Introducción En cuanto leí el artículo original sobre Building and Optimizing Multi-Agent RAG Systems with DSPy and GEPA me llamó la atención su enfoque práctico y aplicable. El tutorial muestra cómo usar DSPy para crear subagentes especializados en dominios concretos, optimizarlos con GEPA y ensamblar un agente principal que orquesta las respuestas. En mis trabajos recientes aplicando estas ideas a canalizaciones RAG para documentos legales y normativos descubrí mejoras importantes en precisión y robustez que quiero compartir aquí, junto con lecciones, errores comunes y recomendaciones prácticas que pueden interesar a equipos de desarrollo y a clientes de Q2BSTUDIO.

Resumen técnico breve DSPy es un marco declarativo para componer módulos de modelos de lenguaje, herramientas y agentes, lo que facilita crear componentes modulares en lugar de depender solo de ingeniería de prompts ad hoc. GEPA es un optimizador genético con retroalimentación reflexiva que evoluciona componentes de prompt usando evaluaciones y un modelo de reflexión más capaz. En el tutorial original se construyen subagentes especializados en enfermedades y se optimiza cada uno con GEPA antes de ensamblar un agente líder que decide cuál usar. Los resultados muestran mejoras notables tras la optimización.

Qué probé y por qué lo adapté a documentos legales En mi caso trabajé en un entorno con textos legales ruidosos, referencias cruzadas y terminología ambigua. Seguí la arquitectura multiagente pero tuve que adaptar varias piezas para obtener rendimiento real en producción.

Recuperación de documentos y embeddings La calidad de la búsqueda vectorial es clave. Modelos de embeddings adaptados al dominio legal mejoraron la relevancia de las recuperaciones. Implementar filtrado por metadatos como fecha, jurisdicción o tipo de norma antes o durante la búsqueda redujo ruido y respuestas equivocadas.

Diseño de prompts e instrucciones para subagentes ReAct La plantilla de pensamiento herramienta resultado es crítica. Ser explícito sobre qué constituye una buena llamada a herramienta ayuda a evitar búsquedas inútiles. Pedir al subagente que explique por qué eligió una herramienta o que haga un paso de razonamiento intermedio a menudo evita llamadas redundantes. Incluir unos pocos ejemplos sintéticos en el prompt durante la optimización con GEPA acelera el aprendizaje, pero demasiados ejemplos empeoran la generalización y aumentan la latencia.

Configuración y costes de GEPA GEPA tiene varios parámetros como modos de evaluación, tamaño de la reflexión y número máximo de evaluaciones completas. Elegir un reflection LM potente mejora la calidad del feedback pero eleva costes. En mi experiencia conviene iniciar con modos ligeros para obtener un baseline y luego escalar a modos más intensivos con un reflection LM mayor cuando los recursos lo permiten.

Optimización conjunta frente a optimización por fases Optimizar subagentes por separado y luego el agente líder es efectivo, pero puede ocultar fallos de coordinación. Si el agente líder no aprende a seleccionar correctamente entre subagentes en consultas ambiguas, la pipeline falla a pesar de que cada subagente sea competente. Recomiendo incluir datasets mixtos que obliguen a la orquestación durante la optimización.

Novedades y tendencias recientes a finales de 2025 En la investigación han aparecido enfoques que amplían la idea de DSPy y GEPA. Proyectos como MAO-ARAG introducen agentes planificadores que adaptan la pipeline por consulta, equilibrando calidad y coste. Otros trabajos como Maestro proponen optimizar no solo prompts sino también la estructura del grafo y la configuración de módulos, lo que sugiere que explorar distintos wiring entre agentes puede aportar ganancias mayores. ReSo y propuestas similares exploran autorganización de agentes con señales de recompensa más finas, apuntando a sistemas que se adaptan con menos intervención humana. Estas tendencias apuntan a optimizar tanto la estructura como los prompts y a diseñar flujos dinámicos por consulta.

Peligros y puntos a vigilar Evitar sobreajuste a conjuntos de evaluación demasiado homogéneos. Evaluar con consultas reales y fuera de distribución es imprescindible. Controlar costes y latencia, sobre todo si se usan reflection LMs grandes o muchas evaluaciones completas. Garantizar que las trazas y las métricas de feedback sean ricas; una señal escasa lleva a mejoras triviales. Y no olvidar que si la arquitectura impide crear nuevos tipos de subagentes, la optimización de prompts no resolverá limitaciones estructurales.

Recomendaciones prácticas para equipos y empresas Si diseñas sistemas RAG multiagente te sugiero: empezar con modularidad clara en subagentes y APIs de herramientas; preparar datos de entrenamiento y validación variados que incluyan consultas mixtas y ambiguas; elegir una reflexión adecuada para GEPA equilibrando coste y calidad; iterar sobre la estructura del grafo y no dar por bueno el diseño inicial; usar métricas interpretables que evalúen selección de herramienta, relevancia de recuperación y coherencia de razonamiento; probar generalización con datos reales y producción temprana.

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Conclusión Las arquitecturas multiagente combinadas con optimizadores como GEPA y marcos como DSPy ofrecen una vía potente para crear sistemas RAG más precisos y resistentes. La clave está en cuidar la recuperación documental, diseñar instrucciones y trazas útiles, elegir la configuración de optimización adecuada y no olvidar la estructura del grafo de agentes. En Q2BSTUDIO ayudamos a convertir estas ideas en soluciones productivas que integran software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, agents IA y dashboards con power bi para resultados medibles y seguros.