Orchestration d'agents

Mathieu Grymonprez, Global CDO de Adeo, señala la orquestación de agentes como el ladrillo open source que falta: registro, ciclo de vida, permisos, skills. Su veredicto sobre lo que existe hoy: « rien en open source ne marche bien pour ça ». Lo que está en juego para él es el lock-in de la inteligencia empresarial, el harness agéntico y su "adeo.md", razón por la cual vigila el estándar de Kubernetes, la portabilidad de las API y la memoria.

En la descripción de McKinsey de un sistema operativo de IA, la orquestación de agentes reutilizables se sitúa como una capa junto a una capa semántica de ontologías y grafos de conocimiento, modelos analíticos deterministas que los agentes invocan, y una capa de experiencia. El mismo artículo pone una cifra a la distancia entre el despliegue y el resultado: el 40% de las grandes empresas han desplegado agentes a escala, mientras que el 6% atribuye al menos un 5% de su EBIT a la IA.

Fred Plais trata la orquestación como una competencia humana más que como una plataforma. El perfil escaso que describe conoce los modos de fallo de los agentes, encadena agentes entre sí y detecta un error antes de que se propague. Considera ese perfil reciente y todavía escaso, mientras que muchos equipos siguen reclutando por producción de código, que es precisamente el recurso que dejó de ser escaso.

La definición de trabajo sigue siendo acotada: agentes declarativos o codificados, reutilizables, con enrutamiento entre LLM según el problema. El término cumple una doble función, una capa arquitectónica en un relato y una habilidad individual en otro, y en ninguna de las dos formas existe una implementación open source utilizable.