La idea de tener todo un equipo de agentes de IA especializados suena bastante bien, ¿verdad? Cada uno es un experto y todos colaboran para resolver tus mayores problemas. Pero si alguna vez has intentado construir algo así, sabes que rápidamente se convierte en un caos técnico y costoso.
Aquí es donde la orquestación de subagentes entra en escena. Es una forma inteligente de dividir grandes tareas de IA entre "agentes" especializados que son gestionados por un coordinador central.
En esta guía, explicaremos en qué consiste la orquestación de subagentes y cómo los desarrolladores la están utilizando con algunos frameworks bastante complejos. También seremos realistas sobre los desafíos de ese enfoque, desde costos descontrolados hasta dolores de cabeza de coordinación. Y lo que es más importante, te mostraremos un camino más práctico para los equipos que quieren el poder de un equipo de IA sin necesidad de un departamento de investigación de IA dedicado para gestionarlo.
¿Qué es la orquestación de subagentes?
En pocas palabras, la orquestación de subagentes consiste en hacer que un sistema de IA sea más inteligente convirtiéndolo en un equipo. Piénsalo como un gestor de proyectos (el orquestador o supervisor) que dirige un equipo de especialistas (los subagentes). Cuando llega una solicitud grande, el gestor no intenta hacerlo todo. En su lugar, descompone el trabajo y entrega cada parte al experto adecuado.
Esta forma de trabajar tiene algunos beneficios clave que entusiasman a los desarrolladores:
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Expertos de nicho: Puedes crear agentes que sean maestros en una tarea específica. En las comunidades de desarrolladores, verás cosas como un agente de "control de calidad" que comprueba agresivamente si el trabajo se ha completado de verdad, un agente "depurador" o un "escritor de documentación". Cada uno está afinado para un único propósito, lo que lo hace mucho más eficaz que una IA que sirve para todo.
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Mantiene las cosas limpias: Como señaló un usuario en Hacker News, dar a cada subagente su propia memoria separada es una gran ventaja. Evita que la conversación principal con el orquestador se sature, lo que permite tareas mucho más grandes y de mayor duración sin que la IA se confunda o alcance su límite de contexto.
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Trabajo en paralelo: Al igual que un equipo humano, los subagentes pueden trabajar en diferentes tareas al mismo tiempo. Esto significa que un agente puede estar analizando datos mientras otro redacta una respuesta y un tercero realiza pruebas. Todo el proceso se acelera considerablemente.
Este campo avanza a una velocidad increíble. Lo que comenzó como desarrolladores diciéndole a una IA que "genere un subagente" ha evolucionado hasta convertirse en frameworks completos diseñados para construir y gestionar estos equipos de IA.
El enfoque de los desarrolladores para la orquestación de subagentes
Ahora mismo, el método preferido para construir estos sistemas multiagente es a través de frameworks hechos para desarrolladores. Son kits de herramientas potentes, pero no son en absoluto plug-and-play. Necesitas serias habilidades de programación y un conocimiento real de cómo funcionan los modelos de IA.
Cómo funcionan frameworks como AutoGen y LangChain para la orquestación de subagentes
Frameworks como AutoGen de Microsoft, LangChain y ADK de Google proporcionan a los ingenieros la materia prima para crear aplicaciones multiagente. No son soluciones listas para usar; piénsalo más como una caja de Lego para desarrolladores de IA.
Aquí tienes una idea aproximada de cómo es el proceso:
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Define tus agentes: Un desarrollador escribe código o archivos de configuración para cada subagente. Tienen que definir su nombre, su propósito, sus instrucciones principales (el system prompt) y qué herramientas puede usar. Es similar a cómo se configuran los subagentes de Claude Code.
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Crea el supervisor: Se configura otro agente para que sea el "supervisor" u "orquestador". Su único trabajo es analizar la solicitud inicial del usuario y dirigir todo el espectáculo.
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Codifica el flujo de trabajo: El desarrollador tiene que programar la lógica que le dice al supervisor cómo repartir las tareas. Este código decide cuándo llamar a qué subagente, cómo pasar información entre ellos y cómo unir su trabajo en una respuesta final.
Esto da a los desarrolladores una tonelada de flexibilidad, pero al final del día, es un proyecto de ingeniería de software.
