El aumento del tamaño de los modelos de inteligencia artificial ya no garantiza mejoras proporcionales. A medida que disminuye el rendimiento adicional obtenido al duplicar el número de parámetros, la coordinación de varios agentes de IA se perfila como una alternativa para abordar tareas complejas. En lugar de pedirle a un único modelo que lo haga todo, un sistema multiagente divide el trabajo entre modelos con funciones distintas: por ejemplo, uno genera código y otro lo revisa.
Este enfoque permite repartir las tareas en partes más manejables y asignarlas a los agentes mejor preparados para ejecutarlas. Sin embargo, sumar agentes también introduce nuevos retos. Aumentan las posibilidades de errores de sincronización, se dispara el consumo de tokens y pueden crecer la latencia y la complejidad operativa. Además, un dato inventado por un agente puede propagarse por toda la cadena y convertirse en un error difícil de rastrear.
Para aprovechar las ventajas de la colaboración sin multiplicar sus riesgos, los desarrolladores están adoptando controles más estrictos: validación de datos, límites a los traspasos entre agentes y arquitecturas que emplean solo los modelos necesarios. Estas son las principales dificultades y algunas estrategias para gestionarlas.
## Las limitaciones de un orquestador centralizado
En muchos sistemas multiagente, un agente central actúa como coordinador. Divide la solicitud del usuario en tareas, las asigna a otros agentes y procura mantener el contexto coherente durante el proceso. Este diseño facilita la gestión, pero crea un posible punto único de fallo: si el orquestador se interrumpe, todo el flujo de trabajo puede detenerse.
También puede convertirse en un cuello de botella. Cuando todas las decisiones y comunicaciones pasan por el mismo agente, la falta de capacidad de procesamiento o una acumulación de solicitudes puede retrasar las respuestas. Incluso si el sistema funciona correctamente, cada paso adicional de enrutamiento añade tiempo de procesamiento, algo que puede perjudicar la experiencia del usuario.
El modelo centralizado puede limitar, además, la flexibilidad de los agentes. Si el coordinador los trata como simples ejecutores, puede desaprovechar sus capacidades particulares, sobre todo al enfrentarse a situaciones excepcionales. Y coordinar también cuesta: el agente central consume tokens al desglosar instrucciones, asignar tareas y transmitir contexto entre los distintos participantes.
## El coste del exceso de tokens
Los sistemas multiagente suelen intercambiar historiales de conversación y otros datos de contexto. Si se transmite información sin resumir o filtrar, el consumo de tokens puede crecer rápidamente y hacer que los costes sean difíciles de prever.
Este gasto no es un problema menor. Se han divulgado casos de proyectos empresariales que acumularon facturas de IA inesperadamente elevadas, lo que ilustra lo difícil que puede ser estimar el coste de una operación basada en modelos. La coordinación multiagente puede añadir otra capa de gasto si los agentes repiten contexto, debaten quién debe actuar o entran en ciclos innecesarios.
Una solución consiste en sustituir los flujos abiertos, en los que los modelos deciden libremente quién habla a continuación, por máquinas de estados definidas mediante código. En este enfoque, las reglas determinan qué agente actúa en cada situación: «si ocurre X, interviene el agente A; si ocurre Y, interviene el agente B». Así se evita consumir tokens solo para decidir el siguiente paso.
También conviene establecer límites de tokens, tiempos de espera y presupuestos de reintentos. Los traspasos secuenciales y explícitos ayudan a reducir conversaciones superfluas entre agentes y a contener los costes antes de que se descontrolen.
## La complejidad de coordinar varios agentes
Cada agente adicional puede crear nuevas dependencias, condiciones de carrera y posibilidades de fallo. En un equipo de modelos, los agentes pueden leer versiones distintas del estado compartido, utilizar información desactualizada o interpretar de forma diferente el contexto. La coordinación se vuelve más difícil a medida que crece el número de interacciones posibles.
Un coordinador central puede descomponer una solicitud, asignar tareas de forma dinámica o secuencial y reunir los resultados. Pero, como ya hemos visto, centralizar todo el flujo puede generar retrasos y puntos únicos de fallo. El reto está en encontrar un equilibrio entre una coordinación clara y una arquitectura que no dependa de un único componente para cada decisión.
Una alternativa práctica es definir rutas de ejecución mediante código y limitar las conversaciones abiertas entre agentes. Los flujos deterministas reducen las decisiones innecesarias y facilitan la supervisión, mientras que unas reglas bien diseñadas permiten que cada agente se ocupe de una parte delimitada del trabajo.
## Errores en cadena y alucinaciones
Un agente puede producir información incorrecta y transmitirla a otros, que quizá la acepten como válida sin verificarla. En una cadena de trabajo, cada traspaso puede conferir a esa afirmación una apariencia adicional de autoridad. Si el dato falso se escribe en una memoria compartida o una base de datos, los agentes posteriores pueden reutilizarlo y agravar el error.
