TL;DR
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Los equipos de software no se están quedando atrás porque no se pueda contratar a ingenieros competentes. Se están quedando atrás porque el trabajo de ingeniería moderno se ha vuelto demasiado complejo para gestionarlo únicamente con la atención humana.
Cada semana se espera que realice envíos más rápidos, mantenga la estabilidad de los sistemas, resuelva incidentes con celeridad y reduzca la deuda técnica, mientras su código base, infraestructura y herramientas no dejan de expandirse. En cierto punto, la coordinación manual deja de ser escalable.
El próximo cambio en la productividad no vendrá de “mejores desarrolladores”. Vendrá de sistemas que puedan razonar, coordinar y ejecutar el trabajo junto a usted. Para eso se han diseñado los sistemas de IA basados en agentes.
Esto es importante ahora porque la IA está pasando del chat y la generación de contenidos al trabajo operativo real. McKinsey estima que la IA generativa podría crear entre 2,6 y 4,4 billones de dólares en valor anual a través de diversos casos de uso, impulsado principalmente por el aumento de la productividad en el trabajo del conocimiento.
Cuando se analiza cómo se emplea realmente el tiempo de ingeniería —triaje de alertas, búsqueda de contexto entre herramientas, investigación de documentación, revisión de cambios y coordinación de traspasos—, el cuello de botella rara vez es la velocidad bruta de programación. Es la carga de trabajo que rodea a la programación.
Un chatbot puede ayudarle a responder preguntas, pero no puede ejecutar de forma fiable un flujo de trabajo de ingeniería de principio a fin. Un agente de IA sí puede. Puede desglosar su objetivo en pasos, extraer el contexto adecuado de sus sistemas y herramientas, realizar comprobaciones y devolver un resultado que usted pueda utilizar, como una PR, un informe de pruebas o un resumen de incidentes. Al conectar varios agentes especializados, se obtiene algo parecido a un equipo de soporte de IA para el trabajo de ingeniería: un agente planifica, otro recupera el contexto, otro realiza los cambios y otro revisa los riesgos. Este blog le muestra cómo funciona ese cambio en la práctica y cómo diseñarlo para que se adapte a su pila tecnológica y a su equipo.
Definición de agentes de IA en sistemas de ingeniería modernos
Un agente de IA actúa como un compañero de equipo; usted le da instrucciones con objetivos, no es solo un modelo al que se le hacen consultas con prompts. Entiende su intención, decide qué hacer a continuación, utiliza herramientas e informa con un resultado sobre el que usted puede actuar.
Usted le asigna un objetivo claro (“triaje de este incidente y sugerencia de los siguientes pasos”), acceso a las herramientas adecuadas y directrices sobre cómo debe comportarse. En lugar de consultar manualmente a un LLM paso a paso, el agente planifica y ejecuta varios pasos por su cuenta para lograr un resultado definido.
Cuando diseña un agente, no se limita a escribir un prompt. Está definiendo:
- ¿Qué quiere que consiga?
- ¿Qué se le permite hacer para llegar allí?
- Cómo debe comportarse cuando las cosas van mal.
Componentes fundamentales de un agente de IA
Cuando construye un agente de IA para su equipo, está ensamblando unos pocos componentes claros.
1. Núcleo LLM (razonamiento y lenguaje)
Este es el “cerebro” del agente.
- Interpreta sus instrucciones y el contexto actual.
- Decide qué hacer a continuación: hacer una pregunta de seguimiento, llamar a una herramienta o devolver una respuesta.
- Explica sus resultados de una forma que usted pueda entender.
Usted elige el LLM (por ejemplo, OpenAI, Anthropic, etc.) en función de su pila tecnológica, las reglas de datos y las necesidades de rendimiento.
2. Herramientas / Llamada a funciones
Las herramientas convierten al agente de un “chatbot” en un trabajador útil.
- API: servicios internos (tickets, CI, observabilidad, facturación, feature flags).
- Bases de datos: lectura o escritura de datos en sus sistemas.
