Imagine contratar a un solo empleado y pedirle que investigue un tema complejo, redacte un informe de 3,000 palabras, lo edite, le dé formato para su publicación y lo publique en redes sociales, todo en menos de cinco minutos. El resultado probablemente sería un desastre. Sin embargo, esto es exactamente lo que exigimos a los flujos de trabajo de IA con un solo mensaje. Para lograr una automatización de alta calidad, no necesitamos un superhéroe digital; necesitamos un equipo digital.
El futuro de la automatización está en sistemas de múltiples agentesAl orquestar agentes de IA especializados (uno recopila datos, otro escribe y un tercero critica), se pueden resolver problemas complejos que saturan los flujos de trabajo lineales. En esta guía, exploraremos cómo construir estos sofisticados sistemas en el lienzo unificado de Latenode, aprovechando el acceso a más de 400 modelos de IA para crear una fuerza laboral autónoma y autocorrectiva.
La orquestación multiagente es la práctica arquitectónica que consiste en coordinar múltiples agentes de IA especializados para colaborar en un único objetivo complejo. A diferencia de un chatbot estándar que intenta ser un experto en todo, un sistema multiagente (SAM) asigna roles específicos a distintas instancias de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM).
Imagínelo como una cadena de montaje digital. Podría tener un agente "Investigador" configurado con herramientas de navegación web, un agente "Escritor" optimizado para prosa creativa y un agente "Supervisor" que analiza el resultado. La orquestación es la lógica que los conecta, gestionando el flujo de datos y la retroalimentación entre estas entidades. Según nuestra guía interna de inteligencia colaborativa, estos sistemas pueden reducir la intervención humana hasta en un 70 % en escenarios complejos como la atención al cliente y la producción de contenido, al detectar errores antes de que lleguen a un humano.
Para profundizar más en la teoría, lea nuestro guía de inteligencia colaborativa.
La automatización tradicional es lineal: Desencadenante → Acción A → Acción BSi el paso A produce una alucinación o un error de formato, el paso B lo procesa a ciegas, agravando el error. Esta fragilidad es el principal obstáculo para las empresas que intentan ampliar su adopción de IA.
La sección Transformación de flujos de trabajo de agencia Representa una transición hacia bucles dinámicos. En un sistema orquestado, si un agente "Editor" rechaza un borrador por falta de datos, no se detiene, sino que redirige la tarea al agente "Investigador" con instrucciones específicas para encontrar la información faltante. Este bucle de autocorrección es lo que hace que el sistema sea autónomo en lugar de simplemente automatizado.
Los flujos de trabajo con un solo mensaje suelen encontrarse con el límite de la ventana de contexto. Al pedirle a un modelo que contenga simultáneamente las directrices de investigación, la voz de la marca, las reglas de formato y el material fuente, la calidad se degrada. Al dividir la tarea en subrutinas, cada agente solo necesita centrarse en su parte específica del problema, lo que reduce drásticamente las alucinaciones.
Antes de arrastrar un solo nodo al lienzo de Latenode, debe actuar como administrador al definir las descripciones de trabajo. Los sistemas multiagente exitosos se basan en una definición estricta de roles. Una práctica recomendada común es crear una declaración de misión de una sola frase para cada agente, a fin de que las indicaciones del sistema se mantengan enfocadas.
Para un sistema de producción de contenido, normalmente definimos tres roles distintos:
Si eres nuevo en este concepto, puedes aprender cómo Construye tu propio agente de IA con roles específicos en nuestro tutorial para principiantes.
Una de las ventajas distintivas de Latenode es la posibilidad de combinar modelos sin tener que gestionar claves API independientes. No se recomienda usar el mismo modelo para todas las tareas.
A los usuarios avanzados que integren herramientas externas también les podría interesar Integración del protocolo de contexto del modelo para estandarizar cómo estos modelos comparten la estructura de datos.
Analicemos la implementación de este equipo en el lienzo. El objetivo es automatizar la creación de un artículo técnico basado en un simple disparador de tema.
Comience con el nodo de activación; este podría ser un webhook de una herramienta de gestión de proyectos (como Trello o Jira) o una nueva fila en Hojas de Cálculo de Google que contenga el "Tema". Inmediatamente después, use un nodo JavaScript o un nodo "Establecer variable" para definir el objetivo global. Esto garantiza que todos los agentes conozcan el objetivo general, independientemente de su posición en la cadena.
Conecta tu disparador a un nodo de IA. Selecciona un modelo rápido como Gemini Flash.
Aquí es donde ocurre la magia. Pasa el texto extraído a un nodo "Escritor" (Claude 3.5).
A continuación, no finalice el flujo de trabajo. Conecte la salida del escritor a un nodo "Editor" (GPT-4o).
Usa una Si/Si no Nodo. Si `score < 7`, enrutar el flujo de trabajo back Al nodo Escritor, se inyecta la retroalimentación específica en el contexto. Si la puntuación es >= 7, se procede a la publicación. Para obtener detalles específicos de la configuración, consulte Documentación de ayuda para sistemas multiagente.
El mayor desafío en la orquestación multiagente es la "amnesia": los agentes olvidan lo que ocurrió tres pasos atrás. Latenode lo soluciona mediante la transmisión de datos estructurados.
Si puede evitarlo, nunca pase bloques de texto no estructurados entre agentes. Indique a sus agentes que generen JSON. Por ejemplo, en lugar de simplemente decir "El artículo es incorrecto", el editor debería generar:
{
"status": "revision_needed",
"critique": "The introduction lacks a hook.",
"improved_suggestion": "Start with a surprising statistic."
