IA Multi-Agente
Una arquitectura de IA donde múltiples agentes especializados colaboran en tareas complejas, cada uno enfocándose en un dominio específico como seguridad, rendimiento o calidad de código.
Definicion
Los sistemas de IA multi-agente usan múltiples modelos o prompts de IA, cada uno especializado para diferentes aspectos de una tarea. En code review, esto significa agentes separados para vulnerabilidades de seguridad (entrenados en patrones CVE), problemas de rendimiento (entendiendo complejidad algorítmica), estilo de código (mejores prácticas del lenguaje), y detección de bugs. Los agentes pueden trabajar en paralelo y sus resultados se agregan. diffray usa este enfoque con agentes especializados.
Por que es importante
Los enfoques de modelo único luchan por ser expertos en todo. Los sistemas multi-agente logran mejor precisión al tener especialistas enfocados en sus dominios. La investigación muestra que la IA multi-agente logra 15-30% mejor precisión en tareas complejas comparado con enfoques de agente único.
Ejemplo
Un PR es analizado por 4 agentes especializados en paralelo: security-agent encuentra una potencial vulnerabilidad XSS, performance-agent identifica un algoritmo O(n²) que podría ser O(n), bug-agent detecta un riesgo de null pointer, y style-agent nota nomenclatura inconsistente. Los resultados se combinan en una revisión unificada.