La Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) ha sido durante mucho tiempo una piedra angular de las aplicaciones impulsadas por IA, pero una nueva evolución arquitectónica –RAG Agéntico- se está convirtiendo rápidamente en la norma de la industria para sistemas listos para producción.
Más allá del RAG tradicional
Los canales del RAG tradicional incorporan una consulta, recuperan contexto y generan una respuesta. Agentic RAG introduce inteligencia en el proceso. Clasificando la intención antes de decidir si es necesario recuperar información, llamar a herramientas o responder directamente, las empresas reportan reducciones de costos de hasta el 40% y mejoras de latencia del 35%.
Patrones clave que impulsan su adopción
Los expertos de la industria señalan tres patrones arquitectónicos que definen Agentic RAG:
- Intent-Based Query Routing: determina si es necesario recuperar información o si una respuesta directa es suficiente.
- Orquestación de herramientas con gestión de errores: coordina APIs, calculadoras y bases de datos mientras gestiona los errores de manera eficiente.
- Evaluación continua de costes y latencia: controla el uso de tokens y los indicadores de rendimiento en tiempo real.
Estos patrones permiten a los sistemas decidir, adaptarse y optimizar, un requisito crítico para la IA a escala empresarial.
Arquitectura en la práctica
Los sistemas Agentic RAG normalmente se construyen sobre tres capas:
- Capa de Orquestación: el “cerebro de decisión” que dirige las consultas de manera inteligente.
- Capa de Ejecución: gestiona la recuperación de información, las llamadas a herramientas y la inferencia LLM.
- Capa de Infraestructura: proporciona bases de datos vectoriales, gestión del despliegue y observabilidad.
A diferencia del RAG tradicional, que siempre realiza recuperación de información, el Agentic RAG evalúa si la recuperación es necesaria, organizando la combinación óptimade recuperación, herramientas y generación.
Flexibilidad del proveedor a través de capas de gateway
Otra tendencia clave es el auge de las abstracciones de gateway que permiten a los desarrolladores cambiar sin problemas entre proveedores como OpenAI, Anthropic, Google y Bedrock. Este enfoque permite:
- Enrutamiento de reserva cuando los proveedores tienen tiempos de inactividad;
- pruebas A/B sin cambios de código;
- optimización de costos dirigiendo las consultas al modelo más eficiente;
- libertad respecto a la dependencia de un proveedor.
Las empresas están adoptando cada vez más pasarelas unificadas para equilibrar velocidad, coste y fiabilidad entre los proveedores.
Conclusión
El Agentic RAG ya no es un experimento de nicho, sino el modelo para los sistemas de IA de producción. Al combinar la recuperación con la toma de decisiones, la orquestación y la observabilidad, la técnica establece nuevos estándares de eficiencia y adaptabilidad en la IA empresarial.
“La IA de producción no se trata solo de la recuperación. Se trata de inteligencia: saber cuándo recuperar, cuándo usar herramientas y cuándo responder directamente. El Agentic RAG ofrece esa inteligencia”.