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Sistemas Multi-Agente
Sistemas Multi-Agente
Los sistemas multi-agente permiten que agentes especializados colaboren en tareas complejas, mejorando la modularidad, escalabilidad y robustez. En lugar de depender de un solo agente, las tareas se distribuyen entre agentes con capacidades distintas.
En smolagents, diferentes agentes pueden combinarse para generar código Python, llamar a herramientas externas, realizar búsquedas web y más. Al orquestar estos agentes, podemos crear flujos de trabajo potentes.
Una configuración típica podría incluir:
- Un Agente Gestor para la delegación de tareas
- Un Agente Intérprete de Código para la ejecución de código
- Un Agente de Búsqueda Web para la recuperación de información
El diagrama a continuación ilustra una arquitectura multi-agente simple donde un Agente Gestor coordina una Herramienta Intérprete de Código y un Agente de Búsqueda Web, que a su vez utiliza herramientas como DuckDuckGoSearchTool y VisitWebpageTool para recopilar información relevante.
Sistemas Multi-Agente en Acción
Un sistema multi-agente consiste en múltiples agentes especializados trabajando juntos bajo la coordinación de un Agente Orquestador. Este enfoque permite flujos de trabajo complejos distribuyendo tareas entre agentes con roles distintos.
Por ejemplo, un sistema RAG Multi-Agente puede integrar:
- Un Agente Web para navegar por internet.
- Un Agente Recuperador para obtener información de bases de conocimiento.
- Un Agente de Generación de Imágenes para producir elementos visuales.
Todos estos agentes operan bajo un orquestador que gestiona la delegación de tareas y la interacción.
Resolviendo una tarea compleja con una jerarquía multi-agente
¡La recepción se acerca! Con tu ayuda, Alfred ya casi ha terminado con los preparativos.
Pero ahora hay un problema: el Batmóvil ha desaparecido. Alfred necesita encontrar un reemplazo, y encontrarlo rápidamente.
Afortunadamente, se han realizado algunas biografías cinematográficas sobre la vida de Bruce Wayne, así que tal vez Alfred podría conseguir un automóvil abandonado en uno de los sets de filmación y rediseñarlo según los estándares modernos, lo que ciertamente incluiría una opción de conducción autónoma completa.
Pero esto podría estar en cualquier lugar de las locaciones de filmación alrededor del mundo, que podrían ser numerosas.
Así que Alfred quiere tu ayuda. ¿Podrías construir un agente capaz de resolver esta tarea?
👉 Encuentra todas las locaciones de filmación de Batman en el mundo, calcula el tiempo de transferencia en avión de carga hasta allí, y represéntalas en un mapa, con un color que varíe según el tiempo de transferencia en avión. También representa algunas fábricas de superdeportivos con el mismo tiempo de transferencia en avión.
¡Vamos a construir esto!
Este ejemplo necesita algunos paquetes adicionales, así que vamos a instalarlos primero:
pip install 'smolagents[litellm]' matplotlib geopandas shapely kaleido -qPrimero creamos una herramienta para obtener el tiempo de transferencia del avión de carga.
import math
from typing import Optional, Tuple
from smolagents import tool
@tool
def calculate_cargo_travel_time(
origin_coords: Tuple[float, float],
destination_coords: Tuple[float, float],
cruising_speed_kmh: Optional[float] = 750.0, # Average speed for cargo planes
) -> float:
"""
Calculate the travel time for a cargo plane between two points on Earth using great-circle distance.
