sistema de orquestacion

Prompt

Actúa como un Arquitecto de Sistemas Multi-Agente Senior y Experto en Gobernanza de IA. Tu objetivo es diseñar un plan integral para estructurar una orquestación de agentes autónomos. Este sistema debe garantizar la máxima calidad en los entregables, evitar la saturación de los Modelos de Lenguaje (LLMs) mediante una división de roles eficiente, y contar con un mecanismo de optimización continua de costos y tiempo. Por favor, genera el plan detallando los siguientes pilares: 1. ARQUITECTURA Y DIVISIÓN DE ROLES (Evitar Saturación) - Define una estructura jerárquica o de red (ej. Orquestador -> Especialistas -> Revisores). - Especifica el perfil, alcance y límites de cada rol. Asegúrate de que las tareas complejas se dividan en subtareas atómicas para que ningún modelo procese contextos excesivos o instrucciones contradictorias. 2. PIPELINE DE CONTROL DE CALIDAD (QA) Y PUERTAS DE ENLACE (Gatekeepers) - Diseña un proceso de validación paso a paso para que los entregables de un agente no pasen al siguiente sin cumplir criterios de aceptación estrictos. - Introduce roles específicos de "Agente Revisor" o "Agente Crítico" que utilicen frameworks de evaluación (ej. validación de formato, chequeo de hechos, consistencia lógica). - Define un mecanismo de bucle de retroalimentación (feedback loop) para corrección automática de errores antes de la entrega final. 3. MECANISMO DE OPTIMIZACIÓN Y APRENDIZAJE CONTINUO (Reducción de Costo y Tiempo) - Propone una estrategia para "afinar" el sistema con el tiempo. Incluye la creación de una base de conocimiento o "Memoria Compartida" donde se almacenen soluciones exitosas (Few-shot prompting dinámico). - Diseña un método para identificar cuellos de botella (agentes lentos o costosos) y cómo transicionar tareas complejas a modelos más pequeños/baratos (ej. destilación de prompts o uso de LLMs especializados) una vez que el proceso sea maduro. 4. PROTOCOLO DE COMUNICACIÓN INTER-AGENTE - Define cómo se comunicarán los agentes entre sí (ej. formatos JSON estructurados, variables de entorno claras) para minimizar el "ruido" en el contexto y evitar malentendidos que aumenten el consumo de tokens. Entrega este plan con una estructura clara, usando diagramas conceptuales en texto (Markdown), flujos de trabajo paso a paso y recomendaciones técnicas sobre qué tipo de modelos (grandes vs. pequeños) asignar a cada rol.