En el artículo anterior vimos cómo un agente de Inteligencia Artificial (AI Agents) puede utilizar herramientas y razonar para resolver tareas de manera autónoma. Pero, ¿qué pasa cuando el problema es demasiado grande o complejo para un solo agente? Aquí es donde entran en juego los Sistemas Multi-agente (MAS).
Un sistema Multi-agente es una red de agentes especializados que colaboran entre sí, como si fueran un equipo de profesionales donde cada uno tiene su propio rol. En lugar de tener un “agente todoterreno”, tenemos varios agentes que se dividen el trabajo, coordinados por un agente supervisor, para resolver problemas de manera más eficiente y escalable.
El Protocolo MCP: El lenguaje comun de los agentes
Para que un equipo funcione, la comunicación debe ser fluida. En el mundo de la IA, esto se logra mediante el protocolo MCP (Multi-Agent Communication Protocol).
El protocolo MCP es un estándar o conjunto de reglas que permite que diferentes agentes de IA puedan comunicarse entre sí, compartir información y coordinar acciones. MCP define cómo se estructuran e intercambian los mensajes, garantizando que los agentes comprendan las instrucciones y puedan colaborar correctamente. Este protocolo es fundamental cuando se trabaja con sistemas distribuidos, donde varios agentes actúan sobre un mismo problema desde diferentes puntos de vista.
Ejemplo de uso: Organizando un viaje de fin de semana
Imaginen que quieren ir un fin de semana a Roma. En lugar de buscar ustedes mismos cada vuelo y cada hotel, activan un Sistema Multi-agente. Gracias al protocolo MCP, varios agentes empiezan a trabajar en equipo:
Agentes disponibles:
- Agente de Vuelos: Busca las mejores combinaciones de horarios y precios según tu disponibilidad.
- Agente de Alojamiento: Busca hoteles o apartamentos que estén cerca del centro y tengan buenas reseñas.
- Agente de Logística: Revisa el clima y calcula los desplazamientos desde el aeropuerto.
- Agente Coordinador: Recibe la información de los otros tres mediante el protocolo MCP y prepara una propuesta final.
El paso final: El permiso del humano
A diferencia de un programa tradicional que podría hacer la reserva directamente, un agente bien configurado sabe que hay decisiones críticas. El Coordinador te enviaría un mensaje:
“He encontrado un vuelo que llega el viernes a las 19:00 y un hotel con encanto en Trastevere. El presupuesto total es de 350 €. ¿Estás de acuerdo? Si me das tu ‘OK’, procederé a realizar las reservas.”
Solo cuando tú confirmas, el agente utiliza sus herramientas para finalizar la compra. Esta capacidad de razonar, colaborar y esperar la validación humana es lo que hace que los agentes sean colaborativos y seguros.
¿Quién hace posible esta conexión?
Para que nuestro equipo de agentes pueda reservar un hotel o un vuelo, necesitan “puertas de acceso” a los servicios reales. Aquí es donde entran en juego los Servidores MCP. Estos conectores son desarrollados y mantenidos tanto por las grandes plataformas como por la comunidad de código abierto. En nuestro ejemplo del viaje, el agente de alojamiento usaría el servidor MCP oficial de Booking.com o Airbnb para consultar precios y disponibilidad en tiempo real. De la misma manera, el agente de vuelos se conectaría a través del protocolo MCP de Google Flights o Skyscanner. Estos servidores actúan como intérpretes: traducen las necesidades del agente al lenguaje técnico de la plataforma de viajes y viceversa, asegurando que la información sea siempre precisa y segura.
Els sistemes Multi-agent representen el següent pas en l’evolució de la intel·ligència artificial. Gràcies a protocols de comunicació com l’MCP, passem d’eines individuals a veritables ecosistemes intel·ligents capaços de col·laborar per tal d’assolir un objectiu.