Flujos de trabajo agénticos

Los flujos de trabajo agénticos son secuencias de ejecución estructuradas en las que los agentes de IA planifican, ejecutan e iteran de forma autónoma en tareas de múltiples pasos. A diferencia de las interacciones de respuesta a un comando de un solo turno, los flujos de trabajo agénticos involucran agentes que mantienen el estado, utilizan herramientas externas, evalúan sus propios resultados y adaptan su enfoque en función de los resultados intermedios.

Dentro del marco del Agentic Development Handbook, los flujos de trabajo agénticos operan dentro del Continuous Development Loop: un ciclo recurrente en el que se crean las especificaciones, los agentes ejecutan en función de ellas, se evalúan los resultados y estos se retroalimentan en la siguiente iteración. Este ciclo sustituye el proceso tradicional de escritura-revisión-despliegue por un modelo de Spec Driven Development donde los documentos de Live Spec sirven como entrada principal y el Eval Harness proporciona validación automatizada.

Capacidades principales

1. Planificación y descomposición. Los agentes dividen las tareas complejas en subtareas ordenadas, determinan las dependencias entre ellas y crean planes de ejecución. En un flujo de trabajo gobernado, estos planes están limitados por los límites de alcance definidos en la Live Spec.

2. Uso de herramientas. Los agentes interactúan con sistemas externos (sistemas de archivos, API, bases de datos, herramientas de compilación, ejecutores de pruebas) para recopilar información y tomar medidas. El acceso a las herramientas está delimitado por los permisos asignados al agente y la configuración de la plataforma.

3. Gestión del contexto. Los agentes consumen contexto de los documentos Context Packet, mantienen la memoria de trabajo a través de los pasos de ejecución y consultan los estándares a nivel de proyecto. Una gestión eficaz del contexto es el determinante principal de la calidad de los resultados, en consonancia con el principio del manual de que el contexto es el cuello de botella.

4. Autoevaluación e iteración. Los agentes evalúan sus propios resultados con respecto a los criterios de aceptación, identifican errores o trabajos incompletos y vuelven a intentarlo con enfoques ajustados. Este bucle de autoevaluación opera dentro del proceso de validación más amplio de Eval Harness.

5. Coordinación multiagente. Los flujos de trabajo complejos pueden distribuir subtareas entre agentes especializados. Los patrones de coordinación incluyen transferencias secuenciales, ejecución paralela con puntos de fusión y delegación jerárquica donde un agente orquestador asigna y revisa el trabajo de los subagentes.

Patrones de flujo de trabajo

Los patrones comunes para estructurar flujos de trabajo agénticos incluyen:

• ReAct (Reasoning + Acting): los agentes alternan entre el razonamiento sobre el siguiente paso y la acción, produciendo un rastro de decisiones interpretable.
• Plan-and-Execute: un agente genera un plan completo por adelantado y luego ejecuta cada paso de forma secuencial, ajustando el plan cuando los pasos fallan.
• Triangular Workflow: el ciclo Especificar-Ejecutar-Evaluar de Spec Driven Development, donde la especificación restringe la ejecución y el eval harness valida el resultado.
• Continuous Development Loop: el Continuous Development Loop extiende el Triangular Workflow a una cadencia recurrente a nivel de equipo con ceremonias, gestión de colas y puertas de gobernanza.

Gobernanza

En la práctica de Agentic Engineering, los flujos de trabajo agénticos no operan sin supervisión. La gobernanza se integra a través de puntos de control donde se requiere la revisión humana antes de que el trabajo avance. El Eval Harness proporciona una validación automatizada de primera pasada, y los operadores humanos revisan las excepciones, las decisiones arquitectónicas y los cambios de alto riesgo. Esto garantiza que el aumento de la autonomía de los agentes no se produzca a costa de una menor responsabilidad.