Una pasarela de LLM se sitúa entre las aplicaciones y los puntos de acceso a modelos. Una plataforma de agentes de IA coordina el trabajo que rodea esas llamadas. Ambas capas pueden formar parte del mismo producto, pero atienden responsabilidades operativas diferentes.
Empieza por la capacidad que falta en tu flujo. Un punto común de acceso a modelos y una acción de negocio controlada responden a necesidades distintas.
La pasarela gestiona el acceso a los modelos; la capa del agente decide qué puede hacer la tarea.
Compara las responsabilidades de cada capa
Las pasarelas pueden centralizar rutas, autenticación, registros de uso y políticas de solicitudes. Las plataformas de agentes pueden ofrecer ejecución, contexto, conexiones con herramientas y revisión humana. Evalúa el contrato real de cada producto; el nombre de la categoría no garantiza esas funciones.
Desplázate horizontalmente para ver todas las columnas.
| Responsabilidad | Pregunta para la pasarela | Pregunta para la plataforma |
|---|---|---|
| Solicitud al modelo | ¿Qué destino configurado recibe la solicitud? | ¿Cuándo necesita la tarea una llamada al modelo? |
| Identidad | ¿Puede esta aplicación llamar al destino? | ¿Puede esta persona ejecutar el agente y usar estas herramientas? |
| Contexto | ¿Qué datos pasan por la pasarela? | ¿Qué evidencia aprobada corresponde a la tarea? |
| Fallo | ¿Qué ocurre si una ruta no está disponible? | ¿En qué estado queda la tarea tras el fallo? |
| Coste | ¿Qué uso del modelo se puede atribuir? | ¿Cuánto costó la tarea completa con todos sus pasos? |
| Revisión | ¿Qué políticas de solicitud se aplican? | ¿Quién aprueba una acción con consecuencias? |
Por ejemplo, autenticar una aplicación en la pasarela no demuestra que una persona pueda actualizar una ficha de cliente. También intervienen los permisos de la aplicación y del sistema conectado.
Aclara qué significa «enrutador»
Un enrutador de modelos elige el destino de una solicitud. Un enrutador de agentes decide qué agente o flujo atiende un trabajo. Un selector de herramientas elige una operación permitida durante la ejecución. Como estas decisiones pueden aparecer juntas en un diagrama, documenta las entradas, la autoridad y el resultado de cada una.
Comprueba si la selección cambia el destino de los datos, las acciones permitidas o únicamente el modelo de un paso existente. Prueba esos cambios por separado.
Ejemplo: un asistente de devoluciones
Una tienda ficticia ya tiene una aplicación que localiza pedidos, comprueba las condiciones de devolución y prepara respuestas. El equipo quiere un acceso uniforme a modelos desde varias aplicaciones. Una pasarela puede resolver esa dependencia compartida mientras la aplicación conserva la responsabilidad sobre las reglas de devolución.
Más adelante, el equipo quiere agentes reutilizables con herramientas definidas y aprobación antes de emitir un reembolso. Eso también requiere decisiones en la capa de ejecución. Cambiar la ruta del modelo no sustituye la autorización del reembolso.
Redacta dos criterios de aceptación:
- Acceso al modelo: Una aplicación aprobada puede utilizar su ruta configurada, y la falta de disponibilidad produce un resultado observable.
- Acción de negocio: Un reembolso no puede continuar sin la autorización necesaria, incluso después de cambiar de modelo o de sufrir un fallo.
Utiliza la planificación de conmutación para probar el primer límite y consulta el entorno de control de agentes para comprender el segundo.
Elige la capa con un mapa de responsables
Antes de añadir infraestructura, asigna responsables de las credenciales, los cambios de ruta, las actualizaciones del entorno, los permisos de herramientas y la respuesta a incidentes. Determina cómo seguirá operaciones una tarea por todas las capas. Una nueva pasarela también necesita supervisión y una persona responsable; puede añadir otra dependencia.
Prueba una tarea completa e interrumpe deliberadamente una llamada al modelo. Comprueba si el equipo puede explicar el resultado del modelo y el del negocio. Si las respuestas están repartidas entre sistemas, acuerda la evidencia necesaria antes de ampliar el uso.
En AgentShelf
AgentShelf combina infraestructura gestionada, un entorno de control de agentes y opciones de ejecución para desarrolladores. Compara estas funciones documentadas con tu mapa de responsables. El acceso al modelo, la ejecución del agente y los permisos de negocio siguen siendo cuestiones distintas aunque una plataforma abarque varias capas.