AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration es una función de servicio gestionado que permite orquestar múltiples agentes de IA alimentados por modelos fundacionales para trabajar juntos en tareas complejas. Configuras perfiles de agentes con roles específicos, defines esquemas de mensajería para la comunicación y estableces una memoria compartida para retener contexto. Durante la ejecución, los agentes pueden solicitar datos de fuentes descendentes, delegar subtareas y agregar los resultados de otros. Este enfoque colaborativo soporta bucles de razonamiento iterativos, mejora la precisión de las tareas y permite escalar dinámicamente los agentes según la carga de trabajo. Integrado con la consola AWS, CLI y SDK, el servicio ofrece paneles de monitoreo que visualizan las interacciones de los agentes y métricas de rendimiento, simplificando el desarrollo y la supervisión operativa de flujos de trabajo inteligentes multi-agente.

La Arquitectura Multi-Agente proporciona una plataforma escalable y extensible para definir, registrar y coordinar múltiples agentes IA que trabajan juntos en un objetivo compartido. Incluye un intermediario de mensajes, gestión del ciclo de vida, generación dinámica de agentes y protocolos de comunicación personalizables. Los desarrolladores pueden construir agentes especializados (por ejemplo, recuperadores de datos, procesadores NLP, responsables de toma de decisiones) e integrarlos en el entorno de ejecución principal para gestionar tareas que van desde la agregación de datos hasta flujos de decisiones autónomas. Su diseño modular soporta extensiones mediante plugins y se integra con modelos ML existentes o APIs.

LiteMultiAgent ofrece un SDK modular para construir y ejecutar múltiples agentes de IA en paralelo o en secuencia, cada uno con roles y responsabilidades únicos. Proporciona almacenes de memoria integrados, canalizaciones de mensajes, adaptadores de plugins y bucles de ejecución para gestionar comunicaciones complejas entre agentes. Los usuarios pueden personalizar comportamientos de los agentes, integrar herramientas o APIs externas y monitorear conversaciones a través de registros. El diseño liviano del framework y la gestión de dependencias lo hacen ideal para prototipado rápido y despliegue en producción de flujos de trabajo colaborativos de IA.