Los MAS son herramientas potentes para simular interacciones y comprender comportamientos emergentes en sistemas complejos.

• Trading financiero: varios agentes pueden analizar datos de mercado, tener en cuenta los riesgos y realizar operaciones en distintas clases de activos. Algunos agentes se centran en mercados específicos y otros buscan patrones más amplios. Esto puede ayudar a las empresas a procesar y actuar sobre cantidades ingentes de datos en tiempo real.
• Atención sanitaria y salud pública: los sistemas basados en agentes pueden ayudar a predecir y prevenir enfermedades mediante análisis genéticos, así como a gestionar los recursos hospitalarios, como la asignación de camas, los horarios del personal y la distribución de equipos médicos.
• Simulaciones sociales: los sistemas multiagente pueden modelizar interacciones sociales y comportamientos emergentes en poblaciones simuladas, lo que puede ser útil para estudiar una variedad de fenómenos sociales complejos.

Aunque los sistemas multiagente pueden ser útiles, también pueden plantear algunos retos:

• Difícil de gestionar: puede ser complicado conseguir que muchos agentes independientes trabajen juntos sin conflictos, sobre todo a medida que se añaden más agentes.
• Sobrecarga de comunicación: cuantos más agentes haya, más mensajes se enviarán, lo que puede ralentizar el proceso. La comunicación clara y rápida es imprescindible.
• Acciones inesperadas: la forma en que actúan los agentes en conjunto puede dar lugar a resultados sorprendentes que no se habían planificado, y puede ser difícil probar todos los resultados posibles.
• Preocupaciones por la seguridad: en los sistemas que comparten información sensible, es fundamental contar con una seguridad sólida. Los agentes maliciosos podrían causar problemas proporcionando información errónea, negándose a cooperar o compartiendo información sensible.
• Construcción y uso complejos: crear estos sistemas requiere una planificación cuidadosa y conocimiento de cómo se comunican los agentes entre sí. Los equipos deben conocer la IA distribuida y las normas de comunicación estrictas.
• Coste operativo: la gran dependencia de los LLMs potentes, a menudo a través de llamadas a la API, puede generar costes computacionales significativos. Si no se gestiona con cuidado, escalar un sistema multiagente puede resultar muy caro.
• Fundamentación factual y alucinaciones: los agentes basados en LLMs pueden "alucinar", es decir, generar información plausible pero incorrecta. Asegurarse de que las salidas de los agentes se basen de forma fiable en fuentes de datos reales es un gran obstáculo técnico.
• Depuración y evaluación complejas: el comportamiento no determinista y emergente de los agentes que interactúan hace que la depuración sea extremadamente difícil. Para rastrear un error hasta su origen en un flujo de trabajo complejo de varios pasos, se necesitan herramientas sofisticadas de registro y evaluación.

Para ayudar a los desarrolladores a crear y gestionar sistemas multiagente, varios frameworks proporcionan herramientas para diseñar, coordinar y desplegar agentes autónomos. Estas son algunas opciones populares.

Implementar un sistema multiagente implica varios pasos clave, desde el diseño hasta la implementación:

1. Define el problema y los objetivos: indica claramente el problema que debe resolver el sistema y lo que quieres que consigan tanto el sistema en su conjunto como cada agente individual.

2. Decide el diseño del agente:

• Identifica los roles de los agentes: determina las tareas específicas que realizará cada tipo de agente
• Define las capacidades del agente: especifica qué puede percibir, qué puede hacer y cómo toma decisiones.
• Determina la independencia de los agentes: decide cuánta libertad tiene cada agente para tomar sus propias decisiones.

3. Modela el entorno: crea el espacio compartido en el que trabajarán los agentes. Esto incluye sus funciones, recursos y reglas.

4. Determina los métodos de comunicación:

• Elige un idioma: selecciona un idioma para que los agentes se comuniquen entre sí (como FIPA ACL) y cómo se mostrarán sus mensajes.
• Establece reglas: diseña las reglas sobre cómo se comunicarán los agentes, cómo trabajarán juntos y cómo resolverán los desacuerdos. Esto podría incluir mensajes directos, memoria compartida o hablar a través del entorno.

5. Coordinar estrategias: implementa métodos para que los agentes trabajen bien juntos y resuelvan los conflictos. Esto puede implicar un agente de control principal, reglas para que los agentes negocien o una colaboración natural.

6. Integrar herramientas: da a los agentes acceso a herramientas o programas externos que necesiten para sus tareas, como bases de datos, otros servicios u otros modelos de IA.

