Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Encadenamiento de Agentes
Arquitectura donde varios agentes LLM, especializados o no, están conectados en secuencia o en paralelo para descomponer y resolver una tarea compleja en subtareas más simples.
Orquestación de Agentes
Proceso de gestión, coordinación y secuenciación de las interacciones entre diferentes agentes dentro de un sistema multi-agente, a menudo supervisado por un agente maestro o un orquestador.
Agente Maestro (Master Agent)
Agente central responsable de la planificación general, de la descomposición de la tarea principal en subtareas y de la delegación de estas últimas a los agentes especializados apropiados.
Agente Especializado (Specialist Agent)
Agente LLM diseñado y optimizado para ejecutar un tipo específico de subtarea (ej: búsqueda, análisis de código, redacción) con experiencia y herramientas dedicadas.
Planificación de Tareas (Task Planning)
Fase inicial del encadenamiento donde el agente maestro analiza la solicitud del usuario para crear un plan de acción estructurado, definiendo el orden y la naturaleza de las subtareas a realizar.
Descomposición de Problemas (Problem Decomposition)
Método que consiste en dividir una solicitud compleja en una serie de subproblemas más simples y autónomos, cada uno de los cuales puede ser tratado por un agente individual para mayor eficiencia.
Síntesis de Resultados (Result Synthesis)
Paso final donde un agente (a menudo el maestro) agrega, analiza y formatea las salidas individuales de los agentes especializados para producir una respuesta final coherente y completa.
Ejecución Paralela de Agentes
Estrategia de orquestación donde varios agentes ejecutan subtareas independientes simultáneamente para reducir el tiempo de resolución general, antes de que sus resultados sean consolidados.
Canalización de Agentes
Configuración de encadenamiento donde los agentes se organizan en una secuencia lineal estricta, la salida de cada agente sirve directamente como entrada para el siguiente en la cadena.
Bucle de Retroalimentación (Feedback Loop)
Mecanismo que permite a un agente devolver un resultado a un agente anterior para su corrección, iteración o refinamiento, mejorando así la calidad y la precisión del resultado final.
Enrutamiento Dinámico (Dynamic Routing)
Capacidad de un sistema para dirigir una subtarea hacia el agente más apropiado en tiempo real, en función de su contenido, su complejidad o el estado actual del sistema.
Estado del Agente (Agent State)
Conjunto de información contextual, objetivos en curso y datos de memoria que un agente conserva durante toda su ejecución para guiar sus acciones y decisiones.
Gestión de Dependencias
Proceso de gestión del orden de ejecución de los agentes en función de los requisitos previos de cada subtarea, garantizando que un agente no se inicie antes de que los datos necesarios estén disponibles.
Negociación entre Agentes
Proceso avanzado donde los agentes se comunican para resolver conflictos, asignar recursos o definir una estrategia común, a menudo utilizado en sistemas descentralizados.
Supervisión de Agentes (Agent Supervision)
Mecanismo de control y validación que monitorea las acciones de un agente para asegurar que cumple con sus objetivos, sus restricciones y las políticas definidas, pudiendo intervenir en caso de desviación.
Sistema Multiagente (Multi-Agent System)
Conjunto informático compuesto por múltiples agentes inteligentes que interactúan para alcanzar objetivos colectivos, siendo el encadenamiento de agentes una arquitectura específica.