- Ejecución de código: ejecución de scripts, pruebas o consultas en un entorno controlado.
- Búsqueda / RAG: consulta de documentos, manuales de procedimientos, diseños o incidentes pasados.
Usted define estas herramientas con esquemas estrictos de entrada/salida para que el agente pueda llamarlas de forma segura y predecible.
3. Memoria
La memoria permite al agente realizar un seguimiento de lo que importa a lo largo del tiempo.
- Memoria a corto plazo: Estado actual de la conversación, preferencias del usuario en esta sesión, resultados parciales. A menudo se mantiene en el estado del agente o en la ventana de contexto.
- Memoria a largo plazo: Información que el agente debe recordar en distintas sesiones: metadatos del proyecto, sistemas, manuales de procedimientos e incidentes pasados. Suele almacenarse en bases de datos o almacenes de vectores.
Usted decide qué debe recordar el agente, cuánto tiempo debe conservarlo y quién puede ver esa memoria.
4. Políticas y restricciones
Las políticas y restricciones garantizan que el agente opere dentro de los límites de riesgo de su organización. Definen lo que el agente tiene permitido hacer, incluyendo a qué herramientas puede acceder, en qué entornos puede operar (por ejemplo, staging pero no producción) y sobre qué datos puede leer o actuar basándose en los permisos del usuario, el equipo o el inquilino.
También controlan el grado de autonomía del agente estableciendo límites como el número máximo de pasos de ejecución, requiriendo la aprobación humana para acciones de alto impacto como despliegues o actualizaciones de datos, y especificando cuándo debe detenerse el agente o escalar el asunto a un humano.
Usted debe tratar estas políticas como reglas de seguridad de la aplicación, no solo como texto de un prompt.
5. Ganchos de observabilidad
Necesita ver qué están haciendo los agentes, igual que con cualquier otro servicio.
- Registros: llamadas a herramientas, entradas, salidas y decisiones importantes.
- Trazas: la secuencia de pasos que un agente ha seguido para completar una tarea.
- Métricas: tasa de éxito, tiempo hasta el resultado, tipos de error y tasa de anulación humana.
Estas señales le ayudan a depurar problemas, evaluar la calidad y demostrar la seguridad y el cumplimiento.
Agente frente a flujo de trabajo frente a aplicación con prompts: diferencias fundamentales para los equipos de ingeniería
| Aspecto | Aplicación con prompts | Flujo de trabajo / Orquestación | Agente |
| Qué es | Una única llamada al LLM con un prompt sólido | Una secuencia fija y predefinida de pasos (DAG/flujo) | Un sistema orientado a objetivos que decide los pasos en tiempo de ejecución |
| Estilo de entrada | Una solicitud | Activador + entradas estructuradas por paso | Un objetivo + contexto + permisos |
| Estilo de salida | Una respuesta | Resultado producido tras completar el pipeline | Un resultado final tras el uso de herramientas y decisiones en varios pasos |
| Comportamiento de planificación | Sin planificación | La planificación la codifica usted de antemano | Los planes son dinámicos en función de la situación |
| Uso de herramientas | Normalmente ninguno | Herramientas utilizadas en pasos fijos específicos | Herramientas elegidas y llamadas dinámicamente |
| Ideal para | Preguntas y respuestas, reescritura, generación sencilla | Procesos estables y repetibles que necesitan previsibilidad | Tareas complejas donde el camino no se conoce de antemano |
| Mentalidad de ingeniería | Ingeniería de prompts | Diseño de pipelines | Diseño de sistemas (herramientas, políticas, memoria, observabilidad) |
¿Por qué los equipos de ingeniería pasan de agentes individuales a sistemas multiagente?
A medida que crecen sus casos de uso, un único agente de IA alcanza rápidamente sus límites. Usted le pide que planifique, programe, pruebe y razone sobre el riesgo simultáneamente. El resultado es más difícil de controlar, más difícil de depurar e inconsistente. Pasar a múltiples agentes especializados le permite diseñar algo más parecido a cómo ya funciona su equipo de ingeniería: roles claros, responsabilidades claras y una propiedad más definida.
