Patrones de diseño donde agentes de IA ejecutan tareas complejas de múltiples pasos de forma autónoma, combinando razonamiento, uso de herramientas y toma de decisiones iterativa.
Un flujo de trabajo agéntico es un patrón donde uno o más agentes de IA ejecutan tareas complejas de forma autónoma, tomando decisiones en cada paso sobre qué acción realizar, qué herramienta usar y cuándo pedir intervención humana. A diferencia de un pipeline fijo, el agente adapta su comportamiento según los resultados intermedios.
El agente evalúa su propia salida y la mejora iterativamente:
Generar → Evaluar → Refinar → Evaluar → Entregar
Útil para: escritura, generación de código, análisis.
El agente descompone la tarea en subtareas antes de ejecutar:
Analizar tarea → Crear plan → Ejecutar paso 1 → ... → Paso N → Sintetizar
Útil para: investigación, tareas complejas con múltiples dependencias.
El agente alterna entre razonamiento y acción:
Pensar → Actuar → Observar → Pensar → Actuar → Observar → Responder
Es el patrón más común en frameworks como Strands Agents.
Múltiples agentes especializados colaboran:
Orquestador → Agente investigador → Agente escritor → Agente revisor → Resultado
La elección del nivel de autonomía depende del riesgo de la tarea y la madurez del sistema:
from strands import Agent
from strands.tools import tool
@tool
def search_docs(query: str) -> str:
"""Busca documentos relevantes en la base de conocimiento."""
# Implementación de búsqueda
return results
agent = Agent(
model="us.anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0",
tools=[search_docs],
system_prompt="Eres un asistente de investigación. Usa search_docs para encontrar información antes de responder."
)
response = agent("¿Cuáles son las mejores prácticas de RAG?")El agente decide autónomamente cuándo invocar search_docs y cuántas veces iterar antes de responder.
max_turns puede entrar en loops infinitosEl Model Context Protocol proporciona la capa de herramientas que los flujos agénticos necesitan. Sin un protocolo estándar para descubrir y usar herramientas, cada flujo requiere integraciones ad-hoc.
Los flujos agénticos permiten que los LLMs pasen de responder preguntas a ejecutar tareas complejas de múltiples pasos. Entender sus patrones — ReAct, planificación, reflexión — es la diferencia entre construir chatbots y construir asistentes que realmente completan trabajo.
Sistemas autónomos que combinan modelos de lenguaje con razonamiento, memoria y uso de herramientas para ejecutar tareas complejas de múltiples pasos con mínima intervención humana.
Protocolo abierto creado por Anthropic que estandariza cómo las aplicaciones de IA se conectan con herramientas, datos y servicios externos mediante una interfaz universal.
SDK open source de AWS para construir agentes de IA con un enfoque model-driven. Agentes funcionales en pocas líneas de código, con soporte multi-modelo, herramientas personalizadas, MCP, multi-agente y observabilidad integrada.
Patrones y frameworks para coordinar múltiples modelos de IA, herramientas y fuentes de datos en pipelines de producción, gestionando el flujo entre componentes, la memoria y la recuperación de errores.
Estrategias y patrones de diseño para que los agentes de IA seleccionen, invoquen y combinen herramientas externas de forma efectiva para completar tareas complejas.
Sistema de tres agentes que automatiza el ciclo de vida de contenido MDX bilingüe: auditoría QA determinística, correcciones quirúrgicas y upgrades completos — todo orquestado con Strands Agents, Claude Sonnet 4 en Amazon Bedrock y GitHub Actions con patrón diamante.
Técnica que almacena el cómputo interno de prefijos de prompt reutilizados entre llamadas a LLMs, reduciendo costos hasta un 90% y latencia hasta un 85% en aplicaciones con contexto repetitivo.
Arquitecturas donde múltiples agentes de IA especializados colaboran, compiten o se coordinan para resolver problemas complejos que exceden la capacidad de un solo agente.
Capacidad de los LLMs para generar llamadas estructuradas a funciones externas basándose en lenguaje natural, habilitando la integración con APIs, bases de datos y herramientas del mundo real.
Servicio de orquestación serverless de AWS que coordina múltiples servicios en workflows visuales usando Amazon States Language (ASL), con manejo de errores, reintentos y ejecución paralela integrados.