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 2026/07/18

# \[Comentario de un agente de patentes\] Análisis de las reivindicaciones de la patente de Salesforce sobre agentes múltiples (US2025/0265443) | Ejemplos prácticos y cómo…

![Picture of 弁理士 杉浦健文](https://www.evorix.jp/hs-fs/hubfs/top-profile-pic-sugiura-1.jpg?width=50&name=top-profile-pic-sugiura-1.jpg)  弁理士 杉浦健文

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Además, tomando este caso como ejemplo, se profundizará en los aspectos prácticos clave de **«cómo redactar las reivindicaciones y la descripción de una invención de agente de IA**». Para los desarrolladores y responsables de propiedad intelectual que piensen «quiero patentar el agente de IA de mi empresa, pero no sé por dónde empezar ni cómo redactarlo», una solicitud real y bien elaborada es el mejor manual de referencia.

**💡 Punto clave:** este artículo forma parte de la serie sobre patentes de agentes de IA y corresponde a **la «Sección de análisis en profundidad de patentes concretas**». Para conocer los [requisitos](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-application) básicos, consulte [la «Sección básica»](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-application), y para ver una comparación de casos de Japón, EE. UU. y Europa, consulte [la «Sección de casos prácticos](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)».

Índice

1. [Lo esencial de esta patente en 30 segundos](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#summary)
2. [Información básica sobre la patente](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#basic)
3. [Explicación técnica | Arquitectura multiagente jerárquica](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#tech)
4. [Ejemplos concretos de aplicación (4)](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#examples)
5. [\[Lo esencial de este artículo\] Lectura de la reivindicación independiente 1 en el texto original](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#claim1)
6. [Análisis de la estructura de las reivindicaciones | El trío «método/sistema/soporte»](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#structure)
7. [La estrategia de «estratificación de derechos» en las reivindicaciones dependientes](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#dependent)
8. [Referencia | Cómo redactar las reivindicaciones de una invención de agentes de IA](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#draft-claim)
9. [Referencia | Cómo redactar la descripción de una invención generada por un agente de IA](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#draft-spec)
10. [¿Cómo se evalúan en los exámenes de Japón, EE. UU. y Europa?](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#exam)
11. [Cinco lecciones para las solicitudes de nuestra empresa](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#lessons)
12. [Atención | Esta solicitud se encuentra en fase de publicación (en proceso de examen)](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#status)
13. [Preguntas frecuentes (FAQ)](https://www.evorix.jp/es/blog/salesforce-hierarchical-agent-patent#faq)

## Lo esencial de esta patente en 30 segundos

**● ¿En qué consiste la invención?:** Una arquitectura multiagente jerárquica en la que un «agente gestor» desglosa tareas complejas en subtareas, **selecciona dinámicamente** el modelo subordinado óptimo, transfiere a través de una API un paquete **en un formato compatible** con el modelo destinatario y genera la siguiente tarea basándose en el resultado obtenido.  
**● ¿Quién es el solicitante?:** Salesforce Inc.(EE. UU.)  
**● Alcance:** 20 reivindicaciones en total (3 reivindicaciones independientes = método, sistema y soporte)  
**● Estado:** Publicación de la solicitud de patente de EE. UU. (A1) =En  
proceso de examen **● ¿Por qué es importante?:** Porque se trata de una solicitud que pretende proteger directamente el patrón dominante de implementación de agentes de IA conocido como «tipo gestor-trabajador».

## Información básica de la patente

| Concepto | Contenido |
| --- | --- |
| Número de publicación | US 2025/0265443 A1 |
| N.º de solicitud | 18/738,984 |
| Denominación de la invención | Sistemas y métodos para la creación de arquitecturas de agentes jerárquicas orientadas a tareas |
| Fecha de publicación | 21 de agosto de 2025 |
| Fecha de presentación | 10 de junio de 2024 |
| Fecha de prioridad | 19 de febrero de 2024 |
| Solicitante | Salesforce Inc. |
| Inventores | Zhiwei Liu y otros 14 |
| Número de reivindicaciones | 20 (3 independientes: reivindicaciones 1, 11 y 20) |
| Clasificación principal (CPC) | G06N3/00, 3/02, 3/04, 3/045 (redes neuronales) |
| Estado | Publicación de la solicitud (en trámite de examen) |

