A medida que las cargas de trabajo multiagente crecen en profundidad y complejidad, una pregunta se vuelve central: ¿Cómo deciden estos sistemas qué hacer? Nuestro último artículo de Kite AInsights de nuestro investigador Kevin Ros, explora los marcos detrás de ese proceso. A medida que las tareas se vuelven más complejas y los agentes se vuelven más especializados, 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 centro de este trabajo se encuentra la Planificación Orientada al Agente (AOP), guiada por tres principios de descomposición: ☑️ Capacidad de resolución: cada subtarea puede ser manejada por un solo agente ☑️ Integridad: las tareas cubren completamente el objetivo del usuario ☑️ No redundancia: sin duplicados ni trabajo irrelevante El metaagente desempeña el papel de coordinación interpretando la consulta, distribuyendo tareas y refinando el plan a través de: • Un detector para detectar subtareas faltantes o redundantes • Un modelo de recompensa para evaluar la capacidad de resolución de subtareas ¿El resultado? AOP ofrece ~10% más de precisión en comparación con las líneas de base de un solo agente y ~4% en comparación con las configuraciones ingenuas de múltiples agentes. La planificación se está convirtiendo en el tejido conectivo de los sistemas multiagente, definiendo cómo estructuran, coordinan y completan flujos de trabajo complejos.