Las 7 capas de la pila de IA agéntica
El auge de la IA agéntica ha introducido una pila tecnológica que va mucho más allá de simples llamadas a las APIs de los modelos fundacionales.
A diferencia de las pilas de software tradicionales, donde el valor suele concentrarse en la capa de aplicación, la pila de IA agéntica distribuye el valor de forma más desigual. Algunas capas ofrecen grandes oportunidades de diferenciación y construcción de fosos, mientras que otras se están convirtiendo rápidamente en productos básicos.
Aquí está nuestra pila de IA agéntica de 7 capas, que desglosa el ecosistema en capas distintas y destaca dónde es probable que se acumule el valor:
Desglose de la pila de IA agéntica de 7 capas
Implicaciones estratégicas por capa
Mayor potencial de foso
Capa 5: Cognición y razonamiento
Capa 7: Observabilidad y gobernanza
Capa 5: Herramientas y enriquecimiento
Por qué alto foso:
- Estas capas requieren experiencia técnica profunda (por ejemplo, construir bucles de razonamiento personalizados en varios pasos, pipelines de guardarralles de alto rendimiento y orquestación vectorial escalable), ciclos de desarrollo largos y orquestación compleja.
- Las arquitecturas de razonamiento y planificación son difíciles de replicar y se convierten en diferenciadores.
- La gobernanza, seguridad y cumplimiento crean fosos de confianza empresarial (por ejemplo, superar rigurosas auditorías de seguridad de la información como SOC 2, prevenir la filtración de PII y proporcionar registros de auditoría verificables para las decisiones de IA).
- Los ecosistemas ricos en herramientas/plugins pueden generar costes de cambio.
Enfoque: Razonamiento avanzado, construcción de confianza, fiabilidad del sistema, orquestación de ecosistemas.
Plazo: 2-5 años para construir, extremadamente difícil de replicar.
Potencial de foso medio
Capa 2: Tiempo de ejecución e infraestructura del agente
Capa 4: Orquestación
Por qué foso medio:
- Útiles y especializados, pero los entornos de ejecución y la orquestación están cada vez más estandarizados.
- La diferenciación proviene de la optimización del rendimiento, la gestión del estado y la especialización en dominios.
- Moderadamente defendibles si están estrechamente vinculados a flujos de trabajo empresariales específicos.
Enfoque: Habilidades de ejecución especializadas, flujos de trabajo multiagente, memoria y gestión del estado.
Plazo: 6–18 meses para construir, moderadamente defendible.
Potencial de foso más bajo o convertido en producto básico)
Capa 1: Infraestructura de modelos fundacionales (convertida en producto básico)
Capa 3: Protocolos e interoperabilidad (convertidos en producto básico)
Capa 6: Aplicaciones (foso bajo)
Por qué bajo potencial de foso o convertido en producto básico:
- La infraestructura de modelos fundacionales está dominada por hiperscaladores; difícil para los nuevos participantes diferenciarse.
- Los protocolos tienden a estandarizarse y convertirse en productos básicos rápidamente, ofreciendo poca defensibilidad.
- Las aplicaciones (especialmente los copilotos horizontales) están abarrotadas y son intercambiables. Las aplicaciones verticales ricas en datos ofrecen cierta diferenciación.
Enfoque: Eficiencia de costes, velocidad de ejecución, participación en el ecosistema.
Plazo: Semanas para implementar, fácilmente convertido en producto básico.
Las 7 capas de la pila de IA agéntica
Capa 1: Infraestructura de modelos fundacionales
La infraestructura de modelos fundacionales proporciona los modelos, la computación y la infraestructura de datos necesarios para entrenar, ajustar y servir sistemas de IA a gran escala.
Modelos de proveedores como OpenAI ofrecen comprensión del lenguaje, razonamiento y capacidades multimodales sobre las que se construyen las capas superiores.
Recursos de computación como CPUs, GPUs y TPUs realizan el trabajo pesado detrás del entrenamiento y la inferencia de modelos.
Sistemas de gestión y almacenamiento de datos como S3 soportan tanto el entrenamiento a gran escala como el acceso en tiempo real a embeddings o cargas útiles contextuales.
