¿Por qué no hay advertencia antes de que la salida incorrecta de un agente contamine el resto de mi pipeline?

Los sistemas multiagente fallan a tasas de entre el 41% y el 87%, y solo los fallos de coordinación representan el 37% de esos fallos, pero no existe ninguna capa de observabilidad que detecte el riesgo de cascada antes de que se propague. A diferencia de los microservicios, donde un pico de latencia en un servicio aparece en los dashboards de APM antes de afectar a los demás, una salida alucinada o incorrecta de un agente se propaga en silencio hasta que un agente posterior actúa sobre ella de forma irreversible. Los modos de fallo emergentes en entornos multiagente, incluidas las alucinaciones en cascada, la colusión entre agentes y la filtración de información, no pueden predecirse a partir de evaluaciones de seguridad de agentes individuales. El International AI Safety Report 2026 y el OWASP Agentic AI Top 10 publicados en diciembre de 2025 señalan la amplificación en cascada como un riesgo de primer orden, y ninguna herramienta de producción lo aborda específicamente.