A medida que los agentes de IA evolucionan más allá de los simples chatbots, han surgido nuevos patrones de diseño para hacerlos más capaces, adaptables e inteligentes. Estos patrones de diseño de agentes definen cómo los agentes piensan, actúan y colaboran para resolver problemas complejos en entornos del mundo real. Ya sea razonando a través de tareas, escribiendo y ejecutando código, conectándose a herramientas externas o incluso reflexionando sobre sus propios resultados, cada patrón representa un enfoque distinto para construir sistemas más inteligentes y autónomos. A continuación se presentan cinco de los patrones de diseño agente más populares que todo ingeniero de IA debería conocer.
Agente reaccionar
Un agente ReAct es un agente de IA construido sobre el marco de “razonamiento y acción” (ReAct), que combina el pensamiento paso a paso con la capacidad de utilizar herramientas externas. En lugar de seguir reglas fijas, analiza los problemas, realiza acciones como buscar o ejecutar código, observa los resultados y luego decide qué hacer a continuación.
El marco ReAct funciona de manera muy similar a cómo los humanos resuelven problemas: pensando, actuando y ajustándose a lo largo del camino. Por ejemplo, imagina que estás planeando una cena: empiezas pensando: “¿Qué tengo en casa?”. (razonamiento), luego revisa tu refrigerador (acción). Al ver sólo verduras (observación), ajusta su plan: “Haré pasta con verduras”. De la misma manera, los agentes de ReAct alternan entre pensamientos, acciones y observaciones para manejar tareas complejas y tomar mejores decisiones.
La siguiente imagen ilustra la arquitectura básica de un agente ReAct. El agente tiene acceso a varias herramientas que puede utilizar cuando sea necesario. Puede razonar de forma independiente, decidir si invocar una herramienta y volver a ejecutar acciones después de realizar ajustes basados en nuevas observaciones. Las líneas de puntos representan rutas condicionales, lo que muestra que el agente puede optar por utilizar un nodo de herramienta sólo cuando lo considere necesario.
Agente de CodeAct
Un agente CodeAct es un sistema de inteligencia artificial diseñado para escribir, ejecutar y refinar código basado en instrucciones en lenguaje natural. En lugar de simplemente generar texto, puede ejecutar código, analizar los resultados y ajustar su enfoque, lo que le permite resolver problemas complejos de varios pasos de manera eficiente.
Básicamente, CodeAct permite a un asistente de IA:
Generar código a partir de entradas de lenguaje natural Ejecutar ese código en un entorno seguro y controlado Revisar los resultados de la ejecución Mejorar su respuesta en función de lo que aprende
El marco incluye componentes clave como un entorno de ejecución de código, definición de flujo de trabajo, ingeniería rápida y administración de memoria, todos trabajando juntos para garantizar que el agente pueda realizar tareas reales de manera confiable.
Un buen ejemplo es Manus AI, que utiliza un bucle de agente estructurado para procesar las tareas paso a paso. Primero analiza la solicitud del usuario, selecciona las herramientas o API adecuadas, ejecuta comandos en un entorno limitado seguro de Linux e itera en función de los comentarios hasta que se realiza el trabajo. Finalmente, envía los resultados al usuario y entra en modo de espera, esperando la siguiente instrucción.
Autorreflexión
Un Agente de Reflexión es una IA que puede dar un paso atrás y evaluar su propio trabajo, identificar errores y mejorar mediante prueba y error, de manera similar a cómo los humanos aprenden de la retroalimentación.
Este tipo de agente opera en un proceso cíclico: primero genera una salida inicial, como texto o código, según la solicitud del usuario. Luego, reflexiona sobre ese resultado, detectando errores, inconsistencias o áreas de mejora, a menudo aplicando un razonamiento de experto. Finalmente, refina el resultado incorporando su propia retroalimentación, repitiendo este ciclo hasta que el resultado alcanza un estándar de alta calidad.
Los agentes de reflexión son especialmente útiles para tareas que se benefician de la autoevaluación y la mejora iterativa, lo que los hace más confiables y adaptables que los agentes que generan contenido en una sola pasada.
Flujo de trabajo de múltiples agentes
Un sistema multiagente utiliza un equipo de agentes especializados en lugar de depender de un solo agente para manejar todo. Cada agente se centra en una tarea específica, aprovechando sus fortalezas para lograr mejores resultados generales.
Este enfoque ofrece varias ventajas: los agentes enfocados tienen más probabilidades de tener éxito en sus tareas específicas que un solo agente que administre muchas herramientas; se pueden personalizar indicaciones e instrucciones separadas para cada agente, permitiendo incluso el uso de LLM optimizados; y cada agente puede evaluarse y mejorarse de forma independiente sin afectar al sistema más amplio. Al dividir los problemas complejos en unidades más pequeñas y manejables, los diseños multiagente hacen que los flujos de trabajo grandes sean más eficientes, flexibles y confiables.
La imagen de arriba visualiza un sistema multiagente (MAS), que ilustra cómo un único mensaje de usuario se descompone en tareas especializadas manejadas en paralelo por tres agentes distintos (investigación, codificación y revisor) antes de sintetizarse en un resultado final de alta calidad.
RAG agente
Los agentes Agentic RAG llevan la recuperación de información un paso más allá al buscar activamente datos relevantes, evaluarlos, generar respuestas bien informadas y recordar lo que han aprendido para uso futuro. A diferencia del Native RAG tradicional, que se basa en procesos estáticos de recuperación y generación, Agentic RAG emplea agentes autónomos para gestionar y mejorar dinámicamente tanto la recuperación como la generación.
La arquitectura consta de tres componentes principales.
El sistema de recuperación obtiene información relevante de una base de conocimientos utilizando técnicas como indexación, procesamiento de consultas y algoritmos como BM25 o incrustaciones densas. El Modelo de Generación, típicamente un LLM perfeccionado, convierte los datos recuperados en incorporaciones contextuales, se centra en información clave utilizando mecanismos de atención y genera respuestas coherentes y fluidas. La capa de agente coordina los pasos de recuperación y generación, haciendo que el proceso sea dinámico y consciente del contexto, al tiempo que permite al agente recordar y aprovechar información pasada.
Juntos, estos componentes permiten a Agentic RAG ofrecer respuestas más inteligentes y contextuales que los sistemas RAG tradicionales.
Soy graduado en ingeniería civil (2022) de Jamia Millia Islamia, Nueva Delhi, y tengo un gran interés en la ciencia de datos, especialmente las redes neuronales y su aplicación en diversas áreas.
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