Args:
origin_coords: Tuple of (latitude, longitude) for the starting point
destination_coords: Tuple of (latitude, longitude) for the destination
cruising_speed_kmh: Optional cruising speed in km/h (defaults to 750 km/h for typical cargo planes)
Returns:
float: The estimated travel time in hours
Example:
>>> # Chicago (41.8781° N, 87.6298° W) to Sydney (33.8688° S, 151.2093° E)
>>> result = calculate_cargo_travel_time((41.8781, -87.6298), (-33.8688, 151.2093))
"""
def to_radians(degrees: float) -> float:
return degrees * (math.pi / 180)
# Extract coordinates
lat1, lon1 = map(to_radians, origin_coords)
lat2, lon2 = map(to_radians, destination_coords)
# Earth's radius in kilometers
EARTH_RADIUS_KM = 6371.0
# Calculate great-circle distance using the haversine formula
dlon = lon2 - lon1
dlat = lat2 - lat1
a = (
math.sin(dlat / 2) ** 2
+ math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon / 2) ** 2
)
c = 2 * math.asin(math.sqrt(a))
distance = EARTH_RADIUS_KM * c
# Add 10% to account for non-direct routes and air traffic controls
actual_distance = distance * 1.1
# Calculate flight time
# Add 1 hour for takeoff and landing procedures
flight_time = (actual_distance / cruising_speed_kmh) + 1.0
# Format the results
return round(flight_time, 2)
print(calculate_cargo_travel_time((41.8781, -87.6298), (-33.8688, 151.2093)))Configurando el agente
Para el proveedor de modelos, usamos Together AI, ¡uno de los nuevos proveedores de inferencia en el Hub!
La herramienta GoogleSearchTool usa la API de Serper para buscar en la web, por lo que requiere haber configurado la variable de entorno SERPAPI_API_KEY y pasar provider="serpapi" o tener SERPER_API_KEY y pasar provider=serper.
Si no tienes ningún proveedor de Serp API configurado, puedes usar DuckDuckGoSearchTool pero ten en cuenta que tiene un límite de tasa.
import os
from PIL import Image
from smolagents import CodeAgent, GoogleSearchTool, InferenceClientModel, VisitWebpageTool
model = InferenceClientModel(model_id="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct", provider="together")Podemos empezar creando un agente simple como base para darnos un informe simple.
task = """Encuentra todas las locaciones de filmación de Batman en el mundo, calcula el tiempo de transferencia en avión de carga hasta aquí (estamos en Gotham, 40.7128° N, 74.0060° W), y devuélvelas a mí como un dataframe de pandas.
También dame algunas fábricas de superdeportivos con el mismo tiempo de transferencia en avión."""agent = CodeAgent(
model=model,
tools=[GoogleSearchTool("serper"), VisitWebpageTool(), calculate_cargo_travel_time],
additional_authorized_imports=["pandas"],
max_steps=20,
)result = agent.run(task)
result
En nuestro caso, genera este output:
| | Location | Travel Time to Gotham (hours) |
|--|------------------------------------------------------|------------------------------|
| 0 | Necropolis Cemetery, Glasgow, Scotland, UK | 8.60 |
| 1 | St. George's Hall, Liverpool, England, UK | 8.81 |
| 2 | Two Temple Place, London, England, UK | 9.17 |
| 3 | Wollaton Hall, Nottingham, England, UK | 9.00 |
| 4 | Knebworth House, Knebworth, Hertfordshire, UK | 9.15 |
| 5 | Acton Lane Power Station, Acton Lane, Acton, UK | 9.16 |
| 6 | Queensboro Bridge, New York City, USA | 1.01 |
| 7 | Wall Street, New York City, USA | 1.00 |
| 8 | Mehrangarh Fort, Jodhpur, Rajasthan, India | 18.34 |
| 9 | Turda Gorge, Turda, Romania | 11.89 |
| 10 | Chicago, USA | 2.68 |
| 11 | Hong Kong, China | 19.99 |
| 12 | Cardington Studios, Northamptonshire, UK | 9.10 |
| 13 | Warner Bros. Leavesden Studios, Hertfordshire, UK | 9.13 |
| 14 | Westwood, Los Angeles, CA, USA | 6.79 |
| 15 | Woking, UK (McLaren) | 9.13 |Podríamos mejorar esto un poco agregando algunos pasos de planificación y más instrucciones.
Los pasos de planificación permiten al agente pensar con anticipación y planificar sus próximos pasos, lo que puede ser útil para tareas más complejas.
agent.planning_interval = 4
detailed_report = agent.run(f"""
Eres un analista experto. Creas informes exhaustivos después de visitar muchos sitios web.
No dudes en buscar muchas consultas a la vez en un bucle for.
Para cada dato que encuentres, visita la URL de origen para confirmar los números.