1. Especialización
Se obtienen mejores resultados cuando cada agente tiene una tarea específica. Un agente de planificación se centra únicamente en desglosar el trabajo. Un agente de programación se centra solo en los cambios de código. Un agente de revisión se centra solo en la validación y el riesgo.
Al estrechar el alcance de cada agente, puede ajustar los prompts, las herramientas y las políticas para esa responsabilidad única. Esto hace que el comportamiento sea más predecible y más fácil de mejorar con el tiempo.
2. Paralelismo
A menudo es necesario explorar varios caminos simultáneamente. Un agente puede investigar registros y métricas. Otro puede revisar despliegues recientes. Un tercero puede redactar posibles correcciones u opciones de diseño.
Ejecutar estas tareas en paralelo acorta el tiempo necesario para obtener información. Se obtienen múltiples perspectivas sobre el mismo problema sin tener que coordinar manualmente cada paso.
3. Separación de intereses
También necesita límites claros para el control y la gobernanza. Cada agente tiene su propio conjunto de herramientas y permisos. Puede restringir las acciones sensibles (como los cambios en producción) a un agente específico mediante políticas más estrictas. Puede iterar sobre la lógica de un agente sin romper el resto del sistema.
Esta separación hace que todo el sistema sea más fácil de razonar, probar y asegurar, del mismo modo que lo hacen los servicios bien diseñados en su arquitectura.
Integración arquitectónica de sistemas basados en agentes en entornos de ingeniería
Usted ya dispone de servicios, almacenes de datos y herramientas. Su pregunta principal ahora es: ¿dónde residen los agentes y cómo interactúan con lo que ya ejecuta en producción? Esta sección le proporciona un modelo mental para ubicar limpiamente a los agentes en su arquitectura, en lugar de añadirlos como una ocurrencia tardía.
1. Arquitectura de referencia de alto nivel
Piense en un sistema basado en agentes como un conjunto de capas que se asientan sobre su pila tecnológica actual. Aquí es donde las solicitudes entran en su sistema de agentes.
- IU: una aplicación web o consola interna donde los ingenieros pueden escribir tareas, inspeccionar resultados y aprobar acciones.
- CLI: permite a los desarrolladores activar agentes directamente desde su terminal, cerca de sus flujos de trabajo habituales.
- Plugin de IDE: lleva al agente a VS Code, JetBrains o su editor para que pueda trabajar con el código en contexto.
- Slack (o similar): admite solicitudes rápidas, triaje de incidentes y el intercambio de resultados con el equipo.
- API: permite que otros servicios o automatizaciones llamen a los agentes de forma programada.
Usted elige los puntos de entrada en función de dónde pasa ya su tiempo el equipo, para que la adopción resulte natural.
2. Orquestador / Marco de agentes
Este es el “tronco cerebral” que coordina a los agentes y sus herramientas. Marcos como OpenAI Agents SDK, LangGraph, AutoGen, Microsoft Agent Framework, CrewAI, etc., le ayudan a definir agentes, conectar herramientas y gestionar los flujos entre ellos.
Se encargan del enrutamiento (qué agente se ejecuta a continuación), la gestión del estado, el manejo de errores y, a veces, la visualización del flujo.
Usted utiliza esta capa en lugar de escribir toda la lógica de orquestación desde cero. Se sitúa como un servicio o módulo dedicado en su backend.
3. Capa de herramientas
Aquí es donde los agentes realizan realmente el trabajo llamando a sus sistemas.
- API internas: servicios para tickets, despliegues, observabilidad, facturación, feature flags, datos de usuario y más.
- Bases de datos: operaciones de lectura/escritura en los datos de su aplicación, almacenes de analítica o configuraciones.
- RAG (Generación Aumentada por Recuperación): búsqueda en documentos, manuales de procedimientos, diseños, especificaciones e incidentes pasados.
- Sandboxes de ejecución de código: entornos controlados donde los agentes pueden ejecutar scripts, consultas o pruebas de forma segura.
