Qué es un arquitecto de agentes de IA y cómo diseña estas arquitecturas

Cuando hablamos de arquitectos de agentes de IA no nos referimos solo a alguien que sabe usar un LLM o encadenar prompts. Estamos hablando de los profesionales que diseñan, planifican y dan forma a sistemas complejos donde múltiples agentes inteligentes perciben, piensan, recuerdan, colaboran entre sí y actúan de forma autónoma sobre entornos digitales y sistemas de negocio reales.

En este contexto, un arquitecto de agentes de IA se mueve entre varias capas: marcos agénticos clásicos, grandes modelos de lenguaje, orquestadores, memoria, RAG, llamadas a herramientas, integración con APIs, seguridad, observabilidad y despliegue empresarial. Es un rol híbrido, a medio camino entre la arquitectura de software y la ingeniería de IA, que diseña cómo deben comportarse, coordinarse y evolucionar estos agentes dentro de una organización.

Qué es un agente de IA y qué es una arquitectura agéntica

De forma sencilla, un agente de IA es un programa que, apoyándose en uno o varios modelos (normalmente LLM o modelos fundamentales), es capaz de recibir objetivos, razonar en varios pasos, usar herramientas y ejecutar acciones autónomas o semiautónomas. No se limita a responder texto: descompone problemas, planifica una secuencia de acciones y las ejecuta sobre APIs, bases de datos, aplicaciones, webs o interfaces gráficas.

Estas tareas van desde asistentes virtuales que agendan citas o actualizan un CRM hasta agentes que exploran interfaces web complejas, navegan por aplicaciones empresariales, extraen y cruzan datos o ejecutan flujos de negocio de principio a fin. Para ello combinan capacidades de lenguaje, razonamiento, memoria y acción.

La arquitectura de agente de IA es el diseño estructural que define cómo ese agente (o conjunto de agentes) percibe el entorno, toma decisiones y actúa. A diferencia del software tradicional de flujo rígido, estas arquitecturas son modulares, dinámicas y conscientes del estado, lo que permite gestionar incertidumbre, adaptarse a cambios y orquestar decisiones complejas.

Cuando hablamos de “arquitectura agentic” o “arquitectura de IA basada en agentes”, nos referimos al marco que permite a varios agentes inteligentes colaborar para completar objetivos que exigen planificación, razonamiento, uso de herramientas, memoria y coordinación multiagente. No es simplemente “llamar muchas veces a un LLM”, ni un simple encadenamiento de prompts, ni un chatbot más. Es un sistema completo con planificador, orquestador, capa de memoria, conectores de herramientas, reglas de seguridad y gobernanza.

En una arquitectura agentic madura suele existir una capa de planificación y orquestación que traduce metas de alto nivel en tareas concretas; una capa de agentes especializados (investigación, redacción, validación, ejecución, etc.); una capa de memoria con bases vectoriales y mecanismos de recuperación tipo RAG; y una capa de herramientas y ejecución que se integra con APIs empresariales, servicios cloud o aplicaciones internas.

Marcos agénticos clásicos: reactivas, deliberativas y cognitivas

Los arquitectos de agentes de IA no parten de cero: se apoyan en décadas de trabajo en marcos agénticos clásicos de la IA simbólica y cognitiva. Estos marcos definen cómo debe comportarse un agente: cómo percibe, cómo decide, qué memoria usa y cómo actúa.

Las arquitecturas reactivas son las más sencillas: el agente asocia directamente una situación a una acción, casi como un reflejo. Reacciona a estímulos inmediatos del entorno sin hacer uso de memoria a largo plazo ni de una planificación explícita del futuro. Eso hace que sean muy rápidas, pero el coste es que no pueden aprender de experiencias pasadas ni planificar secuencias complejas.

En el extremo opuesto están las arquitecturas deliberativas. Aquí el agente mantiene un modelo interno del mundo, razona con él y planifica antes de actuar. Analiza su contexto, predice posibles resultados, compara estrategias y elige la que mejor cumple sus objetivos. En la práctica, esto se parece a un planificador simbólico clásico o a un agente impulsado por un LLM que genera y evalúa planes antes de ejecutar acciones.