Ejemplos reales de orquestación de subagentes por parte de desarrolladores
Observar cómo los desarrolladores experimentan con estas herramientas te muestra tanto su poder como su complejidad.
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El equipo de desarrollo de IA: Un proyecto realmente ambicioso compartido en Reddit fue un intento de construir un equipo completo de desarrollo de IA. Tenía agentes especializados para el backend, frontend, arquitectura de API e incluso documentación. La idea era obtener código listo para producción imitando cómo funciona un equipo de desarrollo real, con un agente "Líder Técnico" llevando la batuta.
Los subagentes personalizados de Claude son una característica increíble y parece que apenas estamos rascando la superficie de lo que es capaz de hacer. Creé un equipo de desarrollo de IA simple con unos pocos agentes... Está muy lejos de ser perfecto, pero estoy impresionado por cómo los agentes son capaces de colaborar y seguir las instrucciones del orquestador. -
El agente de control de calidad: Un ejemplo más enfocado, y sinceramente hilarante, es el agente "quality-control-enforcer" (ejecutor de control de calidad), al que alguien apodó "Karen". El único trabajo de este subagente es "detectar tonterías agresivamente" y comprobar si las tareas que otros agentes dijeron que estaban terminadas realmente funcionan. Es un ejemplo perfecto de un agente especializado que resuelve un problema común y frustrante.
Mi favorito es un agente de control de calidad que llamé 'Karen'. Su único propósito es detectar tonterías agresivamente y verificar si las tareas declaradas como 'terminadas' realmente funcionan como se esperaba. Cambia las reglas del juego. -
Trabajo secuencial vs. paralelo: Un desarrollador que construía un playground de API colaborativo explicó su estrategia de orquestación a la perfección. Algunas tareas tenían que ejecutarse secuencialmente (una después de la otra) porque dependían entre sí, como construir el backend antes que el frontend. Otras tareas, como escribir el README y crear ejemplos de API, podían ejecutarse en paralelo (al mismo tiempo). Esto realmente muestra la compleja planificación que se necesita para que estos sistemas funcionen bien.
Desafíos clave en la orquestación manual de subagentes
Por muy geniales que sean estos experimentos de desarrolladores, arrojan una luz clara sobre los problemas que impiden que la mayoría de los equipos siquiera intenten estas cosas. Los hilos de Reddit están llenos de gente quejándose, y empiezas a ver un patrón.
Por qué es una pesadilla de configurar y mantener
Construir y gestionar un equipo de agentes de IA es un trabajo de ingeniería a tiempo completo. No es algo que puedas configurar y olvidarte. Como deja claro la documentación oficial de Claude Code, cada agente necesita un archivo de configuración detallado que defina su nombre, descripción, herramientas y un largo system prompt. Conseguir que todos esos prompts y la lógica de orquestación funcionen correctamente es un ciclo constante de prueba y error.
Esto es un mundo completamente diferente a lo que necesita un equipo de negocios típico. Mientras un desarrollador está perdido en archivos YAML y depurando scripts de Python, un gerente de soporte que usa una plataforma como eesel AI puede obtener un resultado similar, como crear un agente especializado para clasificar tickets, a través de una interfaz simple y sin código. Puedes tener un nuevo "agente" funcionando en minutos, no en semanas.
Cómo el rendimiento y el costo pueden salirse de control
Dos de las mayores quejas que se ven en los foros de la comunidad son sobre la velocidad y el costo. Un usuario mencionó que los subagentes son "mucho más lentos", mientras que a otro le preocupaba lo rápido que "queman más tokens".
Y tiene todo el sentido. Cada vez que llamas a un subagente, estás activando otro modelo de IA, lo que añade un retraso y cuesta dinero. Orquestar un equipo de cinco agentes puede ser fácilmente cinco veces más lento y cinco veces más caro que usar una sola IA. Para gestionar esto, tienes que entrar en una optimización cuidadosa, como usar modelos más baratos y rápidos para tareas más sencillas, lo que simplemente añade otra capa de trabajo técnico. Esto está integrado en los complicados precios basados en el uso de frameworks como LangChain, que te cobran por "traza" o "ejecución de nodo", lo que hace muy difícil predecir tu factura.