## Explicación técnica | Arquitectura multiagente jerárquica

Según el resumen, la presente invención consiste en «un método para construir una estructura jerárquica de múltiples modelos de redes neuronales para ejecutar tareas». El flujo de procesamiento central es el siguiente:

\[Recepción de instrucciones de tarea\] (a través de la interfaz de datos) ▼ \[Primer modelo\] ── Generación de la «primera subtarea» a partir de las instrucciones de tarea ▼ \[Selección del segundo modelo\] ── Selección dinámica entre varios modelos en función de la subtarea ▼ \[Establecimiento de la conexión API\] ── Se establece una conexión entre el primer modelo y el segundo modelo ▼ \[Generación del paquete de subtareas\] └ Se genera en un formato compatible con el segundo modelo ▼ \[Ejecución del segundo modelo → Recepción de la salida\](a través de la conexión API) ▼ \[El primer modelo genera la «segunda subtarea»\] └ Basada en la instrucción de la tarea y la salida del primer modelo

### Estructura de agentes de tres niveles

| Nivel | Función (según lo descrito en el pliego de condiciones) |
| --- | --- |
| Agente gestor | Se comunica con cada agente individual y gestiona la asignación de tareas entre los agentes |
| Agente subgerente | Nivel intermedio que desglosa aún más las tareas asignadas |
| Agente individual | Responsables de la ejecución, optimizados para funciones específicas |

### Comunicación y optimización entre agentes

Los agentes intercambian «paquetes de tareas» a través de la API. Los paquetes incluyen indicaciones adaptadas al agente destinatario, lo que le lleva a generar una acción. Para la optimización de cada agente se describen dos métodos: (1) el ajuste fino del propio LLM y (2) la optimización de las indicaciones.

## Ejemplos concretos de aplicación (4)

| Ejemplos de aplicación | Contenido |
| --- | --- |
| Pintor en línea | El agente de búsqueda y el agente pintor colaboran para buscar características visuales en línea y, a continuación, generar imágenes |
| Comprensión interactiva de imágenes | Responde a preguntas formuladas por personas basadas en imágenes mediante una interacción de varias rondas |
| Resolución de problemas matemáticos | El agente matemático resuelve operaciones como «75 × 34 + 12 =» mediante la integración con WolframAlpha |
| Partidas de ajedrez | El agente de ajedrez reconoce el tablero, realiza jugadas válidas y juega una partida contra un humano |

## \[Lo esencial de este artículo\] Leer la reivindicación independiente 1 en el texto original

Lo que realmente protege una patente no es el resumen ni los planos, sino **las «reivindicaciones**». A continuación, citamos en el texto original la reivindicación independiente n.º 1 (reivindicación de método), que es la más importante de este caso.

Reivindicación 1 (texto original / inglés)

Método para construir una estructura jerárquica de una pluralidad de modelos de redes neuronales para realizar una tarea, el método comprende: recibir, a través de una interfaz de datos, una instrucción de tarea; generar, mediante un primer modelo de red neuronal, una primera subtarea a partir de la instrucción de tarea; seleccionar un segundo modelo de red neuronal de entre la pluralidad de modelos de red neuronal basándose en la primera subtarea; establecer una primera conexión, a través de una primera interfaz de programación de aplicaciones (API), entre el primer modelo de red neuronal y el segundo modelo de red neuronal; generar, mediante el primer modelo de red neuronal, un primer paquete de subtareas en un formato compatible con el segundo modelo de red neuronal; recibir, a través de la primera conexión, una primera salida del segundo modelo de red neuronal que ejecuta el primer paquete de subtareas; generar, mediante el primer modelo de red neuronal, una segunda subtarea basada en la instrucción de la tarea y la primera salida; y hacer que la instrucción de la tarea sea ejecutada conjuntamente por uno o más modelos de red neuronal seleccionados de entre la pluralidad de modelos de red neuronal, basándose, al menos en parte, en la segunda subtarea.

