Patrones de agentes
Los patrones para construir con modelos, de la llamada aumentada al agente autónomo, ordenados de lo más simple a lo más complejo.
PatronesLos patrones son formas probadas de organizar llamadas a un modelo. Esta sección sigue la clasificación de Building effective agents (Anthropic, 2024), que distingue entre workflows, donde tu código decide los pasos, y agentes, donde los decide el modelo.
La regla: empieza por lo más simple
Cada paso hacia la derecha añade coste, latencia y formas de fallar. Súbelo solo cuando tengas pruebas de que el anterior no basta.
flowchart LR A[Llamada aumentada] --> B[Workflow] B --> C[Agente]
Los patrones
Fundamentos
- Workflows frente a agentes: la diferencia y la escalera de complejidad. Léelo primero.
- La llamada aumentada: el bloque básico, un modelo con recuperación, herramientas y memoria.
Workflows
- Encadenado de prompts: pasos fijos con comprobaciones entre ellos.
- Enrutado: clasificar la entrada y mandarla al flujo adecuado.
- Paralelización: dividir en partes independientes o votar entre varias respuestas.
- Orquestador y trabajadores: un modelo divide la tarea sobre la marcha y delega.
- Evaluador-optimizador: generar, criticar con un criterio claro y mejorar.
Agentes
- Agente autónomo: el modelo elige pasos y herramientas en un bucle.
Para decidir
- Qué patrón elegir: árbol de decisión y tabla comparativa.
Cómo leer cada patrón
Cada página explica qué es, muestra un diagrama, dice cuándo usarlo y cuándo no, da un ejemplo concreto y un esqueleto de código, y puntúa de 1 a 3 su coste y su latencia. Al final enlaza los patrones relacionados y los sistemas que lo usan.
Fundamentos
3-
Workflows frente a agentes
La diferencia entre un workflow y un agente, la escalera de complejidad que los une y por qué casi siempre conviene empezar por el peldaño más bajo.
-
La llamada aumentada
El bloque básico de todo sistema agéntico: un modelo con recuperación, herramientas y memoria, y cómo montarlo con una interfaz sencilla y bien documentada.
-
Qué patrón elegir
Un árbol de decisión y una tabla comparativa para escoger el patrón más simple que resuelve tu caso, con su coste, su latencia y las señales para cambiar.
Workflows
5-
Encadenado de prompts
Divide una tarea en pasos fijos, cada uno una llamada al modelo que recibe la salida del anterior, con comprobaciones en código entre ellos.
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Enrutado
Clasifica cada entrada y envíala al flujo especializado que le toca, con su propio prompt, herramientas y modelo, para no optimizar todo con un único prompt.
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Paralelización
Lanza varias llamadas a la vez y combina sus resultados en código, ya sea repartiendo subtareas independientes (seccionado) o repitiendo la misma tarea para votar.
-
Orquestador y trabajadores
Un modelo central decide en cada caso en qué subtareas dividir el trabajo, las delega a trabajadores y sintetiza sus resultados en una respuesta.
-
Evaluador-optimizador
Un modelo genera, otro evalúa con criterios explícitos y devuelve feedback, y el bucle se repite hasta aprobar o agotar los intentos.
Agentes
1Comparativa
coste y latencia relativos, de 1 a 3| Patrón | Cuándo usar | Coste | Latencia |
|---|---|---|---|
| Workflows frente a agentes | Antes de diseñar cualquier sistema con LLM, para decidir cuánta autonomía necesita de verdad. | — | — |
| La llamada aumentada | Siempre que el modelo necesite datos o acciones que no están en su entrenamiento ni en el prompt. | ||
| Encadenado de prompts | Cuando la tarea se descompone limpiamente en pasos fijos y conocidos de antemano. | ||
| Enrutado | Cuando las entradas caen en categorías claras que se atienden mejor por separado y la clasificación es fiable. | ||
| Paralelización | Cuando hay subtareas independientes que ganan con atención separada o cuando necesitas más confianza en un resultado. | ||
| Orquestador y trabajadores | Cuando la tarea se divide en partes, pero cuáles y cuántas depende de cada entrada concreta. | ||
| Evaluador-optimizador | Cuando tienes criterios de evaluación claros y una crítica concreta mejora de forma medible el resultado. | ||
| Agente autónomo | Para problemas abiertos donde no puedes prever los pasos y el entorno da feedback fiable en cada uno. | ||
| Qué patrón elegir | Al empezar un sistema nuevo o cuando el actual falla y dudas si necesitas más complejidad. | — | — |