Resumen: En este artículo explico cómo orquestar un ecosistema IA multiagente sin programación usando n8n, AWS Bedrock, OpenAI y servidores MCP. Cada agente dispone de su propio modelo optimizado para su rol y de un almacenamiento de memoria separado, lo que garantiza persistencia de contexto y aislamiento entre agentes.

Concepto de agente IA: Un agente IA no es solo un modelo grande, sino un sistema compuesto por varios elementos interconectados. Sus componentes principales son modelo LLM como motor de razonamiento, memoria para conservar interacciones pasadas y herramientas que amplían las capacidades del agente, por ejemplo endpoints HTTP, bases de datos, servicios MCP o APIs personalizadas.

Integración con documentación AWS mediante MCP: AWS ofrece un servicio de streaming para documentación oficial que puede integrarse con agentes mediante el Model Context Protocol MCP. Registrando herramientas MCP, el agente puede realizar búsquedas, leer contenido y recomendar fragmentos actuales de la documentación oficial, lo que permite respuestas precisas sobre configuraciones y guías de AWS en tiempo real.

Fuentes de noticias AWS en JSON: Además de la documentación, los agentes pueden consumir feeds de noticias en formato JSON para obtener anuncios y actualizaciones en tiempo real. Conectando una herramienta HTTP del agente a feeds públicos se incorporan novedades de arquitectura, big data y machine learning directamente al flujo de trabajo del agente.

Comunicación agent to agent y orquestador: En un ecosistema con varios agentes, se añade un agente orquestador responsable de decidir a qué agente dirigir cada consulta. Por ejemplo, ante la petición explica los últimos cambios en DynamoDB y cómo configurarlos el orquestador puede consultar primero al agente de noticias y luego al agente de documentación, sintetizando finalmente una respuesta única y amigable para el usuario.

Gestión de memoria y persistencia: La memoria es clave para mantener contexto en conversaciones multi turno, recordar qué datos se recuperaron y habilitar personalización. Una implementación típica usa una tabla simple en PostgreSQL como n8n_chat_research_histories con columnas id serial primary key, session_id varchar 255 not null y message jsonb not null donde se almacenan entradas tipo humano o agente.

Optimización de costes y selección de modelos: Para controlar el consumo de tokens se recomienda una estrategia híbrida. Usar modelos pequeños y rápidos para búsquedas puntuales y modelos grandes y potentes en Bedrock o OpenAI para razonamiento complejo permite equilibrar coste y rendimiento. Cambiar dinámicamente entre modelos según el tipo de tarea reduce gastos sin sacrificar precisión.

Transparencia y trazabilidad con n8n: n8n aporta una capa visual que registra historiales de ejecución, muestra qué herramientas fueron invocadas y permite inspeccionar el camino que siguió cada agente. Esta visibilidad facilita auditoría, depuración y mejoras iterativas en flujos no code.

Escenarios prácticos y extensibilidad: Los resultados y datos extraídos por los agentes pueden enrutarse a otros flujos, generar documentos RTF para revisión o integrarse con plataformas de inteligencia de negocio. La separación de agentes permite elegir modelos y configuraciones distintos por dominio, reduciendo costes y mejorando la precisión en áreas concretas.

Beneficios y conclusiones: Lo construido demuestra que los sistemas multiagente pueden ser prácticos y productivos. Se logra interacción natural entre agentes, integraciones dedicadas a documentación y feeds, memoria persistente para continuidad y control visual del comportamiento. Esta aproximación es ideal para empresas que buscan soluciones de inteligencia artificial escalables y mantenibles.

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