Aprende a construir sistemas de IA multi-agente listos para producción utilizando Strands, el framework open-source de AWS. Descubre cómo crear agentes especializados que colaboran para generar informes de inteligencia de negocios y automatizar flujos de trabajo complejos.
El panorama de la inteligencia artificial ha cambiado fundamentalmente con la aparición de sofisticados sistemas multi-agente capaces de colaborar para resolver problemas empresariales complejos. En lugar de depender de un solo modelo de IA monolítico para manejar todas las tareas, las organizaciones están descubriendo el poder de agentes especializados que trabajan en conjunto, cada uno aportando capacidades y experiencia únicas. Este enfoque representa un cambio de paradigma en la manera de pensar la automatización con IA, pasando de sistemas simples de preguntas y respuestas a equipos coordinados de agentes inteligentes que pueden investigar, analizar, sintetizar y recomendar soluciones con una sofisticación notable. En esta guía completa, exploraremos cómo construir sistemas multi-agente listos para producción utilizando Strands, un framework open-source de Amazon Web Services que hace que el desarrollo de agentes sea accesible, flexible y potente. Ya sea que busques automatizar informes de inteligencia de negocios, optimizar flujos operativos o crear sistemas inteligentes de investigación, entender cómo orquestar múltiples agentes especializados es un conocimiento esencial para los equipos de desarrollo modernos.
Los sistemas de IA multi-agente representan una ruptura fundamental respecto a los enfoques tradicionales de IA basados en un solo modelo. En vez de pedirle a un modelo de IA que maneje todos los aspectos de una tarea compleja, los sistemas multi-agente descomponen los problemas en dominios especializados, con cada agente convirtiéndose en experto en su área particular. Este enfoque arquitectónico refleja cómo funcionan los equipos humanos en las organizaciones: un equipo de marketing, un equipo de investigación, un equipo financiero y un equipo de operaciones, cada uno aporta conocimientos y herramientas especializadas para resolver diferentes partes de un desafío empresarial mayor. En el contexto de la IA, esto significa que podrías tener un agente especializado en recolectar y procesar información en tiempo real de fuentes de noticias, otro enfocado en análisis de sentimiento y tendencias en redes sociales, un tercero dedicado a investigación competitiva y análisis de mercado, y otro responsable de sintetizar toda esta información en recomendaciones estratégicas accionables. El poder de este enfoque radica en su capacidad para manejar la complejidad mediante la especialización, mejorar la precisión gracias a perspectivas diversas, habilitar el procesamiento paralelo de tareas y crear sistemas más mantenibles y escalables. Cuando se implementan correctamente, los sistemas multi-agente pueden lograr en minutos lo que a los equipos humanos les tomaría horas o días, manteniendo el matiz y el contexto que hacen valiosa la inteligencia de negocios.
El camino hacia frameworks modernos de agentes como Strands refleja las mejoras dramáticas en las capacidades de los grandes modelos de lenguaje en los últimos años. En los primeros días de los agentes de IA, alrededor de 2023 cuando se publicó el paper ReAct (Reasoning and Acting), los desarrolladores tenían que construir una lógica de orquestación increíblemente compleja para lograr que los modelos de lenguaje usaran herramientas de manera confiable y razonaran a través de problemas. Los propios modelos no estaban entrenados para actuar como agentes; se diseñaban principalmente para conversación en lenguaje natural. Esto significaba que los desarrolladores debían escribir extensas instrucciones de prompt, crear parsers personalizados para extraer llamadas a herramientas de las salidas del modelo e implementar lógica de orquestación sofisticada solo para que funcionara lo básico de un agente. Incluso así, lograr que un modelo produjera JSON sintácticamente correcto o siguiera un formato específico de manera fiable era un reto considerable. Los equipos pasaban meses ajustando e iterando sus implementaciones de agentes hasta que estuvieran listas para producción, y cualquier cambio en el modelo subyacente requería rehacer gran parte del sistema. Sin embargo, el panorama ha cambiado radicalmente. Los modelos modernos como Claude, GPT-4 y otros ahora tienen capacidades nativas de uso de herramientas y razonamiento integradas directamente en su entrenamiento. Entienden cómo llamar funciones, razonan sobre qué herramientas usar y manejan tareas complejas de múltiples pasos con mínima orientación. Esta evolución hizo que los frameworks de orquestación compleja que eran necesarios en 2023 se volvieran una sobrecarga innecesaria. Strands fue construido con esta realización en su núcleo: ¿por qué construir flujos de trabajo complejos cuando los modelos modernos pueden manejar el razonamiento y la planificación por sí mismos? Este cambio de la orquestación compleja a la simplicidad orientada al modelo es lo que hace tan potente a Strands y por qué representa el futuro del desarrollo de agentes.