Lograr que los agentes trabajen juntos
Conseguir que un equipo de humanos colabore ya es bastante difícil; lograr que un equipo de IAs lo haga es otro nivel de dificultad. Un desarrollador compartió su "fallo de prompt paralelo" donde pidió a cinco subagentes que diseñaran una interfaz de usuario al mismo tiempo. El resultado fue un caos puro. Cada agente tenía su propia idea para el diseño, lo que llevó a una mezcla chocante de colores y fuentes. Solo obtuvieron un resultado decente después de crear otro agente cuyo único trabajo era crear primero un plan de diseño compartido.
Esto llega al corazón del problema de la coordinación. Una buena orquestación no se trata solo de dividir tareas; se trata de asegurarse de que cada agente esté en la misma página. Los expertos también advierten sobre cosas como la "fuga de contexto", donde los agentes pueden influenciarse accidentalmente entre sí y perder lo que los hace especialistas. Arreglar estos problemas requiere una comprensión profunda, casi intuitiva, de cómo funcionan los modelos de IA, lo cual está mucho más allá de lo que la mayoría de los equipos de negocio tienen tiempo para aprender.
Un camino más sencillo para los equipos de soporte
Mira, tener un equipo de IAs especializadas es potente. Pero seamos realistas: el enfoque centrado en el desarrollador es demasiado complejo, caro y lento para la mayoría de las empresas. ¿La buena noticia? Hay una forma mucho mejor.
Presentando los flujos de trabajo de orquestación de subagentes gestionados
En lugar de darte una caja de piezas y un manual técnico, una plataforma gestionada te ofrece un sistema listo para usar, donde los detalles complicados de la orquestación de subagentes se manejan por ti. El objetivo es darte todas las ventajas de la especialización y la automatización sin el dolor de cabeza de la ingeniería. Te centras en qué quieres que haga la IA, no en cómo construirla desde cero.
Cómo eesel AI ofrece el poder de la orquestación de subagentes sin código
eesel AI fue creado para dar a los usuarios de negocio el poder de la IA multiagente a través de una interfaz simple y visual. Así es como cumple la promesa de la orquestación de subagentes:
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Agentes especializados, sin necesidad de código: Crear múltiples bots en eesel AI es como construir tu equipo de subagentes. Puedes tener un bot para preguntas de clientes de Nivel 1 entrenado en tu centro de ayuda, otro para soporte de TI interno en Slack entrenado en tus documentos de Confluence, y un agente de Clasificación con IA que solo etiqueta y escala tickets complicados. Cada bot tiene su propio conocimiento, prompt y permisos, lo que lo convierte en un verdadero especialista.
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Tú eres el orquestador: El motor de flujos de trabajo de eesel AI actúa como el supervisor, pero tú estás al mando. En lugar de escribir código, estableces reglas simples para decidir qué "agente" maneja qué ticket, o cuándo una tarea debe pasarse a un humano. Esto te da un control total sobre tu automatización sin tocar una sola línea de código.
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Prueba con confianza: La naturaleza impredecible de los sistemas de agentes hechos a medida es un riesgo enorme. eesel AI resuelve esto con su potente modo de simulación. Antes de permitir que la IA hable con clientes reales, puedes probar toda tu configuración multiagente en miles de tus propios tickets pasados. Obtienes una previsión clara de cómo se comportarán tus "agentes", cuál será tu tasa de automatización y dónde están las lagunas en tu base de conocimientos.
Comparando modelos de precios de orquestación de subagentes: Frameworks vs. plataformas
Los diferentes enfoques se hacen evidentes cuando miras los precios. Uno está hecho para desarrolladores, el otro para equipos de negocio.
| Aspecto | Frameworks para desarrolladores (ej. LangChain) | Plataformas gestionadas (ej. eesel AI) |
|---|---|---|
| Modelo | Basado en el uso (por traza, por nodo) | Por niveles, basado en el volumen de interacciones |
| Previsibilidad | Puede ser difícil de prever | Alta, con costos mensuales/anuales claros |
| Costos ocultos | Potencial de facturas altas durante períodos de mucho trabajo | Sin tarifas por resolución; el costo es fijo |
| Usuario objetivo | Desarrolladores, Ingenieros de IA | Gerentes de soporte, Equipos de negocio |
Frameworks como LangChain tienen precios enfocados en desarrolladores que pueden ser confusos e impredecibles. Por otro lado, el modelo de precios de eesel AI es transparente y está diseñado para empresas. Los planes se basan en un volumen mensual predecible de interacciones y, lo mejor de todo, no hay tarifas por resolución. Nunca recibirás una factura sorpresa solo porque tu IA hizo un gran trabajo.
