En este artículo explico cómo evolucionó un simple procesador de consultas en Java hacia un orquestador capaz de coordinar múltiples herramientas y ejecutar flujos de trabajo complejos de forma automática, una necesidad evidente cuando los usuarios piden acciones compuestas como obtener el clima en una ciudad y guardar el resultado en un archivo.
La idea central fue separar responsabilidades: mantener la inferencia y análisis de lenguaje natural ligeros y dedicar una clase especializada a coordinar herramientas, denominada MultiToolOrchestrator, que implementa diferentes estrategias de ejecución según el patrón de la tarea.
Implementamos cuatro patrones principales de ejecución: secuencial para pasos que deben respetar un orden; paralelo para tareas independientes que pueden ejecutarse simultáneamente; encadenado cuando la salida de un paso alimenta la entrada del siguiente; y competitivo cuando varias herramientas compiten para ofrecer la mejor o más rápida respuesta. Cada patrón tiene su propia lógica de control, manejo de dependencias y agregación de resultados.
La planificación inteligente es clave: un módulo de análisis basado en LLM traduce la instrucción en lenguaje natural a un plan estructurado que indica el tipo de plan, los pasos implicados, parámetros y dependencias. El orquestador ejecuta el plan seleccionando la estrategia adecuada y resolviendo variables que referencian salidas previas mediante una sintaxis de sustitución, lo que permite pasar resultados entre pasos sin intervención manual.
Un ejemplo típico es la petición obtener el clima en NYC y guardarlo en documents/weather.txt donde el plan define primero la llamada al servicio meteorológico y luego la operación de escritura en disco con la variable de contenido sustituida por el resultado del primer paso. La ejecución se realiza mediante llamadas al MCPService y la respuesta final se sintetiza para el usuario, informando tanto del resultado de los pasos como de la ubicación del archivo generado.
También describimos estrategias de error y caídas de retorno: si un plan falla, el sistema puede recurrir a una respuesta directa generada por el LLM como mecanismo de respaldo. La resolución de variables, verificación de dependencias y agregación de resultados facilitan la creación de flujos reutilizables y auditable.
Limitaciones actuales incluyen soporte parcial para ejecución condicional e iterativa, pruebas más completas pendientes para los modos competitivo y paralelo en escenarios complejos, y mejoras en la detección de errores y recuperación dinámica durante la ejecución. Las futuras mejoras contemplan supervisión de rendimiento, modificación dinámica de planes en tiempo real y optimización de prompts para el LLM.
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