Transforma tu negocio con IA: soluciones innovadoras para hostelería y más.

Cuando hayas superado la fase de “arrastrar y soltar” y el modelo‑bot que montaste la semana pasada ya responda sin esfuerzo a docenas de usuarios, ocurre algo curioso: el volumen de preguntas crece, las conversaciones se bifurcan y el negocio empieza a pedir tareas más complejas que un único modelo no puede abordar. Este segundo recorrido —todavía sin convertirte en ingeniero a tiempo completo, pero dando un paso técnico serio— te lleva al terreno de la orquestación de agentes, RAG y evaluación continua. Piensa en la IA como si fueras el director de una obra de teatro. En el primer acto, tu elenco era un monólogo; ahora necesitas varios personajes en escena, cada uno con un papel especializado y la capacidad de pasarse el testigo sin tropezar. Aquí aparece LangGraph, recién llegado a la versión 0.5 (última estable) y 0.6 en alfa, cuya premisa es dibujar los flujos de decisión como grafos y dejar que un motor de estado mantenga a raya la complejidad. Cada nodo encapsula un LLM, una función o una consulta a base de datos; las aristas definen qué agente toma el control según la salida anterior. La ventaja práctica es doble: puedes inspeccionar la conversación en cada transición y meter lógica condicional sin perderte en un spaghetti de “si” anidados. GitHub PyPI Mientras tanto, OpenAI no se ha quedado quieto. Desde la API de function calling —que ya permite describir funciones externas en JSON y dejar que el modelo escoja la adecuada— hasta el anuncio, hace apenas unas semanas, de ChatGPT Agent, un entorno donde la propia interfaz elige, lanza y encadena herramientas sobre un navegador virtual. El resultado es que tu bot puede rellenar un formulario, descargar un PDF, extraer un dato y devolver un resumen sin que escribas una sola línea más que la definición de las funciones disponibles. Plataforma OpenAI OpenAI OpenAI Para los que prefieran código bajo control corporativo, CrewAI mantiene un enfoque de “equipo de agentes” inspirado en metodologías ágiles: cada agente asume un rol (researcher, planner, uitvoerder) y un loop de trabajo; sus versiones recientes incluyen compatibilidad con GPT‑4.1 y Gemini 2.0, mejoras de observabilidad y flujos asíncronos por defecto. Si vas a integrarte con sistemas internos —ERP, CRM, bases PostgreSQL— la granularidad de CrewAI te resultará cómoda para meter pruebas unitarias y trazabilidad. CrewAI Con la orquesta montada, toca alimentarla. Aquí entra el popular patrón RAG (Retrieval‑Augmented Generation). El esquema es sencillo: vectoriza tus documentos con un modelo tipo all‑MiniLM o E5‑Mistral, almacena los embeddings en Weaviate o pgvector y, en cada consulta, recupera los fragmentos más afines para pasárselos al agente redactor. El truco avanzado es streaming RAG: a medida que llega cada párrafo recuperado, lo envías al LLM y vas generando la respuesta token a token. Así reduces latencia y evitas que el modelo se trague un prompt gigante, lo que repercute directamente en costes. No te fíes, eso sí, de la primera métrica bonita. El salto a multiactor introduce errores más sutiles: un agente puede “alucinar” funciones inexistentes o un paso de RAG puede traer un documento obsoleto. Por eso conviene pluggear un servicio de evaluación continua. LangSmith, la plataforma de experimentación ligada a LangChain y LangGraph, ya ofrece paneles donde ver trace trees, comparar versiones y fijar reglas de guardia: “si la respuesta supera 100 tokens y la confianza del clasificador cae por debajo de 0,2, márcala como atención humana”. Las actualizaciones de julio 2025 añaden vistas personalizadas y expiración de claves API para producción segura. changelog.langchain.com Desde el punto de vista operativo, lo que ayer era un solo endpoint hoy se despliega como microservicios: Gateway HTTP que recibe la petición y gestiona autenticación. Orchestrator (LangGraph o CrewAI) que decide la ruta. Workers especializados: un LLM general, otro fine‑tune con LoRA para tu vertical, un traductor, un extractor de entidades. Vector DB y cache para RAG. Observability stack (Prometheus + Grafana o Datadog) con métricas de coste y latencia por agente. El coste sigue siendo tu antagonista favorito. Las técnicas de reducción en 2025 pasan por KV‑caching persistente —guardas los key‑values de atención en disco para que la misma consulta no recalcule medio mundo— y LoRA‑on‑the‑fly: cargas sólo los adapters en VRAM cuando el agente los va a usar y los descargas después. Estas prácticas, más la arquitectura por eventos (gRPC + RabbitMQ o Pub/Sub), consiguen que un flujo medianamente complejo se quede en centavos por interacción. Ni siquiera en esta fase puedes ignorar el marco legal. El EU AI Act, que entra en vigor el 2 de agosto de 2025, exige análisis de impacto para modelos de alto riesgo y un registro público de quién entrena qué y con qué datos. Si tu sistema recomienda tratamientos médicos, puntúa exámenes o filtra currículos, cae de lleno en esa categoría. La buena noticia es que los frameworks modernos ya traen hooks para capturar logs, anonimizar datos sensibles y generar reportes listos para auditores. Llegamos al proyecto práctico que evidencia todo lo anterior. Imagina una plataforma de atención al cliente multilingüe para una aerolínea regional: Un Routing Agent detecta idioma y urgencia. Un Policy Agent consulta la normativa IATA para decidir si un reembolso procede. Un Booking Agent se conecta a la API interna y verifica disponibilidad. Un Summarizer prepara la respuesta final y la guarda en el CRM. Un Compliance Observer registra la conversación; si detecta información personal, la ofusca antes de persistirla. Cada actor es un nodo en LangGraph; CrewAI supervisa la asignación de roles; OpenAI function calling ejecuta las operaciones concretas. Los logs se evalúan en LangSmith; las métricas de coste fluyen a Datadog; las alertas legales van a un dashboard que el oficial de cumplimiento revisa a diario. Y todo ello, paradójicamente, sin haberte sumergido en los curiosos abismos de torch.autograd. Terminas la jornada con la sensación de haber pasado de artesano a arquitecto. La IA ya no es un truco encapsulado, sino un sistema vivo cuyos componentes conversan, se evalúan y se vigilan mutuamente. Has cruzado la frontera que separa el no‑code básico del low‑code profesional: código mínimo pero responsable, decisiones de diseño que impactan en dinero real y una capa sólida de gobernanza. El siguiente café sabe mejor: ahora orquestas inteligencias en plural.