Arquitectura de Sistemas Multi-Agent
Un asistente multi-agent supervisor-trabajador en producción para una plataforma de creación de formularios
El Desafío
Una plataforma líder de creación de formularios quería que sus usuarios pudieran crear formularios, automatizaciones, listas de contactos y páginas a través de un único asistente conversacional. Eso implicaba coordinar muchas capacidades especializadas, invocar servicios de backend en vivo de forma segura en nombre del usuario, pausar para pedir aprobación humana antes de cambios destructivos, y hacerlo todo en un sistema capaz de escalar y ser observado en producción.
La Solución
Construimos un sistema multi-agent supervisor-trabajador sobre AWS Bedrock AgentCore, orquestado con LangGraph. Un agente supervisor interpreta cada solicitud y la enruta a agentes especializados (contactos, automatizaciones, formularios, formularios inteligentes, páginas, conectores) mediante el protocolo Agent-to-Agent (A2A), transmitiendo el progreso al usuario en tiempo real. Cada agente llega a su backend a través de servidores Model Context Protocol (MCP), con herramientas obtenidas por solicitud bajo las propias credenciales de quien llama, de modo que cada acción queda acotada a la cuenta correcta. Las ediciones de formularios pasan por una máquina de estados de validar y luego confirmar: el agente ejecuta cada cambio en modo de prueba, se autocorrige ante errores de validación y coloca cualquier edición con efectos secundarios detrás de una aprobación humana en línea, construida sobre las interrupciones y los checkpoints durables de LangGraph, de modo que una aprobación sobrevive incluso si el contenedor se reinicia. Instrumentamos todo el sistema con OpenTelemetry hacia Arize y Datadog, añadimos redacción de PII en el pipeline de trazas y entregamos una suite de evaluación automatizada (verificaciones codificadas más LLM como juez) integrada en CI.
Resultados
- Asistente multi-agent en producción: seis agentes especializados y más de 90 herramientas de backend sobre MCP
- Framework de agentes reutilizable (grafo compartido, A2A, MCP, human-in-the-loop) que escala añadiendo agentes
- Aprobaciones human-in-the-loop durables que sobreviven a los reinicios del contenedor
- Suite de pruebas automatizadas de 70 archivos más un pipeline de evaluación en Arize integrado en CI