Arquitectura multiagente con LangGraph, CrewAI y FastMCP para automatizar investigación, documentación y revisión de código
El artículo propone una arquitectura que combina LangGraph para coordinar el flujo, CrewAI para agentes con roles y FastMCP para conectar datos externos. Según sus propias estimaciones para un equipo de 10 personas, investigación, documentación y revisión de código suponen unas 5.800 horas al año. Describe tres fallos de las cadenas simples de IA: pérdida de instrucciones en contextos largos, desconexión entre etapas y bucles de corrección con coste elevado de API. El texto no incluye cifras verificadas del resultado.
Qué significa
Los equipos que quieran automatizar investigación, documentación o revisión de código con agentes deben prever los tres fallos descritos: contextos largos, pérdida de estado entre etapas y bucles de corrección que disparan el coste de API.
Fuentes originales
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