Traducción de referencia realizada por un agente de patentes (en japonés)

Método para construir una estructura jerárquica de múltiples modelos de redes neuronales para ejecutar una tarea, que comprende:  
① el paso de **recibir una instrucción de tarea** a través de una interfaz de datos;  
② el paso de **generar**, mediante un primer modelo, **una primera subtarea** a partir de dicha instrucción de tarea;  
③ el paso de **seleccionar**, basándose en dicha primera subtarea, **un segundo modelo** de entre una pluralidad de modelos;  
④ un paso de **establecer una primera conexión** entre el primer modelo y el segundo modelo a través de una primera API;  
⑤ un paso de **generar**, mediante el primer modelo, **un paquete de la primera subtarea en un formato compatible** con el segundo modelo;  
⑥ un paso de **recibir**, a través de la primera conexión, **una primera salida** del segundo modelo que ejecuta dicho paquete;  
⑦ un paso de **generar**, mediante el primer modelo, **una segunda subtarea** basada en la instrucción de tarea y en la primera salida;  
⑧ un paso de **hacer que** una o más modelos seleccionados **ejecuten conjuntamente la instrucción de tarea** basándose, al menos parcialmente, en dicha segunda subtarea; y que comprende los pasos anteriores.

### Análisis detallado de la reivindicación 1

La ingeniosidad de esta reivindicación radica en que **desglosa la idea abstracta** de «coordinar varias IA» **en ocho pasos de procesamiento concretos**. En particular**,** desde el punto de vista de la patentabilidad (elegibilidad y carácter inventivo), resulta determinante la siguiente limitación:

| Limitación | Significado técnico | Por qué es importante |
| --- | --- | --- |
| ④ Establecimiento de una conexión API | Define la colaboración entre modelos no como una «coordinación» abstracta, sino como una conexión de comunicación concreta | Alejarse de la «mera idea». Especificar la implementación técnica |
| ⑤ Generación de paquetes en el formato adecuado | Conversión a un formato que el modelo destinatario pueda interpretar | Núcleo técnico de la coordinación entre agentes. Punto clave para demostrar el avance |
| ③ Selección dinámica basada en subtareas | Selección en función del contenido, en lugar de una configuración fija y estática | Dónde reside la inteligencia de la orquestación |
| ⑦ Generación de la siguiente tarea en función de la salida | Constituye un bucle de retroalimentación | Autonomía = fundamento de la naturaleza del agente |

**💡 Punto clave:** la restricción «**un formato compatible con el segundo modelo de red neuronal**» constituye el aspecto técnico más destacado de esta reivindicación.No se trata de una mera transferencia de información, sino de **un ingenio técnico que permite la interoperabilidad** entre modelos diferentes, lo que constituye un indicio sólido para evitar el rechazo por ideas abstractas (equivalente al caso estadounidense «Alice» y al artículo 2, apartado 3, letra k), de la legislación japonesa).

## Análisis de la estructura de las reivindicaciones | El trío «método/sistema/soporte»

En este caso, de las 20 reivindicaciones totales, las reivindicaciones independientes se han estructurado en **tres categorías diferentes**. Se trata de una estrategia habitual en las patentes de software.

| Reivindicaciones | Categoría | Objeto de protección | Sujeto de la supuesta infracción |
| --- | --- | --- | --- |
| Reivindicación 1 | Método (method) | Procedimiento de tratamiento | Persona que lleva a cabo dicho método |
| Reivindicación 11 | Sistema (system) | Dispositivo provisto de memoria y procesador | Persona que fabrica, comercializa o utiliza el dispositivo |
| Reivindicación 20 | Soporte legible por máquina no transitorio | Soporte de almacenamiento en el que se ha grabado un programa | Quien distribuye o proporciona el programa |

La reivindicación 11 (sistema) describe el mismo procesamiento que la reivindicación 1 junto con los componentes físicos «**memoria**» y «**uno o más procesadores de hardware**».

Reivindicación 11 (extracto) (texto original en inglés)

Un sistema... que comprende: una memoria que almacena una pluralidad de modelos de redes neuronales y una pluralidad de instrucciones ejecutables por el procesador; una interfaz de comunicación que recibe una instrucción de tarea; y uno o más procesadores de hardware que leen y ejecutan la pluralidad de instrucciones ejecutables por el procesador desde la memoria para realizar operaciones que comprenden: ... (A continuación, se aplica el mismo tratamiento que en la reivindicación 1)

**💡 Punto clave:** Según los criterios de examen japoneses, se evalúa si «el procesamiento de la información se lleva a cabo de forma concreta utilizando recursos de hardware».El hecho de que lareivindicación 11 **especifique «memoria» y «procesador de hardware»** es precisamente una estrategia habitual para cumplir este requisito. Al presentar la misma invención en Japón, también resulta eficaz dejar claro en las reivindicaciones de sistema la colaboración con los recursos de hardware.

