Un análisis exhaustivo reciente ha catalogado 17 patrones de arquitectura distintos para agentes de IA, proporcionando un marco de evaluación estructurado en seis dimensiones clave: calidad de razonamiento, escalabilidad, mantenibilidad, adaptabilidad, eficiencia y robustez. El estudio introduce una clasificación de siete capas orientada a la industria (ETCLSVG) que abarca desde la interacción con el entorno hasta la gobernanza, ofreciendo una visión holística del diseño de sistemas de agentes. Esta taxonomía es particularmente valiosa para ingenieros y arquitectos que construyen sistemas de agentes de grado de producción, ya que ayuda a seleccionar patrones apropiados basados en casos de uso y restricciones específicos. El análisis también destaca las compensaciones entre diferentes opciones arquitectónicas, como el equilibrio entre la profundidad del razonamiento y la latencia de respuesta. A medida que los sistemas de agentes de IA se vuelven más prevalentes en aplicaciones empresariales, tener un vocabulario estandarizado y criterios de evaluación se vuelve crucial para una comunicación efectiva y decisiones de diseño. Este trabajo sirve como referencia práctica tanto para principiantes como para profesionales experimentados que buscan profundizar su comprensión de las arquitecturas de agentes.
Este artículo analiza sistemáticamente 17 patrones de arquitectura de agentes, evaluándolos en seis dimensiones como calidad de razonamiento y escalabilidad. Introduce una clasificación de siete capas desde una perspectiva industrial, siendo una referencia valiosa para diseñar agentes de IA robustos. El marco es oportuno ya que los sistemas basados en agentes ganan tracción en producción.