Patrones multiagente

¿Por qué varios agentes en lugar de uno?

Un solo agente tiene una ventana de contexto limitada y trabaja paso a paso. En tareas extensas —grandes investigaciones, bases de código complejas— esto llega a sus límites. Varios agentes especializados o en paralelo pueden evitarlo, pero a cambio cuestan más tokens y requieren coordinación.

Patrones habituales

• Orquestador-trabajadores (orchestrator-worker): un agente principal (orquestador) descompone una tarea, delega partes a subagentes y resume sus resultados. El propio sistema de investigación de Anthropic usa exactamente este patrón: un agente líder coordina varios subagentes especializados que investigan en paralelo distintos aspectos de una pregunta.
• Pipeline secuencial: el resultado del Agente A se convierte en la entrada del Agente B, este lo pasa al Agente C, como una cadena de montaje.
• Fan-out paralelo: varios agentes trabajan de forma independiente y simultánea en distintos subproblemas, y los resultados se combinan al final.
• Revisión/debate: un agente genera una solución, un segundo agente independiente la revisa o critica antes de aprobarla.

El compromiso (tradeoff)

Más agentes significan más tokens, más costes y más esfuerzo de coordinación, pero también más paralelismo, mejor especialización y un contexto principal más limpio, porque los pasos intermedios permanecen en los contextos de los subagentes respectivos en lugar de saturar el contexto principal.