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Patrones de Orquestación Multi-Agente

Diseña e implementa flujos de trabajo multi-agente en OpenCode. Aprende estrategias de enrutamiento, patrones de delegación y cómo coordinar múltiples agentes para tareas complejas.

Patrones de Orquestación Multi-Agente

¿Por Qué Multi-Agente?

Los agentes individuales funcionan bien para tareas simples, pero los proyectos complejos se benefician de agentes especializados trabajando juntos.

Patrón	Caso de Uso	Beneficio
Router	Dirigir tareas a especialistas	Mejor precisión
Pipeline	Procesamiento secuencial	Flujo de trabajo claro
Paralelo	Tareas independientes	Ejecución más rápida
Jerárquico	Delegación compleja	Escalabilidad

Patrón Router

El patrón router dirige las tareas al agente más apropiado según el contenido.

json

{
  "agents": {
    "default": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "Routes tasks to specialists"
    },
    "frontend": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "React, CSS, TypeScript, UI/UX"
    },
    "backend": {
      "model": "claude-sonnet-4-20250514",
      "description": "APIs, databases, server logic"
    },
    "devops": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "Docker, CI/CD, deployment, infrastructure"
    }
  },
  "agentRouting": {
    "mode": "auto",
    "defaultAgent": "default",
    "rules": [
      {
        "pattern": "react|css|component|ui|frontend",
        "agent": "frontend"
      },
      {
        "pattern": "api|database|sql|endpoint|backend",
        "agent": "backend"
      },
      {
        "pattern": "docker|deploy|ci/cd|pipeline|kubernetes",
        "agent": "devops"
      }
    ]
  }
}

Patrón Pipeline

Encadena agentes para procesamiento secuencial:

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Implementación

json

{
  "agents": {
    "requirements": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "Analyzes requirements and creates specifications"
    },
    "design": {
      "model": "claude-sonnet-4-20250514",
      "description": "Creates technical design from specifications"
    },
    "implement": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "Writes code based on design documents"
    },
    "test": {
      "model": "gpt-4o-mini",
      "description": "Generates and runs tests"
    },
    "review": {
      "model": "claude-sonnet-4-20250514",
      "description": "Reviews code quality and security"
    }
  }
}

Patrón Paralelo

Ejecuta tareas independientes simultáneamente:

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Cuándo Usar Paralelo

Tipo de Tarea	¿Paralelo?	Razón
Módulos independientes	✅	Sin dependencias
Asuntos transversales	❌	Necesitan coordinación
Lógica secuencial	❌	El orden importa
Múltiples suites de prueba	✅	Ejecución independiente

Patrón Jerárquico

Usa subagentes para delegación compleja:

json

{
  "agents": {
    "lead": {
      "model": "gpt-4o",
      "description": "Project lead that coordinates work",
      "subagents": {
        "frontend-lead": {
          "model": "gpt-4o",
          "description": "Manages frontend team"
        },
        "backend-lead": {
          "model": "gpt-4o",
          "description": "Manages backend team"
        }
      }
    }
  }
}

Comunicación entre Agentes

A Través de Archivos

Los agentes pueden comunicarse mediante archivos compartidos:

python

# Agent 1 writes
with open("tmp/design.json", "w") as f:
    json.dump(design_spec, f)

# Agent 2 reads
with open("tmp/design.json") as f:
    design_spec = json.load(f)

A Través del Contexto

El agente principal pasa contexto a los subagentes:

> Have the backend agent implement the API, then have the test agent write tests for it

Mejores Prácticas

Especialización de Agentes

Tipo de Agente	Modelo	Temperatura	Caso de Uso
Arquitecto	Claude	0.3	Decisiones de diseño
Programador	GPT-4o	0.7	Implementación
Revisor	Claude	0.2	Revisión de código
Probador	GPT-4o-mini	0.5	Generación de pruebas

Aislamiento de Permisos

json

{
  "permissions": [
    {
      "tool": "write",
      "allow": ["src/frontend/**"],
      "agent": "frontend"
    },
    {
      "tool": "write",
      "allow": ["src/backend/**"],
      "agent": "backend"
    }
  ]
}

Practice Questions

Practice Question

Which orchestration pattern is best for tasks that can run independently?

Practice Question

What field controls how OpenCode routes tasks to agents?

Practice Question

When should you use the pipeline pattern instead of parallel?

Practice Question

How do subagents communicate with their parent agent?

Practice Question

Which model temperature is best for code review tasks?

✅Success

Key Takeaways

Los flujos de trabajo multi-agente mejoran la precisión mediante la especialización
El patrón router dirige las tareas a especialistas según el contenido
Usa pipeline para dependencias secuenciales, paralelo para tareas independientes
Los patrones jerárquicos con subagentes permiten delegación compleja
La temperatura del agente debe coincidir con la tarea: baja para revisión, alta para creatividad
El aislamiento de permisos evita que los agentes se interfieran entre sí
Los agentes se comunican mediante archivos compartidos y contexto, no sistemas externos

Progreso17%

Hooks Personalizados para Automatización

Contenido del Curso

1. Patrones de Orquestación Multi-Agente 2. Hooks Personalizados para Automatización 3. Depuración del Comportamiento de Agentes 4. Optimización de Rendimiento y Caché 5. Gestión de Memoria y Contexto 6. Flujos de Trabajo de Colaboración en Equipo