Resumen:La rápida evolución de los modelos de lenguaje grande (LLM) y las tecnologías posteriores de IA agente requiere una guía arquitectónica sistemática para construir sistemas sofisticados de nivel de producción. Este artículo presenta un enfoque para diseñar dichos sistemas utilizando patrones de diseño derivados de estándares de sistemas distribuidos empresariales, métodos formales y prácticas industriales. Clasificamos estos patrones en tres niveles: Agentes LLM (automatización de tareas específicas), IA Agentic (buscadores de objetivos adaptativos) y Comunidades Agentic (marcos organizacionales donde los agentes de IA y los participantes humanos se coordinan a través de roles, protocolos y estructuras de gobernanza formales). Nos centramos en las comunidades Agentic (marcos de coordinación que abarcan agentes LLM, entidades de IA Agentic y humanos) más relevantes para aplicaciones empresariales e industriales. Basándonos en los principios de coordinación establecidos de los sistemas distribuidos, fundamentamos estos patrones en un marco formal que especifica acuerdos de colaboración en los que los agentes de IA y los humanos desempeñan roles dentro de los ecosistemas gobernados. Este enfoque proporciona orientación práctica y capacidades de verificación formal, permitiendo la expresión de reglas organizativas, legales y éticas a través de mecanismos de rendición de cuentas que garantizan una gobernanza operativa y verificable de la comunicación, negociación y modelado de intenciones entre agentes. Validamos este marco a través de un estudio de caso coincidente de ensayos clínicos. Nuestro objetivo es brindar orientación práctica a los profesionales y al mismo tiempo mantener el rigor formal esencial para la implementación empresarial en ecosistemas dinámicos de múltiples agentes.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 7 de enero de 2026.
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