Usted expone estas herramientas con esquemas y permisos estrictos para que los agentes tengan el acceso mínimo que necesitan para ser útiles.
4. Infraestructura: bases compartidas
Esta es la infraestructura común que sustenta el comportamiento de los agentes.
- Colas: gestionan tareas en segundo plano, reintentos y suavizado de carga cuando los agentes realizan muchas llamadas.
- Programadores: activan flujos de trabajo periódicos o basados en eventos (por ejemplo, comprobaciones nocturnas, revisiones semanales).
- DB de vectores: almacena incrustaciones (embeddings) para búsquedas semánticas y contexto a largo plazo.
- Almacén de características (Feature store): proporciona a los agentes datos estructurados sobre usuarios, proyectos o sistemas si ya utiliza uno.
- Pila de observabilidad: métricas, registros y trazas tanto para herramientas como para agentes.
Es probable que ya tenga la mayor parte de esto; extiéndalo para rastrear la actividad específica de los agentes.
5. Gobernanza y seguridad
Esta capa mantiene a sus agentes seguros, conformes y bajo control.
- Autenticación y control de acceso: vinculan las acciones de los agentes a usuarios, equipos y entornos.
- Motor de políticas: aplica reglas sobre qué herramientas se pueden utilizar, con qué parámetros y bajo qué condiciones.
- Límites de velocidad: protegen los sistemas ascendentes y las API externas de la sobrecarga.
- Registros de auditoría: registran quién solicitó qué, qué agente hizo qué y qué herramientas se llamaron.
Usted trata a los agentes como cualquier otro servicio potente: estrechamente controlados, totalmente auditables y fáciles de revisar.
Qué necesita para crear flujos de trabajo de agentes listos para producción
Para que los agentes sean realmente útiles para los equipos de ingeniería, debe diseñarlos como sistemas de producción, no como demostraciones. Eso significa partir de flujos de trabajo reales, controlar el acceso a las herramientas, planificar para los fallos y mantener a los humanos al mando donde el riesgo sea elevado.
1. Empiece por los recorridos del usuario, no por el marco de trabajo
Se obtienen los mejores resultados cuando se diseña en torno a lo que los ingenieros ya hacen a diario. Empiece por identificar flujos de trabajo que sean de gran valor, repetitivos y que consuman mucho tiempo.
Una vez elegido un flujo de trabajo, mapee cada paso manual que los ingenieros siguen actualmente y, a continuación, decida qué pasos puede manejar el agente de forma fiable. Este enfoque garantiza que el agente resuelva problemas reales en lugar de convertirse en un chatbot genérico que “sabe cosas” pero no reduce la carga de trabajo.
2. Descomposición de tareas y planificación
Las tareas de ingeniería complejas suelen requerir varios pasos, y la forma en que se estructuran esos pasos determina la fiabilidad. Puede utilizar un agente planificador que descomponga dinámicamente el objetivo en tareas, o una lista de pasos estática (un gráfico de flujo de trabajo fijo).
Los agentes planificadores funcionan mejor cuando las tareas varían mucho y requieren flexibilidad (por ejemplo, el triaje de incidentes en varios servicios). Los gráficos estáticos funcionan mejor cuando se necesita un control estricto (por ejemplo, flujos de trabajo sensibles a la seguridad).
Confíe en la planificación del agente cuando el coste de los errores sea bajo, y codifique salvaguardas explícitas cuando los errores sean costosos (cambios en producción, escritura de datos, flujos de trabajo de cumplimiento).
3. Estrategia de herramientas
Su capa de herramientas es donde los agentes se vuelven verdaderamente operativos, pero también donde aumenta el riesgo. Comience con herramientas seguras y de alto impacto, como el acceso de solo lectura a registros, métricas, documentación, sistemas de tickets y repositorios.
Introduzca herramientas con capacidad de escritura (creación de PR, cambio de configuraciones, despliegues) solo cuando disponga de controles sólidos. El diseño de las herramientas debe ser estricto: defina esquemas de funciones con entradas, salidas y restricciones claras para que el agente no pueda hacer un mal uso de ellas.
