Agentes de AI vs RAG: cómo funciona ReAct y por qué se necesitan sistemas multiagente

Los LLMs pueden generar textos, pero para la mayoría de tareas prácticas, una sola respuesta no es suficiente. Es necesario actuar: solicitar datos de una fuente externa, seleccionar la herramienta adecuada, verificar el resultado — y si es necesario, corregir el siguiente paso. Así es exactamente cómo funcionan los agentes de IA, y por eso el enfoque basado en agentes se está convirtiendo rápidamente en el estándar para sistemas construidos sobre grandes modelos de lenguaje.

Agente vs LLM Simple

Un modelo de lenguaje clásico es pregunta y respuesta. Una solicitud, una generación, fin. Un agente es un ciclo: el modelo razona, selecciona una acción, recibe un resultado del entorno externo y repite el proceso hasta que se resuelva la tarea.

La diferencia clave con respecto a los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation): RAG añade contexto de una base de conocimientos antes de la generación — esto es enriquecimiento pasivo. Un agente decide por sí solo cuándo y qué solicitar: llama APIs, ejecuta código, lee archivos, accede a servicios externos. No simplemente recibe una sugerencia — actúa y se adapta a lo que devuelve el entorno.

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

Cómo Funciona ReAct

ReAct (Reasoning + Acting) es uno de los frameworks más fundamentales y más estudiados para agentes. El modelo pasa secuencialmente por tres fases en un ciclo:

• Thought — razonamiento: el modelo formula lo que ya se conoce y qué debe hacer a continuación
• Action — selección de herramienta e invocación: búsqueda en internet, acceso a calculadora, solicitudes a API o consultas a bases de datos
• Observation — análisis del resultado devuelto y transición a la siguiente iteración

El ciclo se repite hasta obtener una respuesta final. ReAct funciona bien en cadenas de razonamiento cortas y medias — 3–7 pasos. En tareas largas, los errores se acumulan, por lo que frecuentemente se combina con mecanismos adicionales: verificación de resultados intermedios, límites en la cantidad de pasos, formato explícito de salida. La fortaleza de ReAct es la transparencia. Cada paso puede verificarse y depurarse: se puede ver qué "pensaba" el modelo, qué llamaba y qué obtenía en respuesta.

Sistemas Multiagente

Un único agente está limitado: por ventana de contexto, especialización, tiempo de ejecución. Cuando una tarea es compleja o requiere trabajo paralelo, entran en juego los sistemas multiagente — una arquitectura en la que múltiples agentes trabajan conjuntamente. Una estructura típica de sistema multiagente:

• Orchestrator — un agente controlador que descompone la tarea y distribuye subtareas entre workers
• Workers — agentes especializados para funciones específicas: búsqueda, generación de código, procesamiento de datos, comunicaciones
• Critic / Verifier — un agente validador que verifica los resultados de otros agentes antes del ensamblaje final

Esta arquitectura permite que las subtareas independientes se ejecuten en paralelo y reduce significativamente el riesgo de acumulación de errores, que en una cadena única pueden crecer paso a paso.

"El enfoque basado en agentes se está convirtiendo rápidamente en el estándar para sistemas modernos basados en LLM" — de la serie "Fundamentos

Básicos".

Ejemplo Práctico: Agente en Google Colab

Al final de la serie "Fundamentos Básicos" se demuestra un agente funcional mínimo — un asistente de planificación de viajes implementado en Google Colab. Todo es reproducible: sin dependencias ocultas, configuración mínima. El agente puede buscar información sobre destinos a través de herramientas externas, crear una ruta según las preferencias del usuario y aclarar detalles en el diálogo si la solicitud es ambigua. Este ejemplo muestra claramente cómo un agente funcional es fundamentalmente diferente de simplemente llamar 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. Comprender patrones básicos — ReAct, separación orchestrator/worker, arquitecturas multiagente — se está convirtiendo en necesario para todos los que construyen productos en LLMs. Sin este fundamento, es difícil predecir dónde un sistema fallará, y casi imposible depurarlo.