}
Esta estructura permite que el siguiente nodo analice exactamente lo que necesita ser corregido. Para obtener consejos sobre cómo... mantener la memoria compartida Al pasar estos objetos, consulte nuestras discusiones comunitarias sobre la gestión del estado.
Si su investigador copia 50 páginas, no podrá pasarle todo ese texto al escritor; desperdiciará su presupuesto de tokens y confundirá al modelo. Debe implementar medidas de compresión.
Inserte un agente "Resumidor" entre Investigación y Redacción. Su única función es condensar 20,000 palabras de investigación en un resumen de 2,000 palabras. La gestión eficiente de tokens es fundamental para... asignación automática de recursos, evitando fugas de memoria y costes excesivos en flujos de trabajo de gran tamaño.
La IA es probabilística, lo que significa que no producirá el mismo resultado dos veces. Debes construir barreras de seguridad.
¿Qué pasa si no hay internet y el Investigador devuelve una cadena vacía? Si el Escritor intenta escribir sin nada, tendrá alucinaciones. Agregue una rama lógica "Supervisor" (un nodo condicional) inmediatamente después del Investigador. Si el recuento de caracteres de la investigación es inferior a 500, redirija a un nodo de notificación (Slack/Correo electrónico) que alerte a un humano, en lugar de continuar la cadena.
Cuando tienes bucles y ramas, las cosas pueden complicarse. A diferencia de los basados en código, Marcos de orquestación de LangGraph Para aquellos que requieren revisar los registros de la terminal, Latenode proporciona un historial de ejecución visual. Puede hacer clic en cualquier ejecución específica, ampliar el nodo "Editor" y ver exactamente qué retroalimentación provocó la activación del error. Esta depuración visual es esencial para iterar en las indicaciones del sistema de su agente.
Si bien muchas plataformas permiten la automatización, los sistemas multiagente requieren un conjunto específico de características: acceso unificado al modelo, baja latencia y gestión del estado.
La competencia suele obligar a dividir bucles complejos en "escenarios" o activadores "Zaps" independientes, lo que dificulta la visualización de toda la orquestación. Latenode permite una complejidad infinita del lienzo, lo que permite ver el bucle completo Investigador-Escritor-Editor en una sola vista.
Vea cómo se comparan los usuarios Flujos de trabajo complejos vs. Zapier en nuestra comunidad
| Característica | Nodo tardío | Zapier / Hacer |
|---|---|---|
| Acceso al modelo de IA | Más de 400 modelos incluidos en una suscripción (GPT, Claude, Gemini) | Requiere claves API y facturación independientes para cada proveedor |
| Arquitectura | Lienzo unificado con bucle nativo | Escenarios fragmentados; los bucles a menudo requieren planes de nivel superior |
| Reducción de costes | Pago por tiempo de ejecución (créditos) | Pagar por operación/tarea (puede resultar caro con bucles) |
| Flexibilidad del código | Compatibilidad con JavaScript nativo y NPM | Compatibilidad limitada con Python/JS, generalmente en pasos aislados |
Dirigir un equipo de tres agentes en otras plataformas generalmente implica pagar por la plataforma de automatización. más una suscripción a OpenAI, más Una suscripción antrópica. Latenode las agrega. Puedes cambiar tu "Investigador" de GPT-4 a Gemini Flash para ahorrar créditos al instante mediante un menú desplegable, sin tener que buscar una nueva tarjeta de crédito ni clave API.
El consumo de créditos depende completamente de los modelos de IA que elija y de la duración de la ejecución. Dado que Latenode cobra según los recursos computacionales y no solo por pasos, usar modelos más ligeros como GPT-4o-mini para tareas sencillas puede reducir significativamente el costo en comparación con las plataformas de facturación por tarea.
Sí, esta es una de las fortalezas principales de Latenode. Puedes usar Perplexity para búsquedas web, Claude para escritura creativa y OpenAI para formato lógico, todo en el mismo flujo de trabajo, sin necesidad de configurar integraciones de API individuales.
Al crear un bucle de retroalimentación (p. ej., el Editor regresa al Escritor), incluya siempre la variable "Máximo de reintentos". El uso de un nodo contador simple crea una condición de salida: si el bucle se ejecuta más de tres veces, fuerza la finalización del flujo de trabajo y alerta a un usuario, evitando así una pérdida de crédito infinita.
Requiere un enfoque más arquitectónico que una simple automatización de tipo "Si esto, entonces aquello". Sin embargo, como Latenode utiliza un lienzo visual, no es necesario ser desarrollador de Python para crearlo. La lógica es visual, lo que la hace accesible para usuarios de nivel intermedio.
Nos alejamos de la era del chatbot y nos adentramos en la era de la fuerza laboral agencial. La orquestación multiagente permite a las empresas abordar tareas que requieren razonamiento, investigación y autocorrección, capacidades que antes eran imposibles de automatizar.
Al aprovechar el lienzo unificado de Latenode y la diversa selección de modelos, puede crear equipos confiables y especializados que trabajan 24/7. Empiece con poco: cree un ciclo de retroalimentación simple entre dos agentes y vaya escalando a medida que se familiarice con la mecánica. El futuro no se trata sólo de usar IA; se trata de gestionarla.
¿Listo para crear tu primer agente simple? Sigue nuestra guía. 7 pasos para crear tu primer agente de IA para empezar hoy.
Intercambiar aplicaciones
1 Aplicación
2 Aplicación
Paso 1: Elija Un disparador
Paso 2: Elige una acción
No es necesaria tarjeta de crédito
Sin restricciones
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