Este video muestra cómo construir un equipo de agentes de IA usando Claude Code, ilustrando el enfoque centrado en el desarrollador para la orquestación de subagentes.
Elige la herramienta de orquestación de subagentes adecuada para el trabajo
Cuando se trata de la orquestación de subagentes, tienes dos caminos claros, y cada uno está diseñado para un tipo de usuario diferente.
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El camino del DIY/Framework: Es para equipos con profundas habilidades técnicas, muchos recursos de ingeniería y tiempo para gestionar costos y rendimiento. Es ideal para empresas que construyen sus propios productos de IA desde cero.
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El camino de la plataforma gestionada: Este enfoque te da los beneficios principales de la IA multiagente, especialización, automatización, a través de una interfaz fácil de usar que cualquiera puede manejar. Es la opción correcta para equipos de negocio, como atención al cliente y TI, que necesitan resolver problemas hoy sin contratar un equipo de investigación de IA.
Para la mayoría de los equipos de soporte y servicio, el objetivo es bastante sencillo: necesitas una automatización eficiente y fiable que sea fácil de controlar, medir y escalar contigo.
Obtén el poder de la orquestación de subagentes, sin la complejidad
No pases meses tratando de construir un sistema complejo de agentes que quizás ni siquiera funcione. Con eesel AI, puedes desplegar un equipo de agentes de IA especializados para tu helpdesk y canales de soporte interno en cuestión de minutos.
Puedes simular cómo funcionará con tus propios datos, personalizar flujos de trabajo con unos pocos clics y ver un retorno de tu inversión desde el primer día.
Preguntas frecuentes
La orquestación de subagentes es un método en el que una IA central (orquestador) divide grandes tareas entre agentes de IA especializados (subagentes). Este enfoque permite una experiencia de nicho, mantiene limpias las memorias de los agentes individuales y permite el procesamiento en paralelo, haciendo que los sistemas de IA sean más inteligentes y eficientes.
Configurar la orquestación de subagentes con frameworks como AutoGen o LangChain es una tarea de ingeniería considerable, que requiere habilidades de codificación profundas y una depuración constante. Cada agente necesita una configuración detallada e ingeniería de prompts, lo que convierte su correcta implementación y mantenimiento en un trabajo a tiempo completo.
Implementar la orquestación de subagentes puede aumentar significativamente los costos y ralentizar el rendimiento, ya que cada llamada a un subagente activa otra interacción del modelo de IA. Los frameworks con modelos de precios basados en el uso, que cobran por "traza" o "ejecución de nodo", pueden llevar a facturas impredecibles y altas si no se optimizan cuidadosamente.
Las plataformas gestionadas abstraen las complejidades técnicas, proporcionando sistemas listos para usar para la orquestación de subagentes. Los usuarios de negocio pueden crear "agentes" especializados a través de interfaces simples y visuales y definir flujos de trabajo con reglas, eliminando la necesidad de codificación y una amplia experiencia en IA.
En un contexto de atención al cliente, la orquestación de subagentes puede involucrar diferentes bots de IA para diversas tareas. Por ejemplo, un bot podría clasificar tickets, otro manejar preguntas frecuentes de Nivel 1 y un tercero proporcionar soporte de TI interno, todos coordinados para garantizar una asistencia eficiente y especializada sin intervención humana para consultas rutinarias.
Lograr que los subagentes de IA colaboren eficazmente sin solaparse o perder su enfoque especializado es un desafío importante. Pueden ocurrir problemas como la "fuga de contexto", donde los agentes se influyen involuntariamente entre sí, lo que lleva a resultados caóticos o descoordinados, requiriendo una lógica compleja para su gestión.
Para garantizar el rendimiento y la fiabilidad, especialmente en plataformas gestionadas, los equipos pueden usar modos de simulación. Esto permite probar toda la configuración de orquestación de subagentes con datos pasados para prever el rendimiento, las tasas de automatización e identificar lagunas de conocimiento antes de que la IA interactúe con clientes reales.
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Article by
Kenneth Pangan
Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.