Strands Agents es un SDK open-source desarrollado por AWS que adopta un enfoque fundamentalmente distinto para construir agentes de IA. En lugar de requerir que los desarrolladores definan flujos de trabajo complejos, máquinas de estados o lógica de orquestación, Strands aprovecha las capacidades de los modelos de lenguaje modernos para manejar de forma autónoma la planificación, el razonamiento y la selección de herramientas. El framework se basa en un principio simple pero poderoso: un agente es la combinación de tres componentes principales—un modelo, un conjunto de herramientas y un prompt. Eso es todo. Definís qué modelo querés usar (ya sea Claude, GPT-4, Llama u otro modelo capaz), especificás a qué herramientas tiene acceso el agente (ya sean herramientas integradas, funciones personalizadas en Python o servidores MCP), y escribís un prompt claro describiendo lo que querés que haga el agente. El modelo luego utiliza sus capacidades de razonamiento para resolver el resto. Lo que hace particularmente revolucionario a Strands es su total agnosticismo respecto al modelo y proveedor. No estás limitado a AWS Bedrock—aunque es una excelente opción. Puedes usar los modelos de OpenAI, Claude de Anthropic mediante su API, los modelos Llama de Meta, modelos locales a través de Ollama, o prácticamente cualquier proveedor de LLM mediante LiteLLM. Esta flexibilidad significa que puedes empezar el desarrollo con un modelo local para iteración rápida, pasar a un modelo más potente para producción, o incluso cambiar de proveedor sin reescribir el código del agente. El framework también se integra fácilmente con otros frameworks populares como CrewAI y LangGraph, y soporta de forma nativa servidores MCP (Model Context Protocol), lo que te permite aprovechar un ecosistema completo de herramientas e integraciones pre-hechas. Además, Strands incluye soporte incorporado para memoria conversacional y gestión de sesiones, lo que lo hace adecuado tanto para tareas simples como para interacciones complejas de varios turnos.
Comenzar con Strands es sorprendentemente sencillo, lo cual es una de sus mayores fortalezas. El proceso de configuración requiere solo unos pasos básicos que cualquier desarrollador Python puede completar en minutos. Primero, crea un nuevo directorio de proyecto y configura tu entorno de Python. Crea un archivo requirements.txt donde especificarás tus dependencias—como mínimo, necesitarás el paquete strands y strands-agents, pero puedes añadir otros paquetes dependiendo de las herramientas que quieras usar. A continuación, crea un archivo .env donde almacenarás tus variables de entorno, especialmente las credenciales para el proveedor de LLM que utilices. Si usas AWS Bedrock, deberás configurar permisos IAM en tu cuenta de AWS. Navega a la consola IAM, selecciona tu usuario, adjunta la política de Bedrock para otorgar permisos y luego crea claves de acceso para acceso programático. Guarda estas claves de forma segura en tu archivo .env como AWS_ACCESS_KEY_ID y AWS_SECRET_ACCESS_KEY. Si usas un proveedor diferente como OpenAI, solo tendrás que guardar tu API key. Luego, crea tu archivo principal Python—llamémoslo strands_demo.py. En este archivo, importarás los componentes necesarios de Strands, instanciarás un agente con el modelo y herramientas elegidas, y le asignarás una tarea. Lo bello de Strands es que toda esta configuración, desde la creación del proyecto hasta ejecutar tu primer agente, puede lograrse en menos de cinco minutos. El framework maneja toda la complejidad de gestionar el ciclo del agente, analizar las salidas del modelo, llamar herramientas y gestionar el contexto. Tú solo defines lo que quieres y dejas que el modelo razone.