【Árbol de reivindicaciones (relación entre reivindicaciones independientes y dependientes)】 ● Reivindicación 1 (método, independiente) ├─ Reivindicación 2 (selección y coordinación del tercer modelo) ├─ Reivindicación 3 (paquete = indicación de adecuación) ├─ Reivindicación 4 (salida = estado de finalización, etc.) ├─ Reivindicación 5 (tener en cuenta las instrucciones humanas) ├─ Reivindicación 6 (generación del paquete en colaboración con el cuarto modelo) │ ├─ Reivindicación 7(El cuarto modelo refina la subtarea inicial) │ └─ Reivindicación 8 (División de la tarea y reparto entre los distintos modelos) ├─ Reivindicación 9 (Delegación en varias etapas a los modelos quinto y sexto) └─ Reivindicación 10(cada modelo se entrena de forma independiente) ● Reivindicación 11 (independiente del sistema) └─ Reivindicaciones 12 a 19 (dependientes correspondientes a las reivindicaciones 2 a 10) ● Reivindicación 20 (independiente del medio)

## Estrategia de «estratificación de derechos» en las reivindicaciones subordinadas

Aunque, en el peor de los casos, las reivindicaciones independientes fueran declaradas nulas por el estado de la técnica, los derechos se mantendrían si las reivindicaciones dependientes sobrevivieran. Las reivindicaciones dependientes funcionan como **una «defensa en capas**». De las reivindicaciones dependientes de este caso se puede aprender a aplicar limitaciones de forma ingeniosa.

Reivindicación 3 (texto original / inglés)

El método de la reivindicación 1, en el que el primer paquete de subtareas comprende una primera indicación compatible con el segundo modelo de red neuronal, que instruye al segundo modelo de red neuronal para que realice la primera subtarea.

La reivindicación 3 concreta el contenido del paquete como **una** «**indicación compatible**». Al limitar el concepto superior «formato» (reivindicación 1) con el concepto subordinado «indicación», se establece **un grado gradual de amplitud y restricción** en el alcance de los derechos.

Reivindicación 5 (Texto original / inglés)

El método de la reivindicación 1, que comprende además: recibir... una instrucción humana; y generar, mediante el primer modelo de red neuronal, la primera subtarea basándose en la instrucción de la tarea y en la instrucción humana.

La reivindicación 5 recoge una variante (human-in-the-loop) **que incorpora «instrucciones humanas (human instruction)» en el procesamiento**. Al abarcar las variaciones de implementación en las reivindicaciones subordinadas, se evita que la competencia eluda la patente mediante cambios en el diseño.

Reivindicación 10 (texto original / inglés)

El método de la reivindicación 1, en el que la primera red neuronal y la segunda red neuronal se entrenan de forma independiente.

La reivindicación 10 limita el punto de que «cada modelo **se entrena de forma independiente**». Incorpora a la protección de los derechos la realidad de la combinación de modelos heterogéneos.

**💡 Puntos clave:** Las reglas básicas de las reivindicaciones subordinadas son: **① la limitación gradual de conceptos superiores a conceptos inferiores (reivindicación 3),② la cobertura de las variantes de implementación (la intervención humana de la reivindicación 5, la delegación en varias etapas de las reivindicaciones 6 a 9),** y **③ la especificación de las características de la configuración (el entrenamiento independiente de la reivindicación 10)**.Formular una reivindicación principal amplia y cubrir a fondo las formas de realización concretas en las reivindicaciones subordinadas: esta «jerarquía de amplitud y precisión» crea una sólida red de protección mediante patente.

## Referencia | Cómo redactar reivindicaciones para invenciones relacionadas con agentes de IA

A la luz de este caso, a continuación se presenta **un modelo de enfoque a seguir** a la hora de redactar las reivindicaciones para las invenciones de agentes de IA de su empresa. Lo que sigue es **un ejemplo de referencia general** para facilitar la comprensión **(no se trata de las reivindicaciones de esta patente)**.

