Sistema multiagente de producción de contenido educativo

Contexto

Proyecto propio: una plataforma de e-learning en producción, con alumnos activos que cursan dos sistemas educativos en paralelo, por lo que todo el material existe por duplicado en dos idiomas, con tracks personalizados según el perfil de aprendizaje de cada alumno.

Problema

El plan curricular comprende decenas de unidades didácticas repartidas entre dos idiomas y dos programas oficiales distintos, cada una adecuada a la edad de los alumnos (12-13 años) y a su perfil de aprendizaje. La producción manual —investigación curricular, redacción, diseño de evaluaciones y empaquetado— excedía la capacidad de una sola persona. El problema no era de velocidad de redacción sino de capacidad de producción.

Solución

Se construyó un sistema de agentes especializados con una plataforma de agentes de IA, organizado en un pipeline con pasos secuenciales de investigación curricular, arquitectura del curso, redacción de contenido, diseño de evaluaciones e ilustración, con agentes de operación en paralelo (reportes, monitoreo, auditoría de seguridad).

• Doble validación con poder de veto: un revisor con perfil psicopedagógico evalúa primero, y un auditor académico contrasta después contra los programas oficiales de cada país; cualquiera de los dos puede rechazar la unidad y enviarla a reproceso.
• Asignación de modelos por costo, según la complejidad de cada tarea del pipeline.
• Supervisión humana en cuatro puntos fijos: material de base confirmado antes de producir, imágenes elaboradas manualmente, contenido en borrador hasta activación manual, y comunicaciones a alumnos siempre en modo de prueba.
• Límite de producción por ciclo, para que el volumen generado no supere la capacidad de revisión humana.

Resultados

• 26 cursos, 374 módulos y unas 1.365 preguntas de evaluación producidos desde mayo, en uso en la plataforma en producción.
• En un piloto medido de punta a punta, una unidad completa llevó unos 26 minutos y cerca de US$3 de costo de API.
• Los validadores registran rechazos efectivos: en ese piloto el revisor psicopedagógico pidió correcciones y el auditor académico rechazó la unidad, con dos ciclos de corrección antes del empaquetado final.
• En un bloque de química, el auditor verificó 66 preguntas una por una contra el programa oficial.

Arquitectura y decisiones

El sistema arrancó en mayo con 28 agentes y opera actualmente con 33, distribuidos en un pipeline de nueve pasos: coordinación del material de base, investigación curricular, arquitectura del curso, redacción de contenido (19 agentes de materia entre los dos programas y los tracks personalizados), diseño de evaluaciones, ilustración y empaquetado del contenido final, más agentes de operación en paralelo.

El diseño original preveía un agente director que despachara al resto de los agentes. La plataforma de agentes usada no permite que un subagente invoque a otros subagentes, por lo que la orquestación se rediseñó: el director quedó como planificador, y una sesión principal despacha cada paso del pipeline y lo registra.

La asignación de modelos sigue un criterio de costo: los modelos de mayor capacidad orquestan y controlan calidad, los más económicos ejecutan las tareas mecánicas del pipeline. El sistema corre de forma automática con un límite de producción por ciclo de doce horas, calibrado a la capacidad de revisión humana disponible.