Para entender cómo funciona Strands en la práctica, repasemos el ejemplo más simple posible: crear un agente con una herramienta de calculadora. Este ejemplo demuestra los conceptos clave que usarás en sistemas más complejos. Comenzás importando la clase Agent de la librería Strands y la herramienta calculadora de la librería de herramientas de Strands. Luego instanciás un objeto Agent, pasándole la herramienta calculadora. Creás un prompt simple pidiendo al agente que calcule la raíz cuadrada de 1764. Asignás el resultado a una variable y lo imprimís. Eso son cuatro líneas de código. Cuando ejecutás este script, el agente recibe tu prompt, razona que necesita usar la herramienta calculadora para encontrar la raíz cuadrada, llama a la calculadora con el input adecuado, recibe el resultado (42) y te lo devuelve. Lo que ocurre tras bambalinas es bastante sofisticado: el modelo analiza tu petición en lenguaje natural, determina qué herramienta es apropiada, formatea correctamente la llamada, la ejecuta y luego sintetiza el resultado de vuelta en lenguaje natural. Pero desde tu perspectiva como desarrollador, solo son cuatro líneas de código. Esta simplicidad es la clave de la filosofía de diseño de Strands. El framework maneja toda la orquestación, el análisis y la gestión, y vos solo te enfocas en definir qué querés que hagan tus agentes, no cómo deben hacerlo.
Aunque Strands viene con herramientas predefinidas como la calculadora, el verdadero poder surge cuando creás herramientas personalizadas adaptadas a tus necesidades. Crear una herramienta personalizada en Strands es elegante y sencillo. Escribís una función Python que haga lo que necesitás, la decorás con el decorador @tool y agregás un docstring describiendo la función. Ese docstring es crucial—es lo que el agente lee para entender qué hace la herramienta y cuándo usarla. Por ejemplo, si querés crear una herramienta para sumar dos números, escribís una función llamada add_numbers con un docstring que explique “Suma dos números”, e implementás la lógica de suma. El agente leerá ese docstring, entenderá que la herramienta suma números y la usará cuando lo necesite. Puedes crear herramientas para prácticamente cualquier cosa que puedas programar en Python: obtener datos de APIs, consultar bases de datos, procesar archivos, llamar servicios externos o realizar cálculos complejos. El decorador @tool maneja todo el registro e integración con el framework de agentes. También puedes usar servidores MCP (Model Context Protocol) como herramientas, lo que abre un ecosistema completo de integraciones ya hechas. Strands incluye un repositorio de herramientas predefinidas que abarcan desde gestión de memoria hasta operaciones de archivos e interacción con servicios de AWS. Esta combinación de herramientas personalizadas e integraciones preexistentes te permite montar rápidamente agentes poderosos sin reinventar la rueda.
El verdadero poder de Strands se revela cuando das el paso de un solo agente a equipos de agentes especializados que trabajan juntos. Aquí es donde puedes construir sistemas sofisticados que aborden problemas empresariales complejos. El enfoque es sencillo: creas varios agentes, cada uno con su rol, herramientas y experiencia específica. Un agente puede estar especializado en recolectar información de fuentes de noticias, otro en analizar sentimientos en redes sociales, un tercero en investigar el entorno competitivo y un cuarto en sintetizar toda esa información en recomendaciones estratégicas. Cada agente accede a diferentes herramientas adecuadas a su rol. El agente de noticias tiene herramientas para extraer y analizar sitios web de noticias. El agente de análisis de sentimiento tiene herramientas para procesar texto y puntuar tono emocional. El agente de investigación tiene herramientas para consultar bases de datos y compilar información. El agente de síntesis cuenta con herramientas para formatear y organizar información en informes. Luego orquestás estos agentes pasando tareas entre ellos, donde cada uno aporta su experiencia especializada al objetivo común. Lo bello de este enfoque es que refleja cómo trabajan los equipos humanos: no le pedirías a todo tu equipo que haga de todo; en cambio, cada especialista se encarga de su área y luego se integra el trabajo. Con Strands, puedes implementar este mismo patrón en código, creando sistemas inteligentes más capaces, mantenibles y escalables que los enfoques monolíticos de agente único.
