Coordina múltiples agentes de IA en tareas compartidas con protocolos de handoff explícitos, gestión de estado compartido y resolución de conflictos para que el trabajo paralelo se mantenga coherente. Multi-agent orchestration es más estructurado que simple dispatch paralelo porque los agentes asumen roles distintos con dependencias explícitas en lugar de ejecutar briefs idénticos en datos independientes.
Casos de uso
- Ejecutando investigación paralela donde un agente collecting datos, otro sintetiza hallazgos y un tercero fact-checks la síntesis
- Construyendo un pipeline de generación de código donde un agente escribe, otro revisa y un tercero integra cambios aprobados
- Coordinando un pipeline de datos donde los agentes están especializados por etapa (extracción, transformación, validación) con contratos de pass-through explícitos
- Gestionando un pipeline de contenido donde agentes manejan investigación, drafting, edición y publicación como una secuencia de roles especializados
- Ejecutando múltiples asistentes de IA especializados que cada uno maneja un dominio de producto diferente y coordinando sus outputs en una base de conocimiento unificada
Funciones principales
- Define roles de agente claros e interfaces: qué produce cada agente, qué consume y qué no debe tocar
- Establece protocolos de handoff explícitos: cuándo termina el agente A y empieza el agente B y qué formato debe tener el dato de handoff
- Define gestión de estado compartido: dónde viven los datos intermedios, quién escribe en ellos y cómo los agentes evitan sobrescribir el trabajo del otro
- Implementa detección de conflictos: cuando dos agentes producen outputs conflictivos para la misma entidad, ¿cómo se resuelve el conflicto?
- Mergea outputs a través de un agente agregador o regla que tiene la última palabra sobre qué va en el entregable
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Dispatching parallel agents
Distribuye trabajo vergonzosamente paralelo a través de múltiples agentes de IA con briefs claros y protocolos de handoff nítidos, luego agrega sus resultados a través de un único integrador. Esta técnica maximiza el throughput cuando las tareas son independientes y el overhead de coordinación es bajo, haciéndola ideal para chunks de investigación, batches de archivos o procesamiento de datos en paralelo.
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