Descomponer y orquestar, encadenamiento, map-reduce y subagentes bien delegados

Un fondo de pensión manda en un solo pedido la plantilla de un informe regulatorio de 200 páginas, el informe del año anterior y todas las planillas de origen, y pide el documento completo. Vuelve con secciones que faltan, cifras del resumen que no coinciden con las tablas y partes mucho más flojas que otras. Subir el límite de salida dio borradores más largos con los mismos problemas. Cuando una tarea falla por partes, lo que pide es descomposición (decomposition), no un modelo con más contexto.

En la primera lección del dominio viste cuándo se justifica multiagente (paralelismo, contexto que no entra, muchas herramientas). Acá el foco es cómo cortar el trabajo y cómo delegarlo.

Tres formas de cortar

Forma del trabajo	Descomposición	Ejemplo
Un entregable grande con partes que dependen de un plan común	Encadenamiento de prompts (prompt chaining): esquema, partes, control	Informe con 14 secciones obligatorias
Muchos ítems independientes y un resultado agregado	Map-reduce (map-reduce): un paso por ítem, después agregación	300 contratos contra una política de 12 cláusulas
Investigación abierta que se reparte en frentes independientes	Orquestador y trabajadores (orchestrator-workers)	Panorama de mercado de 40 empresas

Encadenamiento. Primero un esquema; después cada sección con solo sus datos (si ya están separados por planilla, mejor); al final un paso de control que verifique que las cifras del resumen coincidan con las tablas. Entre pasos van controles en código: si falta una sección, no se avanza.

Map-reduce. Cada ítem se procesa por separado y devuelve un esquema fijo (los 12 hallazgos de cada contrato, con su evidencia). La agregación trabaja sobre datos estructurados, no sobre texto libre, así que las cuentas del portafolio se hacen en código y no se contradicen. Si no hay apuro, el paso “map” encaja en el procesamiento por lotes (batch processing): la Message Batches API procesa de forma asíncrona y con menor costo.

Por dónde cortar

Cortá por la unidad que es independiente. En el caso de los contratos, dividir por cláusula (12 agentes, cada uno leyendo los 300 contratos) repite el problema de contexto doce veces; dividir por contrato hace que cada paso lea un documento una sola vez. La pregunta es: ¿qué parte se puede procesar sin ver las demás?

Tampoco sirve un solo agente que lea en orden tomando notas: las notas ayudan en tareas largas, pero un agente secuencial sigue acumulando contexto y no aprovecha la independencia.

Delegar bien a los subagentes

En un ensayo típico de orquestador y trabajadores pasan tres cosas: dos subagentes investigan lo mismo, uno devuelve 30 páginas de notas crudas y el orquestador se queda sin contexto al juntar. Cada una tiene su arreglo:

• Trabajo duplicado → cada subagente recibe un objetivo claro y límites explícitos: qué empresas le tocan y cuáles no.
• Resultados inmanejables → un formato de salida fijo y un resumen condensado con las fuentes, no la transcripción.
• Herramientas → las justas para su parte, no todas las del sistema.

Lo que no conviene: dejar que los subagentes se manden mensajes libremente para coordinarse (suma complejidad y tokens que los límites del orquestador evitan), o correrlos uno detrás de otro para revisar cada resultado (pierde el paralelismo que justificaba el diseño).

Las trampas típicas

• Un pedido gigante con la instrucción “cubrí todo bien y parejo”.
• Un modelo con la ventana más grande y todavía más material de referencia.
• Escribir el resumen ejecutivo primero, antes de las secciones que resume.
• Dividir por criterio cuando lo independiente son los ítems.
• Agregar texto libre en lugar de salidas estructuradas.
• Subagentes sin límites ni formato, que negocian entre ellos.

En el examen

Identificá la forma del trabajo: un entregable con partes, muchos ítems independientes o una investigación repartible. Después buscá la opción que corta por la unidad independiente y agrega sobre datos estructurados, con un paso de control al final. Si el escenario dice que no hace falta en tiempo real, sumá los lotes. Y si describe un ensayo multiagente con duplicación o un orquestador saturado, la respuesta son objetivos con límites, formato fijo y resúmenes condensados.