Para ilustrar el poder de los sistemas multi-agente en la práctica, veamos un ejemplo concreto: construir un sistema automático de inteligencia de negocios que genere informes completos sobre cualquier tema. Este sistema demuestra cómo varios agentes especializados pueden colaborar para producir análisis sofisticados. Incluye un agente de contenidos responsable de recopilar y procesar noticias en vivo de fuentes como TechCrunch, extrayendo artículos relevantes y resumiendo sus puntos clave. Un agente analista de redes sociales simula el análisis realista de conversaciones en línea, identificando tendencias de sentimiento y temas clave. Un agente especialista en investigación compila inteligencia de fondo, investiga actores relevantes y arma líneas de tiempo de eventos importantes. Un agente experto estratégico analiza dinámicas de mercado, paisajes competitivos e identifica oportunidades. Un agente analista de sentimiento puntúa el tono emocional de diversas fuentes y entrega insights psicológicos sobre el sentir de los stakeholders. Un agente de recomendaciones crea consejos estratégicos accionables con pasos de implementación específicos. Finalmente, un agente sintetizador ejecutivo combina todos los insights de los demás agentes en un informe pulido, listo para presentar. Cada agente tiene un rol específico, herramientas adecuadas e instrucciones claras sobre qué debe enfocarse. Cuando preguntas al sistema, por ejemplo, “¿Qué está pasando con OpenAI en este momento?”, el sistema se pone en acción. El agente de contenidos va a TechCrunch y recopila artículos recientes sobre OpenAI. El agente de investigación compila información de fondo sobre la empresa y principales desarrollos. El agente de sentimiento analiza el tono de la cobertura. El agente estratégico identifica las implicaciones de mercado. El agente sintetizador reúne todo en un informe coherente. Todo el proceso ocurre en minutos, produciendo análisis que a un equipo humano le tomaría horas. Ese es el poder de los sistemas multi-agente bien orquestados.
Experimenta cómo FlowHunt automatiza tus flujos de contenido y SEO con IA — desde la investigación y generación de contenido hasta la publicación y analítica — todo en un solo lugar.
Uno de los aspectos más prácticos de construir sistemas multi-agente es crear herramientas personalizadas que conecten tus agentes con fuentes de datos del mundo real. Veamos cómo construir una herramienta que obtenga titulares de noticias de IA de TechCrunch, que sería utilizada por el agente de contenidos en nuestro sistema de inteligencia de negocios. La herramienta comienza con un docstring claro que describe exactamente lo que hace: “Obtener titulares de noticias de IA de TechCrunch.” Esta descripción es fundamental porque el agente la lee para entender cuándo y cómo usar la herramienta. Luego, la herramienta especifica sus argumentos—en este caso, podría recibir una consulta o tema como input. También describe qué devuelve—una cadena de titulares separados por barras verticales. La implementación real implica definir la URL para extraer datos, configurar cabeceras HTTP adecuadas para evitar bloqueos, realizar la petición al sitio web, comprobar respuestas exitosas, analizar el HTML para extraer titulares y devolver los resultados en el formato especificado. El manejo de errores es importante aquí: hay que manejar fallos de red, errores de parseo u otros problemas al obtener datos externos. La herramienta puede incluir logs para ayudarte a depurar problemas y entender qué sucede cuando el agente la usa. Una vez creada y decorada con @tool, el agente puede usarla siempre que necesite recopilar información de noticias. El agente no necesita saber cómo extraer sitios web o analizar HTML—solo sabe que esta herramienta existe, qué hace y cuándo usarla. Esta separación de responsabilidades hace que el sistema sea más mantenible y te permite actualizar las fuentes de datos sin cambiar la lógica del agente.
