Una arquitectura componible no es solo una estrategia tecnológica, es la estructura que permite a las organizaciones entregar automatización, agilidad y adaptabilidad a gran escala.

Sin embargo, la componibilidad nunca fue el objetivo final, sino el “desbloqueo” necesario en un momento en que la prioridad era la transformación digital.

Hoy el contexto cambió.

Se ingresó en la Agentic Era, donde la inteligencia artificial no solo asiste: inicia acciones. Los agentes de IA no se limitan a invocar APIs; planifican, deciden, se adaptan y actúan. La verdadera promesa de esta transformación radica en la capacidad de aplicar nuevos patrones arquitectónicos agentic sobre las bases componibles que ya existen.

Están emergiendo nuevos patrones de arquitectura

Hasta ahora, se trabajó con los patrones clásicos: capas de APIs, composición de procesos, bloques reutilizables, y mecanismos como scatter-gather, choice routers o pub/sub. Estos siguen siendo relevantes porque la transformación digital continúa siendo fundamental.

Pero los agentes introducen un nuevo espacio de diseño: uno donde los sistemas deben soportar razonamiento autónomo, toma de decisiones en tiempo real y ejecución dinámica. No son simples ajustes, son cambios estructurales.

Los patrones que se presentan están inspirados en comportamientos emergentes dentro de frameworks de agentes abiertos, kits de orquestación y trabajos académicos. Para que la IA deje de estar en fase experimental y llegue al ámbito empresarial a gran escala, se necesita además rigor, estructura y confianza.

1. Comprender: Intent routing

De árboles lógicos a resolución semántica

El objetivo ya no es dirigir tráfico, sino ayudar a los agentes a enrutar intenciones con claridad, confianza y propósito. Frameworks como LangChain o AutoGPT reemplazan la lógica estática por resolución semántica, donde los agentes asocian prompts con funciones adecuadas utilizando embeddings, metadatos y similarity scoring.

En entornos empresariales, este enrutamiento de intenciones debe realizarse dentro de límites auditables y confiables, respetando políticas internas y no solo basándose en probabilidades. Los frameworks de ejecución combinan llamados a LLM con selectores de funciones, lógica de control y gateways con aplicación de políticas.

Un enrutamiento de intenciones empresarial no solo debe elegir bien, sino también explicar por qué se eligió esa función, fallar de manera controlada en situaciones ambiguas y alinearse con la gobernanza.

En definitiva, el enrutamiento de intenciones es el momento en que un agente decide qué necesita hacer. Pero luego, debe planificar cómo hacerlo. Ahí comienza la orquestación cognitiva.

2. Planificar: Cognitive orchestration

De flujos predefinidos a razonamiento en tiempo real

La orquestación cognitiva es el proceso de razonamiento posterior al enrutamiento de intenciones. No se trata de qué función elegir, sino de cómo secuenciar pasos para lograr el objetivo.

Frameworks como ReAct, AutoGPT y LangGraph popularizan el razonamiento agentic a través de reflexión, memoria y planificación iterativa. En vez de seguir flujos fijos, los agentes experimentan, observan resultados y se adaptan.

En empresas, esto requiere motores de planificación estructurados con trazabilidad reutilizable y auditable, que garanticen cumplimiento normativo y transparencia.

Además, la orquestación cognitiva no se limita a un solo agente: los agentes deben colaborar de forma segura, utilizando identidades acotadas, memoria persistente y canales cifrados. El resultado es un ecosistema colaborativo e inteligente, más que un simple script avanzado.

3. Contexto: Federated context graphs

De enriquecimiento a conciencia situacional

Para actuar de forma significativa, los agentes necesitan contexto rico, reciente y relevante: quién es el usuario, qué pasó antes, qué sistemas están involucrados y qué acciones ya se ejecutaron.

Un grafo de contexto federado unifica esa información dispersa en un modelo consultable en tiempo real. Deja de tratar los sistemas como silos aislados y los convierte en un modelo semántico conectado.

Esto le permite a un agente responder preguntas como:

  • “¿Alguien más ya atendió a este cliente?”

  • “¿Qué eventos recientes explican este comportamiento del sistema?”

  • “¿Qué equipo es dueño de esta parte del proceso?”

Con un grafo de contexto federado, los agentes no solo actúan, entienden y coordinan.

4. Ejecutar: Composable agent actions & trust-aware execution

De APIs como endpoints a APIs como acciones descubiertas

Los agentes de IA ya no ven las APIs solo como endpoints: las utilizan como acciones dinámicas.

Diseñar APIs para agentes implica que estén bien descritas, gobernadas, versionadas y testeadas, con contratos de entrada/salida claros y metadatos semánticos.

Pero descubrir una acción no alcanza. En entornos empresariales, cada acción debe ser autorizada, explicable y trazable. Protocolos como Model Context Protocol (MCP) aseguran ejecución con identidad, contexto e intención.

Así surge un “internet de agentes”, donde agentes autónomos se registran, descubren y delegan responsabilidades de manera segura.

5. Evolucionar: Reflective retry & self-healing

De reintentos estáticos a recuperación adaptativa

El reflective retry no busca solo reintentar, sino aprender del error y recuperarse inteligentemente. En entornos críticos, esto debe ser observable, ajustable y auditable.

La autocuración va más allá de un agente: implica coordinación entre múltiples motores de razonamiento, permitiendo que un agente escale o derive tareas en lugar de fallar.

Este proceso genera un circuito de aprendizaje colectivo, donde los agentes evolucionan en conjunto. No se trata solo de resiliencia, sino de autonomía creciente y responsable.

Tendencias emergentes y consideraciones futuras

Estos patrones ya se ven en frameworks de agentes y arquitecturas empresariales. Lo que cambia no es cómo se construye, sino para quién se construye: ahora también para los agentes.

El verdadero valor de la Agentic Era no es solo mayor velocidad de automatización, sino sistemas que actúan con contexto, se adaptan con inteligencia y mejoran con cada decisión.

A futuro, el gran desafío será equilibrar autonomía con supervisión: habrá casos donde la autonomía total sea viable, y otros donde se necesiten mecanismos de control humano (aprobaciones, escalaciones o validaciones).

Los sistemas agentic no reemplazan el juicio humano, sino que lo amplían con límites seguros y decisiones trazables.