Un paso más allá encontramos las arquitecturas cognitivas, que tratan de imitar procesos propios del pensamiento humano: percepción, memoria de trabajo, memoria a largo plazo, razonamiento, aprendizaje y toma de decisiones. Cada una de estas funciones se implementa como módulos conectados, lo que permite a los agentes operar en entornos complejos e inciertos e ir mejorando su desempeño con el tiempo.

Dentro de este paraguas está el famoso modelo BDI (Belief-Desire-Intention), muy relevante para arquitectos de agentes. En este marco:

• Creencias (Beliefs): son la representación interna que el agente tiene del mundo: estado del entorno, datos sensoriales, contexto actual. Por ejemplo: “La puerta está cerrada”.
• Deseos (Desires): recogen las metas u objetivos que el agente quiere lograr, sin especificar aún las acciones. Por ejemplo: “Quiero entrar en la habitación”.
• Intenciones (Intentions): son los planes o cursos de acción a los que el agente se compromete para conseguir esos deseos, teniendo en cuenta sus creencias. Por ejemplo: “Voy a abrir la puerta para poder entrar”.

Este enfoque BDI modela de manera bastante natural la toma de decisiones racional de un agente, y muchos diseños modernos de agentes sobre LLM recuperan estas ideas, aunque no siempre las nombren explícitamente.

Componentes fundamentales de una arquitectura de agentes de IA

Una arquitectura de agente de IA moderna se apoya en una serie de bloques de construcción bien definidos que trabajan juntos para ofrecer una experiencia coherente, robusta y escalable. Entenderlos es clave para cualquier arquitecto o desarrollador que quiera diseñar soluciones serias, especialmente sobre plataformas como Microsoft, AWS o Azure.

En casi todos los sistemas encontraremos una interfaz cliente (chat en Teams, aplicación web, móvil, etc.), una infraestructura de chat/app/almacenamiento que maneja mensajes y contexto, un orquestador que decide qué hacer con cada petición, uno o varios modelos de lenguaje y un conjunto de herramientas y APIs que el agente puede invocar.

El cliente es simplemente el punto de contacto con el usuario, pero detrás hay una capa de infraestructura que gestiona el estado de la conversación, almacena contexto persistente, aplica políticas de seguridad y enruta mensajes. Sobre eso, el orquestador decide si la petición exige una simple respuesta conversacional, ejecutar un flujo de trabajo determinista, llamar a una API o activar otros agentes.

El modelo de lenguaje se encarga de interpretar la entrada, comprender la intención, generar razonamientos en lenguaje natural y proponer respuestas o planes de acción. Junto a él suele haber un catálogo de habilidades, plugins o acciones disponibles (basadas muchas veces en especificaciones OpenAPI) que actúa como inventario de capacidades del agente.

La llamada a herramientas es el mecanismo que permite que el modelo seleccione e invoque funciones externas, desde APIs empresariales hasta microservicios. Alrededor de esto se despliegan índices semánticos y bases de datos vectoriales para RAG, que facilitan búsquedas por significado sobre documentación, datos corporativos o conocimiento histórico, y componentes como servidores MCP y protocolos propietarios (por ejemplo, Direct Line) que facilitan la integración con ecosistemas concretos.

Percepción, razonamiento, decisión y bucles de retroalimentación

En el corazón de cualquier agente serio se encuentra el ciclo percepción → razonamiento → decisión → acción → feedback. Diseñar bien ese ciclo es una de las responsabilidades principales del arquitecto de agentes de IA.

La capa de percepción actúa como sistema sensorial del agente: recibe información de usuarios, sensores, APIs, documentos o interfaces digitales. Aquí entran en juego técnicas como el preprocesado de texto, la extracción de entidades, el análisis de documentos largos, la visión de interfaces o la integración de datos no estructurados. El objetivo es filtrar ruido e identificar patrones relevantes para el problema actual.

Sobre esa percepción se apoya el módulo de razonamiento, que puede combinar reglas simbólicas, aprendizaje automático clásico, métodos probabilísticos y, cada vez más, cadenas de pensamiento y herramientas de planificación generadas por LLM. Este módulo actualiza la base de conocimientos del agente, genera hipótesis y evalúa distintos cursos posibles de acción.