Una de las mayores fortalezas de Strands es su flexibilidad en la selección de modelos y la configuración de proveedores. No estás atado a ningún modelo o proveedor en particular, lo que significa que puedes elegir la mejor opción para tu caso de uso y presupuesto. Por defecto, Strands buscará credenciales de AWS y usará Amazon Bedrock, que ofrece acceso a varios modelos como Claude, Llama y otros. Sin embargo, si prefieres usar modelos de OpenAI, el proceso es sencillo. Importas la clase de modelo de OpenAI desde Strands, la instancias con el ID del modelo que elijas (como “gpt-3.5-turbo” o “gpt-4”) y se la pasas a tu agente. El código del agente permanece idéntico—solo cambia la configuración del modelo. Esta flexibilidad se extiende a otros proveedores también. Puedes usar modelos Claude de Anthropic directamente por su API, modelos Llama de Meta mediante Llama API, modelos locales con Ollama para desarrollo y pruebas, o prácticamente cualquier otro proveedor mediante LiteLLM. Esto significa que puedes iniciar el desarrollo con un modelo local rápido y económico para iterar rápidamente y luego pasar a uno más potente para producción sin cambiar el código del agente. También puedes experimentar con diferentes modelos y ver cuál funciona mejor en tu caso. Algunos modelos pueden razonar mejor, otros seguir instrucciones con mayor precisión y otros manejar dominios específicos. La posibilidad de intercambiar modelos sin reescribir código es una ventaja significativa de Strands frente a frameworks más rígidos.
A medida que tus sistemas multi-agente se vuelven más sofisticados, querrás implementar patrones avanzados como la comunicación y el traspaso de tareas entre agentes. Estos patrones permiten que los agentes deleguen tareas a otros agentes, creando sistemas jerárquicos o en red. En el patrón de traspaso, un agente reconoce que una tarea está fuera de su área de experiencia y la pasa a otro agente mejor capacitado para manejarla. Por ejemplo, en nuestro sistema de inteligencia de negocios, el agente de contenidos puede recopilar artículos de noticias y luego pasar la tarea de analizar el sentimiento al agente de análisis de sentimiento. Este agente procesa los artículos y devuelve su análisis, que el agente de contenidos puede luego incorporar en su informe. Este patrón refleja cómo trabajan los equipos humanos: cuando alguien encuentra un problema fuera de su especialidad, lo deriva a quien se especializa en ello. Strands soporta estos patrones mediante su capacidad de usar un agente como herramienta de otro agente. Esto permite crear potentes sistemas jerárquicos donde agentes de alto nivel coordinan agentes especializados de menor nivel. También puedes implementar patrones tipo “swarm”, donde varios agentes trabajan en paralelo sobre diferentes aspectos de un problema, y luego sus resultados se agregan. Estos patrones avanzados te permiten construir sistemas de complejidad arbitraria, desde simples traspasos entre dos agentes hasta redes elaboradas de docenas de agentes especializados colaborando hacia un objetivo común.
La integración de Strands con servicios de AWS es especialmente poderosa para organizaciones ya invertidas en el ecosistema AWS. Puedes crear herramientas que interactúan con servicios como S3 para almacenamiento de archivos, DynamoDB para bases de datos, Lambda para cómputo serverless y muchos otros. Esto significa que tus agentes no solo pueden recopilar y analizar información, sino también tomar acciones en tu infraestructura AWS. Por ejemplo, un agente puede generar un informe y guardarlo automáticamente en S3, o consultar datos en DynamoDB y usar esa información en su análisis. Más allá de AWS, Strands soporta integración con prácticamente cualquier API externa mediante herramientas personalizadas. Puedes crear herramientas que llamen APIs REST, interactúen con webhooks, consulten servicios de terceros o se integren con cualquier sistema externo que use tu empresa. Esta extensibilidad permite que Strands se convierta en el sistema nervioso central de tu infraestructura de automatización, coordinando actividades en toda tu pila tecnológica. La combinación de integración AWS y soporte para APIs externas hace que Strands sea adecuado para construir sistemas empresariales que necesitan interactuar con entornos tecnológicos complejos y heterogéneos.
