En este artículo describimos cómo construir en 20 minutos un sistema multiagente funcional usando LangGraph, una arquitectura RAG para búsqueda semántica y LaunchDarkly AI Configs para control dinámico en tiempo de ejecución. Además presentamos cómo Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, puede acompañarte en la puesta en producción de soluciones de inteligencia artificial y ciberseguridad.
Resumen rápido de lo que lograrás: un flujo multiagente que orquesta agentes especializados, detecta y protege datos sensibles, responde consultas usando tus documentos de negocio mediante RAG, y permite cambiar modelos, herramientas y comportamiento sin desplegar código gracias a LaunchDarkly.
Por qué esto importa: muchas implementaciones de chatbots funcionan bien en pruebas pero se encarecen o incumplen reglas de privacidad en producción. Controlar el comportamiento de los agentes en tiempo real evita despliegues continuos y reduce riesgos económicos y regulatorios.
Qué vas a necesitar: Python 3.9 o superior, claves API para OpenAI para embeddings, clave para Anthropic o alternativas de modelo, y una cuenta en LaunchDarkly. Recomendamos además apoyo de un equipo con experiencia en software a medida y seguridad, como el que ofrece Q2BSTUDIO.
Paso 1 Clona y configura el proyecto en local: ejecuta git clone https://github.com/launchdarkly-labs/devrel-agents-tutorial y sigue las instrucciones para instalar dependencias y crear un archivo de entorno con tus claves. No guardes las claves en control de versiones.
Paso 2 Añade tu conocimiento de negocio: sustituye los documentos de ejemplo por contratos, manuales, guías clínicas, documentación SaaS o cualquier recurso que quieras que el agente consulte. Los sistemas RAG funcionan mejor con documentos relevantes y actualizados.
Paso 3 Inicializa la base de conocimiento: crea embeddings y la base vectorial FAISS con las herramientas provistas para convertir tus documentos en vectores semánticos que facilitan búsquedas más precisas que la búsqueda por palabras clave.
Paso 4 Define herramientas en LaunchDarkly: crea un tool para búsqueda semántica search_v2 que reciba consulta y top_k, y un tool reranking que reordene resultados usando BM25. La combinación semántica y léxica mejora la relevancia, útil para términos técnicos y códigos de error.
Paso 5 Crea los agentes IA en LaunchDarkly usando AI Configs: un supervisor que orquesta el flujo y prioriza resultados de búsqueda, un agente de seguridad que detecta y redacta PII para cumplir con privacidad, y un agente de soporte que ejecuta llamadas RAG y presenta respuestas basadas en documentos. Habilita cada configuración desde la pestaña Targeting para que se apliquen sin desplegar código.
Paso 6 Lanza el sistema localmente: arranca el backend y la interfaz de chat para probar el flujo multiagente. Verás cómo el supervisor enruta al agente de seguridad, que redacta información sensible, y luego al agente de soporte que realiza búsquedas en la base RAG.
Paso 7 Prueba y valida: ejecuta consultas de conocimiento, pruebas de detección de PII y revisa el historial de flujo para ver qué agentes se activaron, qué herramientas se usaron y cómo quedó el texto tras la redacción. Esto facilita auditoría y cumplimiento.
Paso 8 Cambios sin deploy: ajusta modelos, límites de uso de herramientas o instrucciones directamente en LaunchDarkly para experimentar con costos y calidad sin reiniciar servicios. Por ejemplo puedes cambiar el modelo del agente de soporte a una alternativa más económica o restringir el número de llamadas a herramientas.
Qué has construido: un orquestador LangGraph que mantiene estado conversacional y enruta solicitudes, un sistema de protección de privacidad que minimiza el riesgo de exposición de datos, una capa RAG que aporta respuestas basadas en documentos y un control en tiempo de ejecución con LaunchDarkly que permite experimentación y medición continua.
Cómo puede ayudar Q2BSTUDIO: si necesitas llevar este prototipo a producción o integrarlo con servicios cloud, Q2BSTUDIO ofrece desarrollo de software a medida y migración a plataformas cloud. Para soluciones de inteligencia artificial y automatización empresarial consulta nuestra página de servicios de inteligencia artificial Inteligencia artificial para empresas y para proyectos de aplicaciones y software a medida visita Desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma.
Buenas prácticas y optimización: segmenta reglas de privacidad por geografía, emplea MCP tools para datos externos, configura límites de coste por agente y realiza experimentos A B para validar qué configuraciones ofrecen mejor experiencia por euro gastado. Integra métricas que midan precisión, tiempo de respuesta y coste por interacción.
Palabras clave estratégicas: este enfoque es ideal para empresas que buscan aplicaciones a medida, software a medida, agentes IA, ia para empresas, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y soluciones de ciberseguridad. Si trabajas con Power BI, también puedes conectar resultados y métricas a dashboards de Business Intelligence para analizar rendimiento y coste.
Casos de uso típicos: soporte al cliente con acceso a manuales internos, asistentes legales que consultan contratos y normativas, help desks técnicos que localizan guías de solución y equipos de cumplimiento que automatizan la detección y auditoría de PII.
Siguientes pasos en la serie: en la segunda parte añadiremos reglas geográficas de privacidad, integración con MCP tools y estrategias de optimización de coste; en la tercera parte desplegaremos experimentos A B para demostrar qué configuraciones funcionan mejor con datos reales.
Conclusión: los sistemas multiagente configurables en tiempo de ejecución combinados con RAG y control por feature flags permiten iterar rápido, reducir riesgos y optimizar costes. Si quieres escalar esta solución con garantías de seguridad y rendimiento, el equipo de Q2BSTUDIO puede ayudarte a diseñar, desarrollar y operar la plataforma completa.
Contacto y recursos: para ciberseguridad y pruebas de penetración consulta nuestros servicios especializados en ciberseguridad y pentesting y para inteligencia de negocio y dashboards con Power BI visita nuestra landing de Business Intelligence Power BI e inteligencia de negocio. Si tienes preguntas técnicas escríbenos y te acompañamos en la puesta en producción.