La evolución de los sistemas multiagente en ingeniería de software ha abierto nuevas posibilidades para automatizar tareas críticas como el análisis de requisitos, el diseño arquitectónico o la generación de pruebas. Sin embargo, cuando estos agentes operan en pipeline secuencial sobre artefactos compartidos, los errores y las decisiones de baja confianza de los agentes precedentes se propagan a las etapas posteriores, generando requisitos huérfanos, enlaces contradictorios y brechas de cumplimiento. Este fenómeno resulta especialmente peligroso en dominios como la automoción o la aeronáutica, donde la trazabilidad debe ser rigurosa y auditable. Para solventarlo, ha surgido un enfoque basado en la coordinación con confianza calibrada: un grafo de conocimiento compartido actúa como memoria semántica centralizada y superficie de colaboración, permitiendo que cada agente evalúe y construya sobre las contribuciones de los demás mediante puntuaciones de confianza calibradas. Este marco introduce un pipeline de predicción de enlaces de trazabilidad en dos fases, que combina recuperación basada en embeddings con análisis multicriterio mediante LLM, un mecanismo de semillado de trazabilidad que contrasta la confianza en tiempo de derivación con la confianza en tiempo de validación, y un protocolo de coherencia que gobierna las interacciones del pipeline a través de compuertas de umbral de confianza, detección de divergencias y resolución de conflictos. Los resultados en casos de estudio automotrices demuestran que la calibración de la confianza es indispensable para una coordinación eficaz entre agentes. En este contexto, las empresas que buscan implementar inteligencia artificial para empresas pueden beneficiarse de arquitecturas multiagente robustas, que exigen aplicaciones a medida capaces de integrar grafos de conocimiento, modelos de lenguaje y protocolos de consistencia. Q2BSTUDIO, como empresa de desarrollo de software y tecnología, ofrece servicios de software a medida y consultoría en agentes IA, complementados con servicios cloud aws y azure para desplegar infraestructuras escalables, ciberseguridad para proteger los artefactos compartidos, y servicios inteligencia de negocio con power bi para monitorizar las métricas de confianza y rendimiento del sistema. La adopción de estos marcos no solo mejora la trazabilidad, sino que sienta las bases para una automatización responsable y auditable en entornos críticos.