APIs y actores de tiempo de ejecución proporcionan las interfaces y los entornos de ejecución para conectar modelos con sistemas externos.
- Estándares como las APIs REST, HTTP y WebSockets permiten la integración.
- Entornos de ejecución como AKKA y DBOS coordinan los flujos de ejecución.
Motores de flujo de trabajo como Apache Airflow gestionan los horarios de entrenamiento de modelos, las tareas de inferencia y los flujos de datos.
Capa 2: Tiempo de ejecución e infraestructura del agente (Donde viven los agentes)
La capa de tiempo de ejecución e infraestructura del agente proporciona el entorno operativo donde los agentes se despliegan, ejecutan y escalan.
Entornos de ejecución como Docker, Kubernetes, E2B, Replicate, Modal y RunPod proporcionan los entornos aislados en los que se ejecutan los agentes.
Sistemas de memoria de agentes como Zep otorgan a los agentes la capacidad de almacenar el historial de diálogos, rastrear objetivos y preservar el contexto a largo plazo. Esto permite una identidad de agente persistente a través de tareas y flujos de trabajo complejos.
Almacenes de embeddings como Pinecone permiten a los agentes recuperar conocimiento rico en contexto.
Los protocolos de estado y mensajería desempeñan un papel crítico en la coordinación.
- APIs como OpenAI Assistant proporcionan formas estandarizadas de gestionar la interacción.
- Estándares de interoperabilidad como The Agent Protocol garantizan la consistencia.
- Protocolos de comunicación como gRPC y MQTT permiten a los agentes intercambiar mensajes estructurados a través de sistemas y redes distribuidos.
Capa 3: Protocolo e interoperabilidad
La capa de protocolo e interoperabilidad proporciona los estándares y mecanismos de coordinación, tales como:
Protocolos de interacción y coordinación de agentes como A2A de Google, ANP de Cisco y ACP de IBM definen cómo los agentes intercambian mensajes estructurados en entornos distribuidos.
Estándares de contexto y herramientas como el Model Context Protocol ayudan a los agentes a representar capacidades de manera consistente y pasar información contextual de forma estructurada.
Mecanismos de puente como el Agent Gateway Protocol (AGP) conectan agentes y plataformas que de otro modo estarían aislados, permitiendo la comunicación e interoperabilidad entre sistemas.
Capa 4: Orquestación (Coordinación del comportamiento de los agentes)
Frameworks de orquestación gestionan el flujo de datos y la lógica de prompts entre los LLMs y el código de aplicación, asegurando que las salidas sean estructuradas, predecibles y dirigidas a las herramientas o APIs correctas. Sin ellos, los desarrolladores deben formatear manualmente los prompts, analizar las salidas en bruto y gestionar la ejecución de las APIs. Los frameworks de orquestación agilizan esto mediante:
- Coordinación multiagente: Gestionar cómo los agentes colaboran o delegan tareas
- Orquestación de prompts: Construir, gestionar y enrutar prompts complejos
- Integración de herramientas: Permitir que los agentes llamen a APIs, bases de datos o funciones de código
- Memoria: Preservar el contexto a través de turnos o sesiones (a corto y largo plazo)
- Integración de RAG: Habilitar la recuperación de conocimiento de fuentes externas
Capa 5: Herramientas y enriquecimiento (Agentes como servicio)
Esta capa amplía el rango de tareas que los agentes pueden realizar conectándolos a herramientas externas, fuentes de datos y entornos.
Permite a los agentes recuperar conocimiento, llamar a APIs, automatizar flujos de trabajo e interactuar con sistemas del mundo real.
Recuperación y acceso al conocimiento incluye frameworks que permiten la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
Los agentes pueden fundamentar sus salidas en conocimiento rico en contexto de bases de datos vectoriales como Pinecone y Weaviate, o de bases de conocimiento empresarial como Confluence y Wikis.
Herramientas de extracción de datos como Bright Data permiten a los agentes recopilar información estructurada y no estructurada de la web.
Frameworks de invocación de herramientas como n8n, Zapier permiten a los agentes activar APIs externas, orquestar flujos de trabajo de varios pasos e integrarse en procesos empresariales más amplios.