📝 Ejemplo de referencia para la redacción de reivindicaciones (no se trata de las reivindicaciones de esta patente)

**\[**  
**Mal ejemplo | Demasiado abstracto**, **propenso a ser rechazado\]** «Sistema que utiliza varios agentes de IA para ejecutar automáticamente las tareas del usuario».

→ **Motivo de rechazo:** «Ejecutar tareas con varios agentes de IA» se limita a una mera descripción de la idea o la función, sin que queden claros los medios técnicos. Existe un alto riesgo de rechazo según los criterios de la sentencia Alice en EE. UU. y los criterios de «corrección de la invención» en Japón.

📝 Ejemplos de referencia para la redacción de reivindicaciones (no son reivindicaciones de esta patente)

**\[**  
**Buen ejemplo | Concretación del flujo de procesamiento\]** «Una unidad receptora que recibe instrucciones de tareas; un primer  
modelo que desglosa dichas instrucciones en varias subtareas; una unidad de selección que,  
basándose en el contenido de cada subtarea, **selecciona** un modelo de ejecución de entre varios modelos de ejecución;una unidad de conversión que genera un paquete de instrucciones  
convertido **a un formato predeterminado** interpretable por el modelo de ejecución seleccionado; una unidad de comunicación que  
establece una **conexión API** con dicho modelo de ejecución, envía dicho paquete y recibe el resultado de la ejecución; y una unidad de control que **genera**  
**la siguiente subtarea** basándose en dicho resultado de la ejecución; un dispositivo de procesamiento de información que comprende los elementos anteriores».

→ **Motivo por el que se acepta:** se concreta en un proceso específico (recepción → descomposición → selección → conversión → comunicación → generación de la siguiente subtarea) y se especifica la colaboración con el hardware y la API.

**Lista de comprobación para el diseño de reivindicaciones:** ① Redactar **en términos de pasos de procesamiento**, en lugar de objetivos abstractos («automatizar...»); ② Utilizar como gancho técnico **las interfaces** entre agentes **(formato, API, protocolo)**; ③ Especificar claramente **la lógica de selección y control dinámica**; /④ Estructurarlas en las **tres categorías**: método, sistema y medio; ⑤ Abarcar todas **las variantes** de **implementación** en las reivindicaciones subordinadas.

## Referencia | Cómo redactar la descripción técnica de una invención de agente de IA

Una reivindicación sólida solo es válida si cuenta con una descripción que la respalde. A continuación se indican los elementos especialmente importantes de la descripción de una invención de agente de IA, en correspondencia con la estructura del presente caso.

| Elemento | Contenido que debe incluirse | Aplicación en este caso |
| --- | --- | --- |
| Retos técnicos | Dejar claro el **reto técnico**, como que un agente único o un LLM no puede resolver tareas complejas | Se indica claramente que «un agente LLM único tiene dificultades para realizar tareas complejas que requieren acciones especializadas diversas» |
| Soluciones | Configuración y flujo de procesamiento concretos para resolver los retos | Descomposición jerárquica + selección dinámica + formato adaptado + integración con API |
| Ejemplos de aplicación (importante) | Se garantiza el cumplimiento de los requisitos de implementación y soporte mediante **múltiples y diversos ejemplos de aplicación** | Cuatro ejemplos: pintura, comprensión de imágenes, matemáticas y ajedrez |
| Definición de términos | Definición y concreción de conceptos funcionales como «paquete de tareas» y «formato adecuado» | Paquete = incluye indicaciones adecuadas, etc. |
| Ejemplos de variaciones | Variaciones como la intervención humana, la delegación en varias etapas y el aprendizaje autónomo | Justificar en la descripción las variaciones correspondientes a las reivindicaciones subordinadas |

**Prestar atención a los requisitos de viabilidad y de apoyo:** el procesamiento de la IA tiende a convertirse en una «caja negra».Una descripción abstracta del tipo «si se introduce en la IA, se obtienen buenos resultados» será rechazada tanto en Japón como en EE. UU. Es imprescindible describir de forma lo suficientemente concreta como para que un experto en la materia pueda reproducir el proceso: **qué datos se introducen, qué ramificaciones se siguen, qué modelo se elige y a qué formato se convierte**. El motivo por el que este caso incluye cuatro ejemplos de aplicación tan detallados es precisamente para cumplir este requisito.

