La integración de agentes de IA generativa en los procesos empresariales se espera que crezca rápidamente a medida que las organizaciones comiencen a aprovechar su potencial. Con el progreso en la IA multimodal capaz de interpretar y generar texto, imágenes, audio y video, las aplicaciones para estas tecnologías están destinadas a expandirse significativamente. Este artículo explora la arquitectura de IA agente y su implementación. Los agentes de IA generativa han transformado el panorama de la IA en los últimos años, gracias a los avances en modelos de lenguaje grande (LLMs) y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Empresas como Anthropic, Cohere y Amazon han desarrollado modelos de lenguaje avanzados que son competentes en generar contenido similar al humano en diversas modalidades, reformulando cómo las empresas incorporan la IA. Estos agentes de IA exhiben versatilidad, realizando tareas como redacción creativa, generación de código, análisis de datos y más. Su capacidad para participar en diálogos inteligentes y proporcionar respuestas contextuales mejora las estrategias de resolución de problemas, servicio al cliente y compartición de conocimientos de las empresas. El impacto de los agentes de IA generativa incluye la ampliación de las capacidades humanas mediante patrones sincrónicos y asincrónicos. En la orquestación sincrónica, un agente supervisor coordina la colaboración entre múltiples agentes, dirigiendo la información y las tareas de manera metódica, lo que permite a las empresas delegar tareas repetitivas. Por el contrario, la coreografía asincrónica permite que los agentes operen de manera independiente en un modo impulsado por eventos, creando flujos de trabajo basados en sus interacciones, mejorando las experiencias del cliente y aumentando la satisfacción y lealtad. La arquitectura de IA agente representa una evolución significativa en la automatización de procesos, permitiendo a las empresas abordar problemas complejos con mínima intervención humana. Aprovecha múltiples agentes de IA que trabajan juntos, demostrando un comportamiento orientado a objetivos y adaptabilidad.

A diferencia de los sistemas tradicionales de un solo agente (por ejemplo, Alexa), los sistemas de múltiples agentes facilitan tareas más intrincadas en diversos dominios. Por ejemplo, en un escenario de reserva de viajes, un agente de planificación de viajes interactúa con un usuario para reunir detalles clave sobre su viaje, coordinándose posteriormente con agentes especializados para reservas de vuelos y hoteles. Cada agente agrega valor al manejar tareas específicas mientras asegura un resultado cohesivo. La discusión también contrasta la orquestación sincrónica, donde un agente supervisor supervisa el flujo de trabajo, con la coreografía asincrónica, que permite a los agentes actuar de manera autónoma según los eventos. Esta última crea un entorno dinámico y flexible, pero puede introducir complejidades en el seguimiento de flujos de trabajo. Para equilibrar el control con la flexibilidad, el artículo introduce el patrón del corredor de agentes, que sirve como un centro central para la distribución de mensajes, combinando elementos tanto de sistemas de orquestación como de sistemas impulsados por eventos. Este modelo híbrido permite la integración sencilla de nuevos agentes sin modificar flujos de trabajo existentes. Utilizando la API Converse de Amazon Bedrock, esta arquitectura puede enrutar mensajes dinámicamente y aprovechar los servicios de AWS para el procesamiento de mensajes. El patrón del corredor de agentes permite agregar nuevos agentes fácilmente, agilizando la adaptación a las necesidades cambiantes sin tiempo de inactividad. El artículo también describe cómo el patrón supervisor puede mejorar esta arquitectura al gestionar interacciones complejas y con estado donde la conciencia contextual es crucial. Esta combinación permite flujos de trabajo sofisticados que pueden adaptarse a requisitos en evolución. En conclusión, la arquitectura de IA agente es un avance significativo en los sistemas de IA automatizados, fusionando flexibilidad con el poder de la IA generativa para crear procesos escalables e inteligentes. Los patrones del corredor de agentes y del supervisor mejoran el enrutamiento dinámico y las interacciones multi-paso conscientes del contexto. Las empresas pueden aprovechar estos avances para una mayor eficiencia operativa e innovación. El resumen alienta a las organizaciones a explorar Amazon Bedrock, prototipar sistemas de corredor de agentes, identificar casos de uso relevantes, mantenerse informadas sobre desarrollos en IA, colaborar en comunidades e invertir en la capacitación del equipo para aprovechar completamente la automatización impulsada por IA. **Autores:** Aaron Sempf y Joshua Toth, ambos expertos en la integración de tecnologías avanzadas en soluciones empresariales, contribuyen con sus ideas sobre el desarrollo de arquitecturas de IA generativa para el crecimiento organizacional.