Flujos de trabajo

Sugerencia

Antes de llegar a los flujos de trabajo, se recomienda probar primero patrones más sencillos para ver si satisfacen sus necesidades. Son más fáciles de configurar y depurar. Los flujos de trabajo son más útiles cuando se necesita un orden de ejecución garantizado que un único agente no puede proporcionar de forma confiable por sí solo.

El recorrido hasta ahora ha cubierto formas cada vez más eficaces de construir utilizando agentes. Ha visto cómo un solo agente puede usar herramientas, cargar habilidades, ejecutar middleware y aprovechar un contexto enriquecido. Ha compuesto agentes usando uno como herramienta para otro y los ha conectado a través de límites de servicio con A2A.

Todos estos patrones comparten un rasgo común: LLM decide lo que sucede a continuación. El modelo elige qué herramienta se va a llamar, si se va a delegar y cuándo se va a detener. Esto es poderoso para las tareas abiertas donde el camino correcto depende de la conversación, pero es un inconveniente cuando el propio proceso tiene reglas.

Tenga en cuenta escenarios como estos:

  • Una canalización de revisión de documentos en la que un borrador debe ser escrito, revisado, modificado y aprobado, en ese orden, cada vez.
  • Un flujo de incorporación de clientes que recopila información, ejecuta una comprobación de cumplimiento, aprovisiona cuentas y envía un correo electrónico de bienvenida, algunos pasos en paralelo, algunos de ellos administrados por la aprobación humana.
  • Un flujo de trabajo de análisis que recopila datos de varios orígenes, combina los resultados y genera un informe, donde un error a mitad de camino debe reanudarse desde el último punto de control, no empezar de nuevo.

En cada caso, la estructura del proceso se conoce con antelación. Los pasos, su ordenación, los puntos de decisión, no son las cosas que quiere que el modelo descubra en tiempo de ejecución. Quiere definir el grafo explícitamente y permitir que los agentes (o cualquier otra lógica) se ejecuten dentro de él.

Eso es lo que proporcionan los flujos de trabajo .

El espectro de inteligencia

Las aplicaciones de agente no tienen que ser totalmente autónomas o totalmente basadas en reglas: hay un espectro entre ellos y los flujos de trabajo permiten elegir dónde aterrizar.

Fully intelligent                                              Fully deterministic
(model decides everything)                                     (code decides everything)
◄──────────────────────────────────────────────────────────────►
│                         │                         │
│  Single agent with      │  Workflow with agent    │  Workflow with only
│  tools — the model      │  executors — the graph  │  deterministic executors
│  picks every step       │  controls the process,  │  — no LLM involved,
│                         │  agents handle the      │  pure business logic
│                         │  reasoning-heavy steps  │

En el extremo izquierdo, un único agente con herramientas controla todo: el modelo decide qué hacer, cuándo delegar y cuándo detener. Este es el enfoque más flexible, pero también el menos predecible. En el extremo derecho, un flujo de trabajo con ejecutores puramente deterministas es esencialmente una canalización tradicional, totalmente predecible, pero sin razonamiento de IA en absoluto.

La mayoría de las aplicaciones del mundo real viven en algún lugar del medio. Un flujo de trabajo define la estructura (qué pasos se ejecutan, en qué orden, con qué puertas) mientras que los ejecutores individuales dentro de ese flujo de trabajo usan agentes para los pasos que se benefician del razonamiento de LLM. Obtiene la previsibilidad de un proceso explícito con la inteligencia artificial donde importa.

La información clave es que tú tienes el control del ajuste. Para cada paso del proceso, decide lo siguiente:

  • ¿El modelo debe averiguar qué hacer? → Usar un ejecutor de agente.
  • ¿El código debe determinar el resultado? → Usar un ejecutor determinista con lógica de negocios normal.
  • ¿Debería un humano hacer la llamada? → Usar una puerta humana en bucle .

