“Tenemos un supervisor y varios especialistas” todavía no explica una arquitectura. Falta saber quién conserva el estado, quién habla con el usuario, qué puede ejecutar cada uno y qué ocurre cuando dos resultados discrepan.
Los patrones de orquestación sirven para repartir esas responsabilidades. No son equipos humanos traducidos a prompts. Son contratos de control, datos y salida.
Seis patrones que cubren la mayoría de sistemas
No hace falta elegir uno para toda la aplicación. Un flujo puede usar código para enrutar, un supervisor para investigar en paralelo y una revisión independiente antes de publicar.
Router: elegir sin resolver
El router clasifica la solicitud y selecciona agente, flujo o herramienta. Funciona bien cuando las categorías son distinguibles: facturación, soporte técnico, bajas o información general. Puede implementarse con reglas, un clasificador o un modelo con salida estructurada.
La decisión debe ser observable y admitir “no sé”. Si una petición mezcla dos categorías, puede ir a un flujo general o dividirse. No conviene forzar una etiqueta solo porque el esquema la exige.
La orquestación por código es más predecible en coste y latencia. OpenAI recomienda salidas estructuradas para clasificar y dejar que el programa elija el siguiente agente cuando el recorrido es conocido (OpenAI Agents SDK).
Supervisor: delegar sin perder la responsabilidad
El supervisor descompone, encarga subtareas y reúne resultados. Los especialistas se exponen como herramientas; el supervisor conserva la conversación y la salida final. Conviene cuando varias aportaciones deben formar una respuesta coherente.
El riesgo es convertirlo en cuello de botella. Si recibe documentos completos de cada especialista, su contexto crece y puede perder detalles. Los contratos deberían devolver resultados estructurados, fuentes, confianza y asuntos abiertos.
También necesita presupuesto: número máximo de delegaciones, concurrencia y criterio para no volver a pedir el mismo trabajo. El supervisor no debería delegar una suma a otro agente si puede usar una función determinista.
Handoff: el especialista toma el turno
En un handoff, el agente de triaje transfiere el control y el especialista pasa a ser el interlocutor activo. Es adecuado cuando cambian instrucciones y herramientas y el especialista debe dialogar directamente. Atención al cliente es el ejemplo clásico.
El SDK de OpenAI representa los handoffs como herramientas y permite filtrar el historial que recibe el destino, habilitar destinos dinámicamente y validar datos de transferencia (OpenAI Agents SDK). Filtrar importa: el especialista necesita el contexto útil, no todos los datos vistos por el agente anterior.
La transferencia debe ser visible. El sistema conserva quién tenía el control, por qué lo cedió y qué estado entregó. Si el especialista no puede resolver, hay una ruta de retorno o escalado; no una cadena sin fin de transferencias.
Paralelo: velocidad y cobertura a cambio de coordinación
Ejecutar especialistas al mismo tiempo reduce el calendario cuando las subtareas no dependen entre sí. Funciona en investigación por fuentes, análisis de escenarios o revisión por dimensiones. Anthropic utilizó un coordinador que crea subagentes de búsqueda paralelos en su sistema de Research (Anthropic).
La entrada común debe fijar alcance y formato. La salida necesita deduplicación y resolución de conflictos. Si dos agentes pueden modificar el mismo objeto, hace falta bloqueo, partición o una única fase de escritura.
Paralelo no siempre reduce latencia: el resultado espera al especialista más lento y aumenta el riesgo de límites de proveedor. A veces conviene devolver una respuesta parcial o imponer un plazo.
Cadena: cada etapa transforma el artefacto
Una secuencia sirve cuando el resultado de una fase es entrada de la siguiente: investigar, estructurar, redactar y revisar. Es fácil de entender y permite evaluar cada contrato. También propaga errores.
Cada etapa debería recibir el artefacto y la evidencia, no una interpretación informal de la etapa anterior. Los datos estructurados reducen pérdida. Si una fase falla, el sistema reintenta esa fase, no toda la cadena.
No todas las etapas necesitan un agente. La validación de esquema, cálculos y reglas pertenecen al código. Mezclar ambos es una ventaja, no una impureza arquitectónica.
Debate y revisión: desacuerdo con propósito
Pedir a varios agentes “opina sobre esto” produce texto, pero no necesariamente una mejor decisión. El debate aporta cuando hay hipótesis distintas, acceso a evidencia diferente o roles críticos bien definidos. Después alguien debe resolver con una regla.
La revisión independiente es más simple: un generador produce y un evaluador aplica una rúbrica, señala defectos y decide si pasa. Anthropic describe este patrón evaluador-optimizador y recomienda condiciones de parada para mantener control (Anthropic).
El evaluador no debería aprobar por estilo lo que puede comprobarse con una prueba. Primero validaciones deterministas; después juicio del modelo para criterios abiertos.
Cómo elegir el patrón
| Necesidad dominante | Patrón inicial |
|---|---|
| Categorías conocidas y rutas distintas | Router por código o clasificador |
| Una respuesta integra varios trabajos | Supervisor con agentes como herramientas |
| Un especialista debe hablar con el usuario | Handoff |
| Subtareas independientes y urgentes | Paralelo con síntesis |
| Artefacto que pasa por etapas | Cadena con contratos |
| Calidad abierta que admite iteración | Generador + revisor con límite |
La arquitectura más segura mantiene determinista todo lo que ya conocemos: permisos, dependencias, límites y transiciones obligatorias. El modelo decide donde las reglas no capturan bien la intención.
Ejemplo ilustrativo: preparar una respuesta a una licitación
Un router identifica tipo de licitación y jurisdicción. Un supervisor encarga en paralelo requisitos técnicos, seguridad y condiciones contractuales. Cada especialista devuelve una matriz de requisitos con fuentes. Una cadena convierte la matriz en borrador y un revisor comprueba cobertura.
Legal recibe un handoff solo para excepciones contractuales. La presentación final requiere aprobación humana. El sistema mezcla patrones porque cada frontera tiene una necesidad distinta; hacer que un supervisor improvise todo el recorrido sería menos claro.
Preguntas frecuentes
¿Quién debe conservar el estado común?
Una capa de ejecución o repositorio estructurado, no la memoria informal de un agente. Cada participante recibe una vista autorizada y actualizada.
¿Puede el router equivocarse?
Sí. Debe medirse por categoría, admitir baja confianza y ofrecer una ruta general. Las decisiones de alto impacto no deberían depender solo de una clasificación opaca.
¿Cómo se controlan los costes en paralelo?
Con límites de concurrencia, presupuestos por subtask, cancelación cuando ya existe evidencia suficiente y modelos adecuados a la dificultad.
¿Supervisor y router son lo mismo?
No. El router elige un destino y normalmente termina. El supervisor conserva el control, puede delegar varias veces y compone el resultado.
¿Cuándo usar revisión humana en lugar de otro agente?
Cuando la decisión implica responsabilidad, valores, riesgo material o una ambigüedad que la organización no ha convertido en criterio evaluable.
El patrón debe hacer visible la responsabilidad
Un buen diagrama de orquestación permite responder quién decide, quién actúa y quién comprueba. Si todas las flechas significan “el modelo verá qué hace”, todavía no tenemos un patrón. Tenemos autonomía sin contrato.
Fuentes y lecturas recomendadas
- Agent orchestration — OpenAI Agents SDK
- Handoffs — OpenAI Agents SDK
- How we built our multi-agent research system — Anthropic
- Building effective agents — Anthropic
Fuentes y vigencia técnica revisadas el 18 de agosto de 2026.