{task}
""")
print(detailed_report)detailed_report
En nuestro caso, genera este output:
| | Location | Travel Time (hours) |
|--|--------------------------------------------------|---------------------|
| 0 | Bridge of Sighs, Glasgow Necropolis, Glasgow, UK | 8.6 |
| 1 | Wishart Street, Glasgow, Scotland, UK | 8.6 |Gracias a estos cambios rápidos, obtuvimos un informe mucho más conciso proporcionando simplemente una instrucción detallada a nuestro agente y dándole capacidades de planificación.
El contexto de la ventana del modelo se está llenando rápidamente. Así que si le pedimos a nuestro agente que combine los resultados de una búsqueda detallada con otra, será más lento y rápidamente aumentará los tokens y los costos.
➡️ Necesitamos mejorar la estructura de nuestro sistema.
✌️ Dividiendo la tarea entre dos agentes
Las estructuras multi-agente permiten separar memorias entre diferentes sub-tareas, con dos grandes beneficios:
- Cada agente está más enfocado en su tarea principal, por lo que es más performante
- Separar memorias reduce la cantidad de tokens de entrada en cada paso, reduciendo la latencia y el costo.
Vamos a crear un equipo con un agente de búsqueda web dedicado, gestionado por otro agente.
El agente gestor debe tener capacidades de trazado para escribir su informe final: así que vamos a darle acceso a importaciones adicionales, incluyendo matplotlib, y geopandas + shapely para trazado espacial.
model = InferenceClientModel(
"Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct", provider="together", max_tokens=8096
)
web_agent = CodeAgent(
model=model,
tools=[
GoogleSearchTool(provider="serper"),
VisitWebpageTool(),
calculate_cargo_travel_time,
],
name="web_agent",
description="Navega por la web para encontrar información",
verbosity_level=0,
max_steps=10,
)El agente gestor necesitará hacer algo de trabajo mental pesado.
Así que le damos el modelo más fuerte DeepSeek-R1, y agregamos un planning_interval a la mezcla.
from smolagents.utils import encode_image_base64, make_image_url
from smolagents import OpenAIServerModel
def check_reasoning_and_plot(final_answer, agent_memory):
final_answer
multimodal_model = OpenAIServerModel("gpt-4o", max_tokens=8096)
filepath = "saved_map.png"
assert os.path.exists(filepath), "Asegúrate de guardar el trazado bajo saved_map.png!"
image = Image.open(filepath)
prompt = (
f"Aquí está una tarea dada por el usuario y los pasos del agente: {agent_memory.get_succinct_steps()}. Ahora aquí está el trazado que se hizo."
"Por favor, verifica que el proceso de razonamiento y el trazado sean correctos: ¿responden correctamente a la tarea dada?"
"Primero enumera razones por las que sí/no, luego escribe tu decisión final: PASS en mayúsculas si es satisfactorio, FAIL si no lo es."
"No seas duro: si el trazado resuelve en gran medida la tarea, debe pasar."
"Para pasar, un trazado debe hacerse usando px.scatter_map y no cualquier otro método (scatter_map se ve mejor)."
