La orquestación multiagente consiste en coordinar varios agentes de IA, cada uno especializado en una tarea o capacidad concreta, para que colaboren en la resolución de un problema que sería difícil de abordar con un único agente. Un componente central, a menudo llamado orquestador o coordinador, distribuye las tareas, gestiona el flujo de información entre agentes y consolida los resultados parciales en una respuesta final.
Este enfoque importa porque permite dividir problemas complejos en subtareas manejables y aprovechar la especialización: un agente puede buscar información, otro analizar datos y otro redactar el resultado. Las estrategias de coordinación más habituales incluyen:
- Secuencial: cada agente actúa cuando el anterior termina.
- Jerárquica: un agente supervisor delega en subagentes.
- Paralela: varios agentes trabajan a la vez sobre partes distintas.
Un ejemplo práctico es un sistema de atención al cliente donde un agente clasifica la consulta, otro consulta la base de conocimiento y un tercero genera la respuesta. El matiz clave está en el diseño de la comunicación: una mala gestión de la coordinación puede multiplicar errores, costes y latencia.