Aunque Strands facilita el desarrollo, desplegar agentes en producción requiere considerar cuidadosamente varios factores. Primero, debes pensar dónde correrán tus agentes. Strands puede ejecutarse donde corra Python: en tu máquina local para desarrollo, en instancias EC2 para despliegue tradicional, en Lambda para ejecución serverless, en EKS para despliegue basado en Kubernetes o en cualquier otra plataforma de cómputo. Cada opción de despliegue tiene diferentes consideraciones en cuanto a escalabilidad, costo y gestión. También debes pensar cómo se activarán tus agentes. ¿Correrán con una programación? ¿Serán activados por llamadas a APIs? ¿Responderán a eventos? Strands se integra bien con diversos mecanismos de activación, pero debes diseñarlo cuidadosamente según tu caso de uso. La seguridad es otra consideración crítica. Tus agentes manejarán credenciales, API keys y posiblemente datos sensibles. Debes asegurarte de gestionarlos de manera segura, típicamente mediante variables de entorno o AWS Secrets Manager y nunca en el código. También deberías implementar logging y monitoreo adecuados para entender qué hacen tus agentes e identificar rápidamente cualquier problema. El manejo de errores es crucial en producción: los agentes deben manejar fallos con elegancia, reintentar cuando corresponde y alertarte cuando algo sale mal. Finalmente, deberías implementar límites de tasa y controles de costos para evitar gastos excesivos en llamadas a APIs o inferencias de modelos.
Aunque Strands es potente y elegante, vale la pena entender cómo se compara con otros frameworks populares como CrewAI y LangGraph. CrewAI es otro framework popular que enfatiza la orquestación basada en equipos de agentes, con foco en definir roles y jerarquías. CrewAI provee más estructura en torno a los equipos de agentes, lo que puede ser útil para sistemas complejos pero también añade complejidad. LangGraph, construido sobre LangChain, ofrece un enfoque basado en grafos para la orquestación, permitiendo definir máquinas de estado y flujos explícitos. Esto te da más control sobre el comportamiento de los agentes, pero requiere más diseño inicial. Strands adopta un enfoque distinto: confía en el modelo para manejar el razonamiento y la planificación, requiriendo menos definición explícita de flujos. Esto hace que Strands sea más rápido para desarrollar, pero potencialmente menos adecuado para sistemas que requieren un comportamiento muy específico y determinista. Lo bueno es que estos frameworks no son excluyentes. Strands puede funcionar junto a CrewAI y LangGraph, y puedes usar la mejor herramienta para cada parte de tu sistema. Para desarrollo rápido y sistemas que se benefician del razonamiento orientado al modelo, Strands destaca. Para sistemas que necesitan control explícito de flujo, LangGraph puede ser mejor. Para sistemas de agentes en equipos con jerarquías claras, CrewAI puede ser la opción adecuada. Entender las fortalezas y debilidades de cada framework te ayuda a tomar las mejores decisiones arquitectónicas para tu caso.
Construir sistemas multi-agente efectivos requiere más que solo entender el framework técnico: requiere un diseño de sistema cuidadoso. Primero, define claramente el rol y la experiencia de cada agente. ¿De qué es responsable este agente? ¿Qué herramientas necesita? ¿En qué debe enfocarse? Una definición clara de roles hace a los agentes más efectivos y fáciles de depurar. Segundo, escribe prompts claros y específicos. El prompt es cómo te comunicas con el agente, así que invierte tiempo en que sea claro y completo. Describe el rol del agente, en qué debe enfocarse, qué debe evitar y en qué formato deseas la salida. Tercero, da a los agentes las herramientas apropiadas. Un agente con demasiadas herramientas puede confundirse sobre cuál usar. Uno con muy pocas no podrá cumplir su tarea. Piensa bien qué herramientas necesita realmente cada agente. Cuarto, prueba los agentes de forma individual antes de integrarlos en el sistema. Asegúrate de que cada agente funciona bien en aislamiento antes de coordinarlos. Quinto, implementa manejo de errores y logging adecuados. Cuando algo salga mal, necesitas entender qué pasó. Sexto, comienza simple y agrega complejidad gradualmente. Construye primero un sistema de dos agentes antes de intentar uno de diez. Séptimo, monitorea el comportamiento de los agentes en producción. Rastrea qué hacen, cuánto tardan, qué errores encuentran y si logran sus objetivos. Estos datos de monitoreo son fundamentales para optimizar y depurar.
