Agentes de IA frente a RAG: cómo funciona ReAct y para qué sirven los sistemas multiagente

Los LLM saben generar texto, pero para la mayoría de las tareas prácticas una sola respuesta no es suficiente. Hay que actuar: pedir datos a una fuente externa, elegir la herramienta adecuada, comprobar el resultado y, si hace falta, corregir el siguiente paso. Así funcionan los agentes de IA, y por eso el enfoque agéntico se está convirtiendo rápidamente en el estándar para los sistemas basados en grandes modelos de lenguaje.

Agente frente a un LLM simple

Un modelo de lenguaje clásico es pregunta y respuesta. Una petición, una generación, fin. Un agente es un bucle: el modelo razona, elige una acción, recibe un resultado del entorno externo y repite el proceso hasta resolver la tarea.

La diferencia clave con los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation): RAG añade contexto de una base de conocimiento antes de generar, un enriquecimiento pasivo. El agente, en cambio, decide por sí mismo cuándo y qué solicitar: llama a APIs, ejecuta código, lee archivos y consulta servicios externos. No se limita a recibir una pista: actúa y se adapta a lo que devuelve el entorno.

Otra diferencia fundamental: un agente puede cambiar el plan durante la ejecución. Si una búsqueda devuelve un resultado inesperado, reformula la consulta o cambia a otra herramienta. RAG no es capaz de hacerlo.

Cómo funciona ReAct

ReAct (Reasoning + Acting) es uno de los frameworks básicos y más estudiados para agentes. El modelo recorre tres fases en bucle:

• Thought: razonamiento; el modelo formula qué se sabe ya y qué hay que hacer en el siguiente paso
• Action: elección de una herramienta y su llamada: búsqueda en internet, una calculadora, una consulta a una API o a una base de datos
• Observation: análisis del resultado devuelto y paso a la siguiente iteración

El bucle se repite hasta obtener la respuesta final. ReAct funciona bien en cadenas de razonamiento cortas y medianas, de 3–7 pasos. En tareas largas se acumulan errores, por lo que a menudo se combina con mecanismos adicionales: verificación de resultados intermedios, límite de pasos y formato de salida explícito.

La fortaleza de ReAct es la transparencia. Cada paso se puede revisar y depurar: se ve qué «pensó» el modelo, qué llamó y qué obtuvo a cambio.

Sistemas multiagente

Un solo agente tiene límites: la ventana de contexto, la especialización, el tiempo de ejecución. Cuando la tarea es compleja o requiere trabajo en paralelo, entran en juego los sistemas multiagente: una arquitectura en la que varios agentes trabajan de forma conjunta.

Estructura típica de un sistema multiagente:

• Orchestrator: agente de control que descompone la tarea y reparte las subtareas entre los workers
• Workers: agentes especializados en funciones concretas: búsqueda, generación de código, trabajo con datos, comunicaciones
• Critic / Verifier: agente validador que comprueba los resultados de los demás antes del ensamblaje final

Esta arquitectura permite ejecutar en paralelo subtareas independientes y reduce de forma notable el riesgo de acumular errores, que en una cadena homogénea pueden crecer paso a paso.

«El enfoque agéntico se está convirtiendo rápidamente en el estándar

de los sistemas modernos basados en LLM», de la serie «Mínimo básico».

Ejemplo práctico: un agente en Google Colab

El cierre de la serie «Mínimo básico» muestra un agente mínimo que funciona: un asistente de planificación de viajes implementado en Google Colab. Todo es reproducible: sin dependencias ocultas y con una configuración mínima.

El agente sabe buscar información sobre destinos mediante herramientas externas, armar un itinerario según las preferencias del usuario y pedir aclaraciones en el diálogo si la petición es ambigua. Con este ejemplo se ve bien en qué se diferencia, de forma esencial, un agente que funciona de una simple llamada a un LLM con un prompt largo: no adivina, solicita, recibe y se adapta.

Qué significa esto

Los agentes de IA han dejado de ser un concepto académico. Entender los patrones básicos (ReAct, la división orchestrator/worker, las arquitecturas multiagente) se vuelve imprescindible para quien construye productos sobre LLM. Sin esa base, es difícil predecir dónde se romperá el sistema y casi imposible depurarlo.