Capacidades de búsqueda de proveedores como SerpApi dan a los agentes acceso a conocimiento web en vivo, asegurando respuestas actuales y precisas.
Plataformas de automatización de IU como Browser Use permiten a los agentes simular interacciones de usuario, automatizar tareas repetitivas en entornos basados en navegador.
Capa 6: Aplicaciones (Inteligencia orientada al usuario)
Los sistemas agénticos interactúan directamente con los usuarios finales en esta capa.
Copilotos como GitHub Copilot mejoran los flujos de trabajo humanos haciendo recomendaciones, generando contenido y acelerando tareas dentro de interfaces familiares.
Compañeros de equipo agentes como Tidio Lyro colaboran con los usuarios, manejan tareas delegadas y gestionan flujos de trabajo en curso, ofreciendo más independencia que los copilotos.
Capa 7: Observabilidad y Gobernanza (La columna vertebral operativa)
Esta capa proporciona la supervisión, evaluación y las barreras de seguridad necesarias para desplegar agentes de forma segura y fiable.
Plataformas de observabilidad, como Langfuse, ofrecen visibilidad en tiempo real del rendimiento de los agentes. Consulte las herramientas de monitoreo agéntico para más ejemplos.
Frameworks de fiabilidad y seguridad como Lakera verifican que las respuestas de la IA sigan las reglas, se aseguran de que la información parezca correcta y ayudan a prevenir respuestas arriesgadas o dañinas.
Las herramientas de despliegue y operativas extienden aún más esta capa al permitir la adopción segura y escalable de sistemas agénticos. Esto incluye:
- Pipelines de despliegue para automatizar las pruebas, la implementación y la gestión del ciclo de vida de los agentes.
Ejemplos: Kubeflow Pipelines, MLflow, Vertex IA Pipelines - Constructores sin código/de bajo código para configurar y desplegar agentes sin experiencia técnica profunda.
Ejemplos: Vertex IA Builder, Beam IA. Consulte para más ejemplos de constructores de agentes de IA sin código. - Motores de gobernanza y políticas para hacer cumplir las reglas organizacionales, los permisos y los estándares de cumplimiento.
Ejemplos: Immuta, Open Policy Agent (OPA) - Aplicación de la privacidad de datos y gestión de recursos (cuotas, presupuestos) para garantizar el uso responsable de la computación y los datos sensibles.
Ejemplos: BigID, OneTrust - Registros y descubrimiento de agentes para catalogar, versionar y rastrear las capacidades de los agentes.
Ejemplos: Hugging Face Hub, Catálogo de Modelos en Vertex IA, Databricks Model Registry - Registro y auditoría para la responsabilidad, gestión de costes y cumplimiento normativo.
Ejemplos: Elastic Stack (ELK), Splunk, Datadog
Desafíos actuales de implementación
Cada capa debe integrarse con flujos de datos consistentes, ejecución coordinada y gobernanza alineada para garantizar que los agentes operen de manera confiable.
Estos son algunos de los desafíos comunes que puede enfrentar al desplegar sistemas de IA agéntica:
Complejidad técnica aumenta con la adición de cada capa. Una implementación efectiva requiere equipos multifuncionales con experiencia.
Desafíos de integración surgen de la necesidad de conectar una amplia gama de sistemas, protocolos y fuentes de datos. Sin embargo, muchos componentes dentro del ecosistema agéntico aún están evolucionando.
Preocupaciones de escalabilidad surgen a medida que el uso del sistema y la complejidad de las tareas crecen. Por ejemplo, un chatbot de atención al cliente podría funcionar bien para 1.000 usuarios, pero fallar o ralentizarse cuando lo usan 1 millón de personas a la vez.
Gobernanza y cumplimiento: Las empresas deben asegurarse de que sus sistemas de IA sigan las reglas legales y éticas. Por ejemplo, una IA de atención médica debe proteger la privacidad del paciente (HIPAA en EE. UU.). Esto se puede lograr con la aplicación de herramientas de gobernanza de IA, plataformas de IA responsable y soluciones de IA en GRC. Consulte para más información sobre cumplimiento de IA y ética.
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}El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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