La toma de decisiones consolida ese razonamiento en una acción concreta, midiendo niveles de confianza, riesgos, costes y restricciones de negocio. En entornos reales, esta parte debe ser capaz de gestionar incertidumbre, aplicar objetivos múltiples (por ejemplo, coste vs. calidad vs. tiempo) y adaptarse en tiempo real a cambios en el entorno.

Finalmente, la ejecución de acciones traduce las decisiones en llamadas a APIs, escrituras en bases de datos, actualizaciones de sistemas internos o interacciones con interfaces de usuario. Para que el agente sea robusto, estos módulos de ejecución incluyen gestión de errores, reintentos y, cuando es necesario, mecanismos de reversión para deshacer acciones fallidas.

Los bucles de retroalimentación cierran ese ciclo: monitorizan los resultados inmediatos y a largo plazo, alimentan de nuevo las capas de percepción y razonamiento, y permiten que el sistema se ajuste con el tiempo. Sin estos bucles bien diseñados, los agentes se quedan “sordos” a las consecuencias de sus propios actos y no pueden aprender ni mejorar.

Modularidad, gestión de estados y RAG activa

Una de las claves de cualquier arquitectura moderna de agentes es la modularidad. Cada componente (percepción, razonamiento, decisión, ejecución, memoria, seguridad) debe poder desarrollarse, desplegarse y evolucionar de manera relativamente independiente, comunicándose mediante interfaces claras.

Esta modularidad simplifica la depuración, permite a equipos distintos trabajar en paralelo y hace viable ir cambiando piezas con el tiempo: por ejemplo, sustituir un LLM por otro, o cambiar la base vectorial sin reescribir todo el sistema. Plataformas como Semantic Kernel, LangChain o herramientas low-code tipo Latenode o copilots empresariales explotan precisamente esta idea de “bloques conectables”.

La gestión de estados es el otro pilar. Un agente necesita memoria de trabajo a corto plazo (lo que está pasando en esta sesión) y memoria a largo plazo (historial de usuario, aprendizajes, decisiones anteriores). Gestionar bien ese estado implica diseñar cómo se almacena el contexto, cómo se recupera eficientemente y cómo se sincroniza entre múltiples instancias o agentes.

Aquí la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) juega un papel protagonista. En arquitecturas agénticas modernas, la recuperación ya no es una simple búsqueda puntual, sino un diálogo continuo entre agentes y memoria: los agentes consultan bases vectoriales, actualizan embeddings, almacenan nuevos hechos y usan esa memoria para planificar, validar y corregir de forma autónoma.

Esta relación activa con la memoria permite que modelos más pequeños o especializados (SLM) rindan como LLM grandes al apoyarse en datos corporativos propios y siempre actualizados, evitando parte de los problemas de alucinaciones o desactualización de modelos entrenados con datos fijos.

Arquitecturas en capas, pizarra e híbridas

Desde el punto de vista del diseño de software, las arquitecturas de agentes suelen adoptar patrones arquitectónicos conocidos. Uno de los más utilizados es la arquitectura en capas: la funcionalidad se reparte en capas horizontales con responsabilidades bien delimitadas.

En este enfoque, una capa se ocupa de la detección/percepción (entrada y preprocesado de datos), otra de la capa cognitiva (razonamiento, planificación, gestión de conocimiento) y otra de la capa de ejecución (acciones sobre sistemas externos). Cada una se comunica con las demás mediante APIs o contratos bien definidos.

La gran ventaja de este diseño es la claridad y la escalabilidad: se pueden actualizar capas de forma aislada, sustituir un componente concreto o integrar terceros sin reescribir todo. La desventaja es que, a veces, los límites rígidos entre capas introducen latencias adicionales y menos oportunidades de optimización cruzada.

En problemas complejos, aparecen también las arquitecturas de pizarra (Blackboard). En ellas, varios módulos especializados comparten un espacio de conocimiento común (la “pizarra”) sobre el que van escribiendo y leyendo soluciones parciales. Un componente coordinador observa ese tablero y decide qué módulo debe intervenir a continuación. Este patrón es muy útil cuando las entradas son impredecibles y se requiere construir soluciones de forma incremental y colaborativa.

