Agent Orchestration
Orquestación del Agente
La orquestación del agente es el plan que coordina agentes de IA, herramientas, traspasos, información compartida y reglas de detención. Mantiene bajo control un trabajo de muchos pasos.
Otro ejemplo
Un trabajo de investigación se divide en verificar fuentes, redactar un resumen y revisión final. Cada trabajador tiene un límite claro y envía evidencia a un coordinador responsable. Iniciar muchos agentes sin dueño ni regla de detención es solo trabajo paralelo, no buena orquestación.
Partes principales
- 01regla de enrutamiento
- 02transferencia de estado
- 03condición de terminación
Úsalo cuando
Use este término cuando varios agentes o herramientas necesitan un enrutamiento claro, propietarios, traspasos y reglas de detención.
No lo uses cuando
No agregues varios agentes cuando un flujo de trabajo fijo es más simple y más fácil de verificar.
Nombre usado en código
route → handoff → aggregate → stop Antes de lanzarlo
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome: Complete the task with Orquestación del Agente (Agent Orchestration). User context: Un trabajo de investigación se divide en verificar fuentes, redactar un resumen y revisión final. Cada trabajador tiene un límite claro y envía evidencia a un coordinador responsable. Iniciar muchos agentes sin dueño ni regla de detención es solo trabajo paralelo, no buena orquestación. AI method or concept: Orquestación del Agente (Agent Orchestration). Why it fits: Use este término cuando varios agentes o herramientas necesitan un enrutamiento claro, propietarios, traspasos y reglas de detención. Do not use it when: No agregues varios agentes cuando un flujo de trabajo fijo es más simple y más fácil de verificar. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary): Es oficial para esa fuente. Otras plataformas o equipos pueden usar el término de otra manera. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
Revisa esta petición
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