A medida que las cargas de trabajo de múltiples agentes crecen en profundidad y complejidad, una pregunta se vuelve central: ¿Cómo deciden estos sistemas qué hacer? Nuestro último artículo de Kite AInsights, escrito por nuestro investigador Kevin Ros, explora los marcos detrás de ese proceso. A medida que las tareas se vuelven más complejas y los agentes se especializan más, la planificación determina si los sistemas pueden traducir objetivos amplios en acciones coordinadas. La pregunta ya no es "¿Pueden los agentes resolver tareas?" Es "¿Pueden descomponer, delegar y ejecutar de manera efectiva?" En el núcleo de este trabajo está la Planificación Orientada a Agentes (AOP), guiada por tres principios de descomposición: ☑️ Solubilidad: cada subtarea puede ser manejada por un solo agente ☑️ Completitud: las tareas cubren completamente el objetivo del usuario ☑️ No Redundancia: sin duplicados ni trabajo irrelevante El meta-agente desempeña el papel de coordinación interpretando la consulta, distribuyendo tareas y refinando el plan a través de: • Un Detector para captar subtareas faltantes o redundantes • Un Modelo de Recompensa para evaluar la solubilidad de las subtareas ¿El resultado? AOP ofrece una precisión ~10% mayor en comparación con las líneas base de un solo agente, y ~4% más que las configuraciones de múltiples agentes ingenuas. La planificación se está convirtiendo en el tejido conectivo para los sistemas de múltiples agentes, definiendo cómo estructuran, coordinan y completan flujos de trabajo complejos.