Arquitectura Multiagente

rquestación de Llamados a LLMs

Patrones y estrategias para orquestar múltiples llamados a modelos de lenguaje en sistemas multiagente

llm orquestacion agentes arquitectura

Introducción

En sistemas multiagente, la orquestación de llamados a LLMs es crucial para coordinar la comunicación entre agentes y garantizar respuestas coherentes y eficientes.

Patrones de Orquestación

1. Orquestador Central (Hub and Spoke)

Un agente central coordina todos los llamados y distribuye tareas a agentes especializados.

graph TD
    O[Orquestador] --> A1[Agente Análisis]
    O --> A2[Agente Síntesis]
    O --> A3[Agente Validación]
    A1 --> O
    A2 --> O
    A3 --> O

Ventajas:

  • Control centralizado del flujo
  • Fácil de debuggear
  • Punto único de logging

Desventajas:

  • Cuello de botella potencial
  • Single point of failure

2. Pipeline Secuencial

Los agentes procesan la información en secuencia, cada uno añadiendo valor.

graph LR
    Input[Input] --> A1[Extracción]
    A1 --> A2[Análisis]
    A2 --> A3[Síntesis]
    A3 --> Output[Output]

Casos de uso:

  • Procesamiento de documentos
  • Pipelines de ETL con IA
  • Refinamiento iterativo de respuestas

3. Routing Dinámico

Un router decide qué agente debe manejar cada request basándose en el contenido.

graph TD
    R[Router] -->|técnico| T[Agente Técnico]
    R -->|legal| L[Agente Legal]
    R -->|general| G[Agente General]

Estrategias de Manejo de Errores

Retry con Backoff Exponencial

Fallback a Modelo Alternativo

Si el modelo principal falla, usar uno de respaldo con capacidades similares.

Consideraciones de Latencia

EstrategiaLatenciaCostoComplejidad
SecuencialAltaBajoBaja
ParaleloBajaAltoMedia
HíbridoMediaMedioAlta

Recursos