Arquitectura hexagonal y modelos de lenguaje: flexibilidad y robustez en la IA

Cuando hablamos de sistemas con modelos de lenguaje (LLMs), casi siempre centramos la conversación en el modelo: qué tan potente es, cuántos parámetros tiene, cómo se entrena o cuánto cuesta usarlo. Pero hay algo igual de importante que solemos pasar por alto: la arquitectura que lo envuelve. Porque un buen modelo con una mala arquitectura puede acabar siendo un infierno de mantener. Y ahí es donde entra la arquitectura hexagonal, también conocida como Ports & Adapters.

¿Qué es la arquitectura hexagonal?

La arquitectura hexagonal fue propuesta por Alistair Cockburn con una idea muy simple, pero poderosa: una aplicación no debería depender directamente de su entorno (bases de datos, APIs, interfaces…), sino comunicarse con él a través de puertos e interfaces bien definidos. El objetivo es aislar la lógica central del sistema, lo que realmente le da valor, de cualquier detalle técnico o infraestructura que la rodee. En otras palabras: tu aplicación debe poder seguir viva aunque cambies todo lo que hay a su alrededor.

¿Por qué un hexágono?

El hexágono no es más que una metáfora visual. Cockburn lo eligió porque permite representar múltiples puntos de entrada y salida hacia el núcleo de la aplicación. Cada lado del hexágono simboliza un puerto, y a cada puerto se conectan adaptadores que traducen entre el mundo exterior y el interior. Así el núcleo permanece limpio, estable y protegido de los cambios tecnológicos.

Componentes principales

Para entender cómo funciona, veamos sus tres elementos básicos:

1. Núcleo de la aplicación

Es el corazón del sistema. Aquí vive la lógica de negocio o, en el caso de la IA, la lógica del agente o del flujo cognitivo. Este núcleo no sabe nada sobre APIs, bases de datos o modelos. Solo define qué necesita hacer y cómo se organiza internamente.

2. Puertos

Son interfaces abstractas que definen cómo el núcleo se comunica con el exterior. Pueden ser:

Puertos de entrada: lo que recibe la aplicación (una solicitud, evento, mensaje…).
Puertos de salida: lo que la aplicación necesita hacer fuera (guardar datos, invocar un modelo, llamar a un servicio).

3. Adaptadores

Son las implementaciones concretas que actúan como los “traductores” entre el dominio del sistema y la tecnología externa y conectan esos puertos con el mundo real. Por ejemplo:

Un controlador HTTP que recibe una petición.
Un cliente que envía prompts a la API de OpenAI.
Un conector hacia una base de datos vectorial.

Ventajas generales de la arquitectura hexagonal

Aislamiento total: El núcleo no depende de ninguna tecnología. Puedes cambiar de base de datos, API o proveedor sin tocar la lógica interna.
Facilidad para hacer pruebas:Gracias a los puertos, puedes reemplazar adaptadores reales por simulaciones. Esto permite probar la lógica de tu aplicación sin gastar tokens ni depender de una conexión real.
Evolución sin fricción: Si mañana aparece una nueva herramienta, basta con crear un nuevo adaptador. El resto del sistema ni se entera ni sufre las consecuencias.
Código más limpio: Cada parte tiene su responsabilidad clara. Esto reduce el acoplamiento, mejora la mantenibilidad y facilita el trabajo en equipo.
Resistencia al cambio: Las tecnologías cambian constantemente, pero tu dominio no. La arquitectura hexagonal protege lo que de verdad importa: el núcleo de la solución, permitiéndote aprender nuevas tecnologías de una forma más cómoda y evolucionar junto con tu solución.

Ventajas de la arquitectura hexagonal en sistemas con LLMs

Cuando llevamos este patrón al mundo de la inteligencia artificial generativa, las ventajas se vuelven aún más evidentes.

Desacoplar el modelo de la aplicación:El núcleo no necesita saber si estás usando GPT-4, Claude, Mistral, un modelo local… Solo define un puerto: “Generar texto”. Cada modelo es un adaptador diferente que implementa esa interfaz. ¿Quieres pasar de OpenAI a otro proveedor? Solo cambias el adaptador. El resto de tu aplicación sigue igual.
Pruebas más sencillas: Puedes crear adaptadores falsos que simulen respuestas del modelo.Así puedes testear tu lógica sin consumir tokens ni depender de la red.
Modularidad en los flujos de IA: Los sistemas con LLMs suelen tener muchos componentes: recuperación de contexto, generación, razonamiento, memoria, integración con APIs… Cada uno de estos módulos puede representarse como un puerto con sus adaptadores, lo que permite construir sistemas más organizados y robustos.
Resiliencia y control: Si el adaptador de un modelo falla, otro puede actuar como backup. Además, puedes registrar métricas, costes y tiempos sin tocar el núcleo.
Evolución segura:A medida que los modelos cambian o mejoran, puedes actualizar los adaptadores sin alterar el corazón del sistema. Esto hace que tu arquitectura sea sostenible en el tiempo.

Conclusión

La arquitectura hexagonal no es solo una forma bonita de dibujar diagramas:es una filosofía de diseño que protege la esencia de tu sistema del caos exterior. En un mundo donde los modelos de lenguaje evolucionan a diario,este patrón te permite construir soluciones más flexibles, escalables y duraderas. Aplicarla a proyectos de IA no es una moda: es una inversión en claridad, estabilidad y futuro.