)
messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": prompt,
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {"url": make_image_url(encode_image_base64(image))},
},
],
}
]
output = multimodal_model(messages).content
print("Retroalimentación: ", output)
if "FAIL" in output:
raise Exception(output)
return True
manager_agent = CodeAgent(
model=InferenceClientModel("deepseek-ai/DeepSeek-R1", provider="together", max_tokens=8096),
tools=[calculate_cargo_travel_time],
managed_agents=[web_agent],
additional_authorized_imports=[
"geopandas",
"plotly",
"shapely",
"json",
"pandas",
"numpy",
],
planning_interval=5,
verbosity_level=2,
final_answer_checks=[check_reasoning_and_plot],
max_steps=15,
)Vamos a inspeccionar qué se ve este equipo:
manager_agent.visualize()
Esto generará algo como esto, ayudándonos a entender la estructura y la relación entre agentes y herramientas utilizadas:
CodeAgent | deepseek-ai/DeepSeek-R1
├── ✅ Authorized imports: ['geopandas', 'plotly', 'shapely', 'json', 'pandas', 'numpy']
├── 🛠️ Tools:
│ ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
│ ┃ Name ┃ Description ┃ Arguments ┃
│ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ │ calculate_cargo_travel_time │ Calculate the travel time for a cargo │ origin_coords (`array`): Tuple of │
│ │ │ plane between two points on Earth │ (latitude, longitude) for the │
│ │ │ using great-circle distance. │ starting point │
│ │ │ │ destination_coords (`array`): Tuple │
│ │ │ │ of (latitude, longitude) for the │
│ │ │ │ destination │
│ │ │ │ cruising_speed_kmh (`number`): │
│ │ │ │ Optional cruising speed in km/h │
│ │ │ │ (defaults to 750 km/h for typical │
│ │ │ │ cargo planes) │
│ │ final_answer │ Provides a final answer to the given │ answer (`any`): The final answer to │
│ │ │ problem. │ the problem │
│ └─────────────────────────────┴───────────────────────────────────────┴───────────────────────────────────────┘
└── 🤖 Managed agents:
└── web_agent | CodeAgent | Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
├── ✅ Authorizar imports: []
├── 📝 Description: Navega por la web para encontrar información
└── 🛠️ Tools:
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Name ┃ Description ┃ Arguments ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ web_search │ Performs a google web search for │ query (`string`): The search │
│ │ your query then returns a string │ query to perform. │
│ │ of the top search results. │ filter_year (`integer`): │
│ │ │ Optionally restrict results to a │
│ │ │ certain year │
│ visit_webpage │ Visits a webpage at the given url │ url (`string`): The url of the │
│ │ and reads its content as a │ webpage to visit. │
│ │ markdown string. Use this to │ │
│ │ browse webpages. │ │
│ calculate_cargo_travel_time │ Calculate the travel time for a │ origin_coords (`array`): Tuple of │
│ │ cargo plane between two points on │ (latitude, longitude) for the │
│ │ Earth using great-circle │ starting point │
│ │ distance. │ destination_coords (`array`): │
│ │ │ Tuple of (latitude, longitude) │
│ │ │ for the destination │
│ │ │ cruising_speed_kmh (`number`): │
│ │ │ Optional cruising speed in km/h │
│ │ │ (defaults to 750 km/h for typical │
│ │ │ cargo planes) │
│ final_answer │ Provides a final answer to the │ answer (`any`): The final answer │
│ │ given problem. │ to the problem │
└─────────────────────────────┴───────────────────────────────────┴───────────────────────────────────┘manager_agent.run("""
Encuentra todas las locaciones de filmación de Batman en el mundo, calcula el tiempo de transferencia en avión de carga hasta aquí (estamos en Gotham, 40.7128° N, 74.0060° W).
También dame algunas fábricas de superdeportivos con el mismo tiempo de transferencia en avión.
Necesito al menos 6 puntos en total.
Representa esto como un mapa espacial del mundo, con las locaciones representadas como puntos de dispersión con un color que depende del tiempo de transferencia, y guárdalo en saved_map.png!
Aquí hay un ejemplo de cómo trazar y devolver un mapa:
import plotly.express as px
df = px.data.carshare()
fig = px.scatter_map(df, lat="centroid_lat", lon="centroid_lon", text="name", color="peak_hour", size=100,
color_continuous_scale=px.colors.sequential.Magma, size_max=15, zoom=1)
fig.show()
fig.write_image("saved_image.png")
final_answer(fig)
Nunca intentes procesar cadenas usando código: cuando tengas una cadena para leer, simplemente imprímela y la verás.
""")No sé cómo salió en tu ejecución, pero en la mía, el agente gestor dividió hábilmente las tareas dadas al agente web en 1. Buscar locaciones de filmación de Batman, luego 2. Encontrar fábricas de superdeportivos, antes de agregar las listas y trazar el mapa.
Vamos a ver qué se ve el mapa inspeccionándolo directamente desde el estado del agente:
manager_agent.python_executor.state["fig"]Esto generará el mapa:
Recursos
- Sistemas Multi-Agente – Visión general de los sistemas multi-agente.
- ¿Qué es Agentic RAG? – Introducción a Agentic RAG.
- Sistema RAG Multi-Agente 🤖🤝🤖 Receta – Guía paso a paso para construir un sistema RAG multi-agente.