El campo de los sistemas de IA multi-agente está evolucionando rápidamente y Strands está a la vanguardia de esta evolución. A medida que los modelos de lenguaje continúan mejorando, los agentes serán más capaces, fiables y autónomos. Es probable que veamos una mayor adopción de sistemas multi-agente en todas las industrias a medida que las organizaciones reconozcan los beneficios de agentes especializados y coordinados frente a los enfoques monolíticos. La integración de agentes con procesos empresariales será más profunda: los agentes no solo analizarán información, sino que tomarán decisiones y acciones dentro de los sistemas de negocio. Probablemente veremos patrones más sofisticados de comunicación entre agentes, con agentes negociando, colaborando y compitiendo para resolver problemas. Las herramientas disponibles para los agentes se expandirán conforme más servicios expongan APIs y MCP se adopte ampliamente. Veremos agentes capaces de aprender de la experiencia, adaptando su comportamiento según los resultados. Veremos agentes que puedan explicar su razonamiento, haciéndolos más confiables y fáciles de depurar. La combinación de modelos cada vez mejores, frameworks avanzados como Strands y una mayor adopción, creará un futuro donde los sistemas multi-agente serán tan comunes como las aplicaciones web hoy en día. Las organizaciones que dominen el desarrollo de sistemas multi-agente ahora tendrán una ventaja competitiva significativa cuando esta tecnología se generalice.
Mientras Strands provee el framework para construir y ejecutar sistemas multi-agente, FlowHunt lo complementa con capacidades de automatización y orquestación de flujos que potencian estos sistemas. FlowHunt puede gestionar la programación y activación de agentes, asegurando que se ejecuten en el momento y ante los eventos adecuados. FlowHunt puede manejar el flujo de datos entre agentes, transformando las salidas de un agente en entradas para otro. FlowHunt puede proporcionar visibilidad sobre el rendimiento de los agentes, rastreando métricas como tiempo de ejecución, tasas de éxito y uso de recursos. FlowHunt puede gestionar el manejo de errores y reintentos, asegurando que fallos temporales no descarrilen el flujo de trabajo completo. FlowHunt puede integrarse con tus sistemas empresariales existentes, activando agentes según eventos de negocio y retroalimentando salidas de agentes en tus sistemas. Juntos, Strands y FlowHunt crean una combinación poderosa: Strands se encarga del razonamiento y la toma de decisiones inteligente, mientras FlowHunt gestiona la orquestación, programación e integración con tus procesos empresariales. Esta combinación te permite construir sistemas de automatización inteligentes de extremo a extremo que son potentes y mantenibles.