Por último, las arquitecturas híbridas combinan capas para lo básico con pizarras para razonamientos avanzados, logrando un equilibrio entre previsibilidad y flexibilidad. Es habitual, por ejemplo, usar una arquitectura en capas para orquestación y ejecución, pero dejar que varios agentes expertos colaboren sobre una pizarra compartida para problemas difíciles de decisión.

Sistemas de agente único vs. sistemas multiagente

Otro eje de diseño crítico para un arquitecto de agentes de IA es decidir entre sistemas de agente único o sistemas multiagente. No hay una respuesta universal: depende del contexto de negocio, la complejidad del problema y los requisitos de fiabilidad.

En un sistema de agente único, toda la “inteligencia” está concentrada en una única entidad que percibe, razona y actúa. Esto facilita el diseño, la depuración y la observabilidad, y suele funcionar muy bien en entornos con problemas bien definidos y reglas claras (por ejemplo, ciertos procesos financieros, diagnósticos médicos bien acotados o automatización industrial específica).

Los sistemas multiagente, en cambio, reparten la inteligencia entre varios agentes autónomos, cada uno especializado en un rol: uno investiga, otro redacta, otro valida, otro actúa sobre APIs, otro gestiona seguridad, etc. Estos agentes colaboran entre sí, negocian y coordinan acciones para lograr objetivos globales, lo que permite paralelizar trabajo, aumentar la tolerancia a fallos y reflejar mejor procesos de negocio complejos.

El precio a pagar es la coordinación: comunicación entre agentes, resolución de conflictos, sincronización de acciones y gestión de estados compartidos. Si esta parte no se diseña bien, la complejidad de un sistema multiagente puede superar sus ventajas.

En muchos escenarios empresariales, una estrategia razonable es empezar con un agente central potente y, a medida que crecen las necesidades, descomponer responsabilidades en agentes especializados, con un orquestador que distribuya tareas según su especialidad y carga.

Orquestadores: flujo dinámico, determinista e híbrido

El orquestador es el “director de orquesta” de la arquitectura de agentes. Se encarga de enrutar peticiones, decidir si usar un flujo de IA generativa o un flujo de negocio rígido, y coordinar la ejecución de tareas y herramientas.

Podemos distinguir tres grandes estilos de orquestación. Los flujos dinámicos no estructurados usan modelos de lenguaje para decidir en tiempo real qué herramientas o subflujos activar. Son ideales cuando hay alta varianza en entradas y salidas, como resúmenes, traducciones o consultas abiertas donde la variabilidad es aceptable.

Los flujos deterministas se basan en código o reglas rígidas (if-then-else, flujos de Power Automate, BPMN, etc.). Son perfectos para procesos que exigen máxima precisión y cumplimiento normativo (por ejemplo, registro de auditorías, alta de clientes, pasos regulados).

Entre ambos extremos se sitúan los flujos híbridos, que combinan evaluación de intención y decisión generativa con secciones deterministas críticas. Son más complejos de desarrollar, pero permiten aprovechar la flexibilidad de la IA donde aporta valor y mantener control férreo donde es imprescindible.

SDKs como Semantic Kernel o LangChain permiten implementar este tipo de orquestación, mezclando agentes impulsados por LLM, flujos declarativos, herramientas conectadas por OpenAPI y componentes de lógica pura, aunque a costa de incrementar la complejidad de la solución global.

Grandes modelos de acción (LAM), SLM y visión

Más allá de los LLM, está emergiendo la familia de los Large Action Models (LAM), modelos diseñados específicamente para traducir lenguaje en acciones estructuradas y ejecutables. Mientras que los LLM tradicionales destacan en generar y comprender texto, los LAM se enfocan en llamada a funciones, construcción de comandos y ejecución fiable de tareas.

La llamada a funciones se ha convertido en un componente central de la arquitectura de agentes: el modelo no solo responde en texto, sino que genera parámetros estructurados para funciones externas (consultas a BBDD, creación de tickets, reservas, actualizaciones de sistemas, etc.). Esto hace que el agente sea capaz de integrarse de forma limpia con ecosistemas digitales sin depender de parseos de texto frágiles.

A la vez, gana terreno la orquestación de pequeños modelos lingüísticos (SLM) especializados, que se combinan entre sí para tareas concretas en lugar de depender siempre de un único LLM gigantesco. Estos SLM pueden ejecutarse localmente, son más baratos y fáciles de desplegar, y se ven reforzados mediante RAG para alcanzar un nivel de conocimiento comparable al de modelos más grandes.