7. Código: elige un lenguaje de programación (como Python o Java) y un framework multiagente (como JADE, Mesa, Ray, AutoGen o CrewAI) para crear los agentes y configurar sus interacciones

8. Prueba y valida: prueba el sistema a fondo para asegurarte de que los agentes actúan como se espera, colaboran bien y alcanzan los objetivos generales. Esto es especialmente difícil debido a los comportamientos inesperados.

9. Desplegar y monitorizar: pon el sistema en una infraestructura adecuada y configura la monitorización para hacer un seguimiento de su rendimiento, encontrar problemas y asegurarte de que sigue funcionando bien.

Google Cloud proporciona una infraestructura sólida y escalable que puede ser una plataforma ideal para desarrollar, desplegar y gestionar sistemas multiagente. Su completa suite de servicios admite los distintos componentes e interacciones de MAS:

• Recursos de computación: implementar numerosos agentes, especialmente aquellos que utilizan modelos de IA intensivos como los LLMs, requiere una gran potencia de computación
• Google Kubernetes Engine (GKE): GKE proporciona un entorno gestionado para desplegar, escalar y gestionar aplicaciones en contenedores, que es perfecto para orquestar muchos agentes individuales.
• Compute Engine: para tener un control más granular sobre las máquinas virtuales, Compute Engine ofrece instancias de máquina virtual flexibles y personalizables para alojar procesos de agentes.
• Gestión y almacenamiento de datos: los agentes suelen necesitar almacenar y recuperar grandes volúmenes de datos para la percepción, el aprendizaje y la toma de decisiones.
• Cloud Storage: ofrece un almacenamiento de objetos altamente escalable y duradero para los datos, los registros y los modelos de los agentes.
• BigQuery un almacén de datos sin servidor y totalmente gestionado que puede almacenar y analizar conjuntos de datos masivos. Es útil para los agentes que realizan tareas con muchos datos o para analizar el comportamiento colectivo de los agentes.
• Cloud SQL o Cloud Firestore: bases de datos relacionales y NoSQL gestionadas, respectivamente, adecuadas para que los agentes almacenen sus estados, bases de conocimientos individuales o historiales de interacciones.
• Comunicación entre agentes: es fundamental que los agentes se comuniquen de forma eficiente para coordinarse y compartir información.
• Pub/Sub: un servicio de mensajería en tiempo real que permite la comunicación asíncrona entre agentes, ideal para arquitecturas desacopladas e interacciones basadas en eventos. Los agentes pueden publicar mensajes en temas y suscribirse a temas relevantes, lo que facilita la comunicación sin necesidad de conocer los endpoints directos.
• Protocolo A2A: un estándar abierto, desarrollado inicialmente por Google, que permite la comunicación y la colaboración seguras entre distintos agentes de IA. Actúa como un traductor universal, lo que permite que los agentes de diferentes frameworks y proveedores se descubran entre sí, intercambien información (incluido texto, audio y vídeo) y coordinen acciones. A2A se centra en la interacción entre agentes y complementa el protocolo de contexto de modelo (MCP), que gestiona la comunicación entre agentes y herramientas.
• Funciones de IA y aprendizaje automático: muchos agentes incorporan modelos de IA para su inteligencia y toma de decisiones
• Vertex AI: la plataforma de aprendizaje automático unificada de Google es fundamental para crear agentes inteligentes. Proporciona acceso a modelos fundacionales potentes como Gemini para el razonamiento y, lo que es más importante, incluye Vertex AI Agent Builder. Este servicio gestionado acelera el desarrollo de agentes de IA generativa de nivel empresarial al proporcionar herramientas para basarlos en datos de la empresa, conectarlos a APIs externas y crear experiencias conversacionales orientadas a objetivos.
• APIs preentrenadas: los agentes pueden utilizar las APIs de IA preentrenadas de Google Cloud (por ejemplo, Vision AI o la API de Natural Language) para mejorar su percepción y comprensión de distintos tipos de datos.
• Redes y seguridad: garantizar una comunicación segura y eficiente dentro del MAS.
• Nube privada virtual (VPC): crea un entorno de red aislado y seguro para tus agentes y servicios.
• Gestión de Identidades y Accesos (IAM): gestiona los permisos y el control de acceso de los agentes que interactúan con los recursos de Google Cloud.

Al usar estos servicios de Google Cloud, los desarrolladores pueden crear sistemas multiagente sólidos, escalables e inteligentes, lo que permite desarrollar aplicaciones de IA sofisticadas que aborden algunos de los retos más complejos del mundo