Los sistemas de IA multi-agente representan un cambio fundamental en la manera en que abordamos la automatización y la inteligencia en los negocios. En vez de depender de modelos monolíticos para todo, ahora podemos construir equipos de agentes especializados que colaboran para resolver problemas complejos con sofisticación y eficiencia. Strands, el framework open-source de AWS, hace que construir estos sistemas sea accesible para cualquier desarrollador, manteniendo la flexibilidad y potencia necesarias para producción. Su enfoque agnóstico al modelo, API sencilla y soporte para herramientas personalizadas e integraciones lo convierten en una excelente opción para organizaciones que buscan aprovechar el poder de los sistemas multi-agente. Ya sea que estés construyendo sistemas de inteligencia de negocios, automatizando flujos operativos o creando asistentes inteligentes de investigación, los patrones y técnicas de esta guía te dan una base sólida para el éxito. Comienza con agentes simples y avanza gradualmente hacia sistemas multi-agente más complejos. Invierte en una clara definición de roles y prompts efectivos. Prueba a fondo antes de desplegar en producción. Monitorea y optimiza según el rendimiento real. A medida que adquieras experiencia con sistemas multi-agente, descubrirás nuevas posibilidades y aplicaciones que transformarán el funcionamiento de tu organización. El futuro de la IA no trata de construir modelos únicos cada vez más poderosos, sino de equipos más inteligentes y especializados de agentes que colaboran para lograr lo que ningún agente individual podría alcanzar por sí solo.
Strands es un SDK open-source y agnóstico al modelo desarrollado por AWS que simplifica el desarrollo de agentes aprovechando las capacidades modernas de los LLM para el razonamiento y uso de herramientas. A diferencia de los complejos frameworks de orquestación, Strands adopta un enfoque orientado al modelo donde los agentes se definen con solo tres componentes: un modelo, herramientas y un prompt. Soporta cualquier proveedor de LLM incluyendo Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic y modelos locales, e integra fácilmente con otros frameworks como CrewAI y LangGraph.
Para comenzar con Strands, crea un archivo requirements.txt con las dependencias necesarias, configura un archivo .env con tus credenciales de AWS (u otro proveedor de LLM), y crea tu archivo principal de Python. Necesitarás configurar los permisos IAM para Bedrock en tu cuenta de AWS, generar claves de acceso y luego podrás instanciar un agente con un modelo, herramientas y un prompt en solo unas pocas líneas de código.
Sí, Strands es completamente agnóstico al modelo. Puedes usar modelos de Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, Llama de Meta a través de Llama API, Ollama para desarrollo local y muchos otros proveedores mediante LiteLLM. Puedes cambiar entre proveedores sin modificar el código principal de tus agentes, lo que lo hace flexible para diferentes casos de uso y preferencias.
Los sistemas multi-agente te permiten descomponer tareas complejas en roles especializados, cada uno con experiencia y herramientas específicas. Este enfoque permite procesamiento en paralelo, mejor manejo de errores, mayor precisión gracias a perspectivas diversas y un código más mantenible. Para inteligencia de negocios, los agentes especializados pueden recopilar noticias, analizar sentimiento, investigar competidores y sintetizar hallazgos en informes accionables simultáneamente.
FlowHunt ofrece capacidades de automatización de flujos de trabajo que complementan los sistemas multi-agente al orquestar procesos complejos, gestionar el flujo de datos entre agentes, manejar la programación y el monitoreo, y brindar visibilidad sobre el rendimiento de los agentes. Juntos, FlowHunt y frameworks multi-agente como Strands crean sistemas de automatización inteligente de extremo a extremo capaces de manejar procesos empresariales sofisticados.
Arshia es ingeniera de flujos de trabajo de IA en FlowHunt. Con formación en ciencias de la computación y una pasión por la IA, se especializa en crear flujos de trabajo eficientes que integran herramientas de IA en las tareas cotidianas, mejorando la productividad y la creatividad.
Combina el poder de los sistemas de IA multi-agente con la automatización de flujos de trabajo de FlowHunt para crear procesos empresariales inteligentes y auto-coordinados que generen insights a escala.
Explora los marcos multi-agente Crew.ai y Langchain. Crew.ai destaca en la colaboración y la división de tareas, ideal para simulaciones complejas, mientras que...
Aprende a construir agentes de IA sofisticados con acceso al sistema de archivos, implementar estrategias de descarga de contexto y optimizar el uso de tokens m...
Descubre cómo crear agentes de IA que gestionan todas las operaciones de tu negocio en Bexio, desde la administración de contactos hasta la automatización de pr...
Consentimiento de Cookies
Usamos cookies para mejorar tu experiencia de navegación y analizar nuestro tráfico. See our privacy policy.