En entornos digitales, los modelos de lenguaje con visión permiten a los agentes ver y comprender interfaces, pantallas y webs, como en proyectos tipo Ferret-UI o WebVoyager. Esto abre la puerta a agentes que exploran aplicaciones por sí mismos, identifican botones, formularios o menús, y actúan no solo sobre APIs oficiales, sino también sobre UIs donde no hay integración directa.

Todo ello encaja con una tendencia clara: los agentes de IA dejan de ser simples generadores de texto y se convierten en actores de pleno derecho dentro del ecosistema digital de la empresa.

Arquitectura de agentes de IA en entornos empresariales

Cuando llevamos estas ideas al mundo corporativo, entran en juego factores como escalabilidad, fiabilidad, seguridad, integración y gobernanza. Una cosa es un prototipo en laboratorio y otra muy distinta un sistema en producción que automatiza procesos críticos.

Las organizaciones necesitan arquitecturas que puedan escalar horizontalmente (múltiples instancias de agentes detrás de balanceadores de carga), soportar picos de demanda, mantener un rendimiento estable y evitar puntos únicos de fallo. Esto implica diseñar componentes sin estado cuando sea posible, con gestión de estado centralizada, y optimizar procesos intensivos en memoria para no colapsar la infraestructura.

La seguridad informática empresarial es esencial: redundancia, reintentos, mecanismos de degradación controlada y topologías donde la caída de un agente o servicio no arrastre al resto. La seguridad va mucho más allá de autenticar la API del modelo: hay que proteger datos que viajan entre capas de percepción, razonamiento y ejecución, con cifrado, controles de acceso por rol, segmentación de redes y registros de auditoría detallados.

Otro desafío clave es la integración con sistemas existentes: ERPs, CRMs, bases de datos heredadas, colas de mensajes, servicios de identidad como Active Directory o LDAP, SSO, etc. Los agentes de IA deben funcionar como un componente más dentro de este ecosistema, respetando permisos, flujos aprobatorios y políticas de cumplimiento.

El arquitecto de agentes de IA debe también planificar la observabilidad: métricas de tiempos de respuesta, uso de recursos, tasas de error, trazado distribuido entre servicios y, además, métricas “cualitativas” específicas de IA como tasa de aciertos de intención, uso correcto de herramientas, calidad de respuestas o desviaciones de comportamiento. Sin una buena telemetría, mantener estos sistemas en producción se vuelve una lotería.

El papel del arquitecto de agentes de IA en las empresas

En este contexto, el arquitecto de agentes de IA actúa como figura clave que conecta negocio, ingeniería de software e IA. Su misión no es solo elegir modelos, sino diseñar la arquitectura completa que permita a los agentes operar con autonomía controlada dentro de la organización.

Entre sus responsabilidades se encuentran definir qué problemas tienen sentido abordar con agentes, decidir entre arquitecturas de agente único o multiagente, seleccionar patrones en capas, pizarra o híbridos, y especificar cómo se implementarán la memoria, el RAG, la orquestación y los flujos de trabajo.

También debe marcar las pautas de IA responsable (RAI): qué límites se imponen a los agentes, cómo se auditan sus decisiones, en qué puntos entra el humano en el bucle, cómo se gestionan los riesgos de sesgo, privacidad o alucinaciones, y cómo se garantiza que el sistema cumple regulaciones sectoriales.

En proyectos complejos, el arquitecto de agentes colabora con equipos de datos, equipos de negocio y responsables de seguridad para construir soluciones que automaticen procesos largos, pipelines de investigación, flujos de soporte al cliente o tareas de ingeniería de datos, manteniendo siempre trazabilidad, control y capacidad de evolución.

Al final, el papel del arquitecto de agentes de IA es habilitar una nueva generación de sistemas donde los agentes no solo conversan, sino que entienden, deciden, actúan y aprenden dentro de marcos seguros y gobernados. Cuando estas arquitecturas se diseñan con buenos patrones, memoria bien pensada, RAG activo, orquestación adecuada y una integración sólida con los sistemas empresariales, las organizaciones pueden pasar de experimentos aislados a una automatización verdaderamente inteligente y escalable.