**💡 Punto clave:** la regla de oro para redactar la descripción es **«una divulgación amplia que respalde unas reivindicaciones amplias**».Si en las reivindicaciones se utilizan conceptos generales (formato, selección de modelos), en la descripción deben incluirse varios ejemplos concretos (formato de las indicaciones, algoritmo de selección) y preestablecerse **posiciones alternativas para los conceptos intermedios**. De este modo, aunque durante el examen se solicite una limitación, se podrán reducir las reivindicaciones sin que ello suponga la incorporación de elementos nuevos.

## ¿Cómo se evalúa en los exámenes de Japón, EE. UU. y Europa?

### Estados Unidos (USPTO) | Pruebas de Alice y Mayo

En EE. UU. se evalúa si «la invención se refiere a una idea abstracta y, en caso afirmativo, si existe un concepto inventivo». En este caso, la invención se describe como un flujo concreto que incluye **implementaciones técnicas**, como un conjunto de modelos de redes neuronales, la conexión a una API y un paquete de formatos adaptados, lo que constituye una estructura que facilita alegar una «solución técnica a un problema técnico».Además, se ajusta al enfoque de las directrices de examen de IA de la USPTO de julio de 2024 (casos 47 a 49).

### Japón (JPO) | Colaboración con recursos de hardware

En Japón, el criterio es «si el procesamiento de la información se lleva a cabo de forma concreta utilizando recursos de hardware». Dado que lareivindicación 11 de este caso menciona explícitamente la memoria **y el procesador de hardware**, y que se describen procesos concretos como la interfaz de datos, la conexión a la API y la conversión de formatos, se considera que cumple fácilmente los requisitos de patentabilidad como invención relacionada con el software.En cuanto a la actividad inventiva, la clave reside en los recursos técnicos y los efectos de la «selección dinámica de modelos» y la «conversión de formatos adaptada».

### Europa (OEP) | Contribución técnica (COMVIK)

En Europa, solo se tienen en cuenta para la novedad las características que contribuyen a la naturaleza técnica. En este caso, la «conversión de formatos que permite la interoperabilidad entre modelos heterogéneos» y la «integración mediante conexión API» pueden considerarse fácilmente soluciones técnicas a un problema técnico (la interoperabilidad), lo que permite evitar que se evalúen como meros métodos comerciales.

La comparación entre las prácticas de examen y los casos prácticos de las patentes de agentes de IA en Japón, EE. [UU. y Europa](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe) se explica detalladamente en [«¿Se pueden patentar los agentes de IA? Casos prácticos de patentes y prácticas de examen en Japón, EE. UU. y Europa](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)».

## Cinco lecciones para las solicitudes de su propia empresa

**① Redactar en términos de «flujo de procesamiento» en lugar de «ideas».** Desglosarlo en pasos concretos: recepción → descomposición → selección → conversión → conexión → salida → generación de la siguiente tarea.

**② Utilizar la «interfaz» entre agentes como gancho técnico.** Los formatos compatibles, las conexiones API y los protocolos de comunicación son pistas sólidas para alejarse de la teoría abstracta.

**③ Estructurar la solicitud en tres categorías: método, sistema y soporte. De este modo**, se abarcan diferentes sujetos infractores y se amplía la red de protección.

**④ Estratificar los derechos mediante reivindicaciones subordinadas.** Captar de forma escalonada los conceptos superiores → conceptos subordinados, las variaciones de implementación y las características de la configuración.

**⑤ Redactar ejemplos de aplicación de forma exhaustiva.** Cumplir los requisitos de viabilidad y de respaldo mediante ejemplos de aplicación diversos, lo que respalda las reivindicaciones amplias.

