En els últims mesos, el nostre equip d’enginyeria es va embarcar en un projecte ambiciós: escalar un sistema de múltiples agents d’intel·ligència artificial capaços d’executar tasques complexes de forma coordinada. La premissa era senzilla: com més agents, major capacitat de processament i, per tant, millors resultats. Tanmateix, la realitat va ser molt diferent. Després d’afegir el desè agent, vam notar una alentiment generalitzat. En arribar a cinquanta, el sistema pràcticament col·lapsava. Aquest article analitza les raons tècniques darrere d’aquest fenòmen i com una aproximació holística al desenvolupament de programari pot evitar-ho.
La clau del problema rau en el que anomenem 'el cost ocult dels sistemes asíncrons'. Cada agent d’IA, per petit que sigui, genera una sèrie de tasques diminutes que requereixen atenció del processador. Quan parlem de centenars d’agents executant-se en paral·lel, aquestes micro-tasques comencen a competir per recursos crítics: cicles de CPU, amplada de banda de memòria i capacitat d’entrada/sortida. En sistemes síncrons, l’ordre d’execució és previsible, però en entorns asíncrons amb agents autònoms, la sobrecàrrega de planificació (context-switching) es dispara. El sistema operatiu dedica més temps a decidir quin agent executar que a executar realment el codi.
Un altre factor crític és la contenció per bloquejos i la serialització d’operacions. Molts agents necessiten accedir a dades compartides: bases de coneixement, memòries de llarg termini o models de llenguatge grans (LLMs). Sense mecanismes eficients de concurrència, els agents passen la major part del temps esperant que altres alliberin recursos. En el nostre cas, els agents utilitzaven una cua de missatges centralitzada que, en augmentar el nombre, es va convertir en un coll d’ampolla. Cada missatge requeria serialització i deserialització, afegint latència a cada interacció.
A més, el trànsit de comunicació entre agents creix de forma quadràtica amb el seu nombre. Si cada agent necessita intercanviar informació amb els altres, el nombre de connexions possibles és n x (n-1). Per a deu agents són quaranta-cinc connexions; per a cent, gairebé cinc mil. Cada connexió implica sobrecàrrega de xarxa, memòria i CPU. Sense un middleware optimitzat, el sistema s’ofega en el seu propi trànsit.
Molts equips cauen en la temptació d’afegir més agents com a solució ràpida, però ignoren que l’escalabilitat no és lineal. La llei d’Amdahl ho explica: el temps d’execució mínim està limitat per la part seqüencial del sistema. Si una tasca requereix un 10% de treball seqüencial (com la inicialització o la presa de decisions globals), per molts agents que afegeixis, mai reduiràs el temps per sota d’aquell 10%. En sistemes d’IA, aquest dèficit sol amagar-se a l’orquestració, la validació de resultats o la integració amb serveis externs.
La solució passa per repensar l’arquitectura des de zero, utilitzant un enfocament de programari a mida que permeti controlar cada aspecte del flux de dades. En lloc d’agents genèrics, vam dissenyar mòduls amb responsabilitats definides i cues de missatges distribuïdes (per exemple, amb Apache Kafka o RabbitMQ). També vam implementar un equilibrador de càrrega intel·ligent que assigna tasques segons la capacitat de cada node. La infraestructura al núvol, com núvol AWS/Azure, proporciona elasticitat per escalar els recursos de còmput sota demanda, evitant la saturació de CPU.
A més, la ciberseguretat juga un paper crucial. En escalar agents, augmenten els punts d’entrada per a possibles atacs. Vam implementar autenticació mútua TLS i xifratge en repòs i trànsit mitjançant serveis de ciberseguretat que avaluen constantment les vulnerabilitats. La monitorització contínua amb eines de BI com Power BI ens permet analitzar mètriques en temps real: temps de resposta, ús de recursos i colls d’ampolla. Així podem ajustar dinàmicament el nombre d’agents actius.
En resum, la lliçó apresa és que més agents no sempre equival a més rendiment. Sense una arquitectura adequada, es converteixen en una càrrega. A Q2BSTUDIO, sabem que l’èxit d’un sistema multiagent depèn de la combinació de disseny de programari a mida, infraestructura cloud robusta, seguretat integral i anàlisi de dades continu. Si estàs afrontant problemes similars, t’convidem a explorar les nostres solucions d’IA i automatització. La clau no està a afegir més, sinó a fer-ho millor.