Esta es la eficacia real de los flujos de trabajo: no reemplaza a los agentes, sino que proporciona un control explícito sobre la cantidad de inteligencia que entra en cada parte de la aplicación.

Elección del patrón correcto

Los patrones anteriores de este recorrido y los flujos de trabajo no son enfoques competitivos, son puntos diferentes en el espectro. La pregunta clave es: ¿quién debe decidir qué ocurre a continuación?

Pregunta Si la respuesta es "el modelo" Si la respuesta es "el desarrollador"
¿Qué subtarea abordar a continuación? Agentes como herramientas : el agente externo enruta dinámicamente Flujos de trabajo — el diagrama define el camino.
¿Si hay que implicar a otro agente? Agentes como herramientas : delegación controlada por modelos Agentes en flujos de trabajo: el grafo conecta a los agentes juntos
¿Cuándo preguntar a un humano? Aprobación de herramientas : reactiva, por herramienta Human-in-the-loop : puertas explícitas en puntos definidos
¿Cómo controlar errores parciales? Lógica de reintento en implementaciones de herramientas Puntos de control : reanude desde el último estado guardado.

En la práctica, la mayoría de los sistemas de producción combinan ambos. Un flujo de trabajo define el proceso de alto nivel y los ejecutores individuales dentro de ese flujo de trabajo usan agentes para los pasos que se benefician del razonamiento de LLM. Los agentes de la página de flujos de trabajo muestran exactamente cómo hacerlo.

Patrones de orquestación integrados

Para escenarios comunes de coordinación de varios agentes, Agent Framework proporciona patrones de orquestación integrados : plantillas de flujo de trabajo precompiladas que puede usar directamente o personalizar:

Modelo Cuándo se debe usar
Secuencial Los agentes se ejecutan uno tras otro en un orden predeterminado; cada uno se basa en el resultado del agente previo.
Simultáneo Los agentes se ejecutan en paralelo: resulta útil cuando las tareas son independientes y se busca reducir la latencia.
Transferencia Los agentes transfieren el control entre sí en función del contexto: adecuado para el enrutamiento a especialistas
Chat en grupo Los agentes colaboran en una conversación compartida: útil para debate, revisión o lluvia de ideas
Magentic Un agente de administrador coordina dinámicamente los agentes especializados: equilibra la estructura con flexibilidad.

Estas orquestaciones manejan el estándar de coordinación de agentes para que pueda centrarse en los agentes mismos.

Flujos de trabajo como agentes

Uno de los patrones de composición más eficaces es encapsular un flujo de trabajo para que parezca un agente normal. Los flujos de trabajo como características de agentes le permiten realizar un flujo de trabajo complejo en varios pasos y exponerlos a través de la interfaz del agente estándar. Otros agentes pueden llamarlo como una herramienta, los clientes de A2A pueden invocarlo a través de HTTP y los consumidores no necesitan saber que están hablando con un flujo de trabajo en absoluto.

Resumen del recorrido

Ahora ha visto todo el espectro de patrones de desarrollo de agentes:

Modelo Más adecuado para
Aspectos básicos de LLM Comprender los fundamentos
De llms a agentes Abstracción del agente
Agregar herramientas Agentes que actúan en sistemas externos
Agregar aptitudes Comportamientos reutilizables y modulares del agente
Adición de middleware Cuestiones transversales y barreras de protección
Proveedores de contexto Memoria, personalización y RAG
Agentes como herramientas Composición y delegación de agentes simples
Agente a Agente (A2A) Comunicación entre agentes de servicios
Flujos de trabajo Orquestación compleja y de varios pasos con control explícito

Cada patrón agrega funcionalidad y complejidad. Los mejores sistemas de agentes usan el patrón más sencillo que cumple sus requisitos y alcanzan patrones más eficaces solo cuando el escenario lo exige.

Pasos siguientes

Vaya más profundamente:

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