Además, planifique para los fallos. Las herramientas se agotarán, las API devolverán errores y faltarán datos. Su agente debe manejar esto con elegancia, utilizando reintentos, alternativas y rutas de escalada, en lugar de fallar silenciosamente o alucinar respuestas.
4. Memoria y conocimiento
La memoria es lo que permite a los agentes seguir siendo útiles en tareas largas y usos repetidos. Utilice la memoria a corto plazo para realizar un seguimiento del estado actual del flujo de trabajo (qué se ha comprobado ya, qué está pendiente y qué ha fallado).
Utilice la memoria a largo plazo cuando quiera que el agente reutilice conocimientos en distintas sesiones, como documentos de arquitectura del sistema, manuales de procedimientos, incidentes pasados o convenciones del equipo. En la mayoría de los entornos de ingeniería, la memoria a largo plazo se implementa mediante RAG + una base de datos de vectores para que el agente pueda recuperar la información relevante bajo demanda.
Lo más importante es delimitar correctamente el alcance de la memoria: aísle el contexto por inquilino, proyecto o equipo para evitar la fuga de datos y garantizar que el agente nunca mezcle información entre distintos ámbitos.
5. Patrones con intervención humana (Human-in-the-Loop)
Para casos de uso de ingeniería reales, los humanos deben mantener el control de las decisiones de alto riesgo. Esto mantiene la rapidez del flujo de trabajo al tiempo que evita acciones autónomas inseguras. Puede aplicar esto en múltiples etapas de revisión; por ejemplo, aprobar primero el plan y luego aprobar la acción final.
Para operaciones privilegiadas, como despliegues en producción o acceso a datos sensibles, utilice un patrón de “break-glass”: el agente puede preparar los pasos, pero la ejecución requiere la confirmación humana explícita, permisos elevados y un registro de auditoría completo. Este enfoque hace que los agentes sean prácticos en equipos reales al equilibrar la automatización con la responsabilidad.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Por qué los equipos de ingeniería necesitan sistemas de IA multiagente?
Se necesitan sistemas multiagente cuando las tareas se vuelven demasiado complejas para que un solo agente las gestione de forma coherente. Con varios agentes, se obtiene especialización, trabajo en paralelo y un mejor control de los permisos, lo que hace que el sistema sea más rápido, seguro y fácil de mantener.
2. ¿Cuáles son los roles habituales en una arquitectura multiagente?
Los roles típicos incluyen un agente planificador (desglose de tareas), un agente recuperador (extracción de documentación y tickets), un agente programador (generación/refactorización de código), un agente revisor (comprobaciones de calidad y seguridad) y un agente de operaciones (ejecución de manuales de procedimientos con reglas de escalada).
3. ¿Cómo encajan los sistemas de IA basados en agentes en una pila de ingeniería moderna?
Suelen situarse como una capa entre su equipo y sus herramientas. Los ingenieros interactúan a través de la interfaz de usuario, Slack, la CLI o los plugins de IDE, mientras que el marco de agentes orquestas las llamadas a servicios como plataformas de observabilidad, herramientas de tickets, CI/CD, documentación y bases de datos.
4. ¿A qué herramientas debería tener acceso un agente de IA?
Comience con herramientas seguras de solo lectura, como registros, cuadros de mando, búsqueda de documentación y sistemas de tickets. Añada herramientas con capacidad de escritura (creación de PR, despliegues, actualizaciones de configuración) solo después de implementar políticas estrictas, flujos de trabajo de aprobación y registro de auditoría.
5. ¿Son seguros los sistemas de IA basados en agentes para su uso en producción?
Pueden ser seguros si se implementa una gobernanza sólida: control de acceso basado en roles, motores de políticas, restricciones de herramientas, límites de velocidad y pistas de auditoría completas. Para acciones de alto riesgo, los sistemas de nivel de producción utilizan la aprobación humana y controles de tipo “break-glass”.
