Los agentes de inteligencia artificial son cada vez más fáciles de construir y desplegar. Con frameworks agentivos y entornos en la nube gestionados se puede poner un agente en producción en una tarde, incluyendo memoria, observabilidad y herramientas conectadas. Esa conveniencia, junto con asistentes de código basados en IA, ha generado un patrón común: conectar la interfaz de usuario directamente con el runtime del agente como si éste fuera todo el backend. A primera vista parece limpio y eficiente y además es lo que muestran muchas demos, pero ese patrón comienza a fallar cuando el proyecto deja de ser un prototipo y se convierte en una aplicación real.

El problema no es que un runtime de agentes sea inherentemente limitado, sino que los sistemas de producción siguen necesitando las mismas capas arquitectónicas de siempre. Las aplicaciones web requieren sanitización de entrada, las APIs necesitan límites de tasa, la lógica de negocio necesita un lugar estable y los servicios deben coordinarse entre sí. En otras palabras, el agente es una capacidad dentro del sistema, no el sistema completo. Entender esta diferencia es clave para construir soluciones robustas y escalables.

Cuando el cliente habla directamente con el runtime del agente, responsabilidades que tradicionalmente viven en otros componentes tienden a desaparecer o acaban empujadas dentro del código del agente donde no pertenecen. Sin componentes comunes de arquitectura web, el agente queda obligado a manejar límites y fronteras de seguridad, sanitización de entrada, autorización a nivel de API, filtrado de tráfico web, rate limiting, orquestación entre servicios, gestión de reglas de negocio que requieren durabilidad y controles de resiliencia como reintentos, backoff y buffering. Algunos runtimes pueden implementar parte de esto, pero no fueron diseñados para sustituir un backend, una capa intermedia o un servidor web completo.

En la práctica este patrón cliente-agente puede fallar de tres maneras frecuentes: primero, los patrones de tráfico, coste y carga se vuelven difíciles de controlar. Sin fronteras upstream no hay un lugar claro para aplicar rate limits, gestionar clientes ruidosos o limitar uso por usuario, lo que puede provocar una avalancha de llamadas a modelos y costes de inferencia impredecibles. Segundo, cada cambio comparte el mismo radio de impacto porque todo se despliega en una sola unidad. Validaciones, reglas de negocio, integraciones y comportamiento del agente conviven en el mismo servicio, lo que hace que cualquier ajuste requiera redeploys completos y complica los rollback. Tercero, el refactorizado se vuelve frágil a medida que el sistema crece: muchos runtimes exponen un único entrypoint como POST /invoke y eso elimina los lugares naturales para aplicar permisos, validar entradas o distinguir operaciones, haciendo que añadir funcionalidades signifique desenmarañar lógica fuertemente acoplada.

La separación de responsabilidades sigue siendo importante porque cada módulo debe absorber una clase concreta de complejidad. Separar preocupaciones contiene responsabilidades, evita fugas de lógica entre capas, facilita el desacoplamiento y hace el sistema más predecible a escala. Además la testabilidad mejora cuando los componentes están aislados y pueden ser mockeados para pruebas focalizadas. El avance rápido en herramientas de IA ha bajado la barrera para desplegar agentes antes de contar con el contexto arquitectónico necesario, por eso es crucial documentar y difundir patrones reales que funcionen en producción.

Aquí van guías prácticas para decidir qué debe residir upstream, qué en el agente y qué en las herramientas que el agente invoca.

Lo que típicamente pertenece upstream en UI, gateway, router o backend
Input shaping y validación, rate limiting y filtrado de tráfico web
Lógica de negocio central y coordinación entre servicios
Estado de workflow, reintentos, orquestación y durabilidad

Lo que típicamente pertenece dentro del agente
Invocación de modelos LLM usando frameworks agentivos
Selección y orquestación de herramientas desde la perspectiva de la decisión
Estado de sesión del agente, contexto y manejo de memoria

Lo que típicamente pertenece en las herramientas
Lectura o escritura de datos en sistemas de registro
Invocación de APIs internas o externas y ejecución de código determinista
Triggering de otros agentes o servicios especializados

Mantener estos límites claros evita que el agente se convierta en un cajón de sastre y reduce el radio de impacto de los cambios, permitiendo evolucionar la capa de razonamiento sin rehacer la infraestructura que mantiene el sistema seguro y operativo.

En entornos cloud existen patrones arquitectónicos que permiten integrar agentes sin sacrificar seguridad ni escalabilidad. Tres ejemplos prácticos son el patrón minimal con API Gateway, el patrón de backend tradicional integrado con agentes y el patrón de automatización profunda para workflows basados en eventos. En AWS, por ejemplo, servicios como Amazon API Gateway y AWS WAF pueden ofrecer autenticación, rate limiting y filtrado antes de invocar un runtime de agentes gestionado como Amazon Bedrock AgentCore Runtime. Alternativamente, una arquitectura con Application Load Balancer y un backend tradicional en EC2, ECS o Lambda permite que la lógica de negocio coordine cuándo y cómo usar agentes como una capacidad más. Para automatizaciones complejas, eventos desde EventBridge y orquestadores como Step Functions permiten mezclar pasos deterministas con pasos basados en agentes sin obligar al agente a manejar estado de workflow a largo plazo.

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En resumen, la pregunta no es si puedes conectar el cliente directamente a un agente, porque técnicamente puedes. La pregunta es si debes hacerlo. A corto plazo puede parecer sencillo, pero a medio y largo plazo una arquitectura bien estructurada permite que los agentes sean participantes de primera clase sin sobrecargarlos con responsabilidades que pertenecen a otros componentes. El agente es el cerebro, la arquitectura es el cuerpo y necesitas ambos para construir soluciones de IA sostenibles, seguras y escalables.