Para reducir este riesgo, es útil separar las funciones. Un agente puede recuperar datos de fuentes originales, otro analizarlos y un tercero generar una respuesta basada en pruebas verificables. También se puede incorporar un verificador independiente que cuestione las afirmaciones antes de consolidarlas en la respuesta final.
Los esquemas JSON estrictos, la validación de tipos y los límites de reintentos ayudan a evitar entradas mal formadas y ciclos innecesarios. Herramientas y marcos de trabajo como MCP o LangGraph pueden servir para definir rutas de ejecución controladas, en lugar de depender de bucles sin restricciones. Registrar las instrucciones, las llamadas a agentes y cada traspaso permite, además, localizar el origen de un error y corregirlo.
## Estado compartido y cachés desactualizadas
Compartir datos permite que los agentes accedan a información común y coordinen sus acciones. Pero, si dos agentes modifican el mismo recurso al mismo tiempo, pueden producir resultados incompatibles. También existe el riesgo de que un agente consulte una versión antigua de los datos almacenados en caché.
La caché puede reducir costes y mejorar la velocidad al evitar que el modelo vuelva a procesar instrucciones o respuestas rutinarias. En sistemas multiagente, sin embargo, un cambio en el contexto compartido puede invalidar cachés de varios agentes. La serialización del estado y las modificaciones en el orden de las instrucciones también pueden afectar a su reutilización. Y, si no se actualiza o elimina la información almacenada, el sistema podría responder con datos obsoletos.
Una práctica útil es colocar el contenido estático al principio de las instrucciones y la información dinámica al final. Así, los cambios frecuentes tienen menos probabilidades de invalidar una sección extensa de la caché. Conviene reservar el almacenamiento en caché para consultas repetitivas y revisarlo periódicamente para retirar datos que ya no sean válidos.
## La carga de supervisión humana
Los retos no son solo técnicos. Supervisar a varios agentes puede generar un volumen elevado de avisos, solicitudes de permisos y errores. También es difícil observar simultáneamente los cambios que distintos modelos realizan en una memoria o en archivos compartidos. Si dos agentes modifican el mismo recurso, una persona podría tener que intervenir para resolver los conflictos.
Una estructura jerárquica puede simplificar la supervisión: un agente central resume el estado del trabajo y agrupa los registros, de modo que el equipo pueda centrarse en revisar ese punto de control. Esto no sustituye la observación de los agentes individuales, pero ayuda a priorizar la información y a detectar incidencias con mayor rapidez.
Definir responsabilidades distintas para cada agente también reduce las interferencias. Si las funciones están bien delimitadas, es menos probable que varios agentes intenten resolver la misma tarea o modifiquen los mismos recursos. Los límites de acciones y de traspasos pueden evitar ciclos que requieran intervención humana, aunque no deben ser tan estrictos que impidan completar tareas legítimas.
## Estrategias generales para una coordinación más fiable
Más allá de cada cuello de botella, algunas prácticas ayudan a mejorar la orquestación en su conjunto:
– **Usar el menor número posible de agentes.** Añadir modelos solo tiene sentido si aporta una mejora concreta. Menos agentes suelen significar menos interacciones, menor coste y una supervisión más sencilla.
– **Separar tareas y permisos.** Limitar qué datos, archivos y sistemas puede utilizar cada agente reduce el riesgo de conflictos. Por ejemplo, un agente que consulta correos de clientes no necesariamente necesita permiso para modificar esquemas de bases de datos.
– **Controlar las credenciales y su duración.** Los permisos temporales, que expiran cuando termina una tarea, limitan las acciones que un agente puede realizar fuera de su cometido.
– **Definir qué acciones requieren aprobación humana.** Operaciones de alto riesgo, como borrar archivos, transferir datos o realizar llamadas externas, pueden requerir autorización antes de ejecutarse.
– **Mantener registros completos.** Guardar las solicitudes, respuestas y transferencias entre agentes facilita las auditorías y el análisis de fallos.
– **Aplicar límites de uso y tiempo.** Topes de tokens, plazos máximos y presupuestos de reintentos ayudan a prevenir costes y ciclos descontrolados.
La coordinación multiagente puede ampliar lo que los sistemas de IA son capaces de hacer, pero no es una mejora automática por el simple hecho de añadir modelos. Su eficacia depende de una arquitectura que controle el flujo de información, limite los permisos y haga visibles los errores. La estrategia más sólida no consiste en desplegar tantos agentes como sea posible, sino en utilizar los estrictamente necesarios y coordinar su colaboración con reglas claras, verificables y supervisables.
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