## Atención | Este caso se encuentra en fase de publicación de la solicitud (en proceso de examen)

**El alcance de los derechos aún no está determinado:** este caso (US2025/0265443 **A1**) es **una solicitud de patente publicada** en EE. UU. y no una patente registrada. El alcance definitivo de los derechos se determinará tras el examen posterior (respuestas a las notificaciones de la oficina, correcciones, etc.).Este artículo es una explicación general de la tecnología y el sistema basada en los documentos de la solicitud publicados, y no garantiza ningún alcance de derechos ni validez específicos. A la hora de tomar decisiones empresariales como terceros (análisis de infracción, FTO, etc.), utilice siempre la información más reciente sobre el estado del procedimiento, el original oficial de la USPTO y el análisis individual de un experto.

**Acerca de la fuente de las reivindicaciones:** El texto original de las reivindicaciones de este artículo se basa en los datos de la publicación oficial publicados en FreePatentsOnline. Para usos de importancia jurídica (evaluaciones de nulidad, infracción o FTO, así como para la presentación de solicitudes), compruebe el texto palabra por palabra en el PDF original de la búsqueda pública de patentes de la USPTO.La traducción al japonés es una traducción de referencia realizada por un agente de patentes para facilitar la comprensión; el texto oficial es el original en inglés.

Analizamos si la tecnología de agentes de IA de su empresa es patentable.

Un agente de patentes especializado en los sectores de las tecnologías de la información y el software le ofrecerá un apoyo integral, desde la entrevista técnica hasta el diagnóstico gratuito de la viabilidad de la protección, el diseño de las reivindicaciones y la estrategia de presentación de solicitudes en Japón, EE. UU. y Europa.

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## Preguntas frecuentes (FAQ)

P. ¿En qué consiste la patente US2025/0265443 A1?

R. Se trata de una solicitud de patente estadounidense presentada por Salesforce relativa a una «arquitectura de agentes jerárquica orientada a tareas» (publicada el 21 de agosto de 2025, con un total de 20 reivindicaciones).Se refiere a una tecnología básica de IA multiagente en la que un «agente gestor» de nivel superior desglosa tareas complejas en subtareas, selecciona dinámicamente el modelo de nivel inferior más adecuado para cada subtarea y transfiere, a través de una API, un paquete en un formato compatible con el modelo destinatario para que se procese de forma coordinada.

P. ¿Se trata de una patente registrada?

R. No. La «A1» al final significa que se trata de una solicitud de patente estadounidense publicada (published application) y, a fecha de 2026, se encuentra en trámite de examen. El alcance definitivo de los derechos se determinará en el examen posterior.

P. ¿Cuántas reivindicaciones independientes tiene esta patente?

R. Tres. Se distribuyen en tres categorías: la reivindicación 1 (método), la reivindicación 11 (sistema) y la reivindicación 20 (soporte legible por máquina no transitorio), y todas comparten la misma limitación fundamental.Las restantes reivindicaciones, de la 2 a la 10 y de la 12 a la 19, son reivindicaciones dependientes.

P. ¿Se puede patentar el mecanismo de agentes múltiples?

R. La idea en sí misma de «utilizar varias IA» es abstracta y difícil de patentar, pero si se describe como un flujo concreto de procesamiento de información —tal y como ocurre en este caso— que consiste en «descomponer una tarea, generar un paquete con el formato adecuado, establecer una conexión mediante una API para recibir los resultados y generar la siguiente tarea», aumentan las posibilidades de obtener la protección tanto en Japón como en Estados Unidos.

P. ¿Por qué se formulan tres reivindicaciones: de método, de sistema y de soporte?

R. Para ampliar el alcance de la protección.Las reivindicaciones de método protegen los procedimientos de procesamiento; las de sistema, los dispositivos (memoria, procesador); y las de soporte, los soportes en los que se graba el programa. De este modo, se puede abarcar a diferentes sujetos infractores de la misma invención, como «quienes la ponen en práctica», «quienes fabrican o venden los dispositivos» o «quienes distribuyen el programa».

P. ¿Cómo pueden las empresas japonesas obtener una patente sobre la tecnología de agentes múltiples?

R. Resulta eficaz centrar las reivindicaciones en los aspectos que pueden concretarse técnicamente, como el protocolo de comunicación entre agentes, la lógica de selección dinámica o la conversión de formatos de paquetes de tareas. La clave está en no limitarse a meras ideas de negocio o a ingeniosas sugerencias, sino describirlas como un flujo de procesamiento del sistema.

P. ¿A qué hay que prestar especial atención en la descripción de una invención relacionada con agentes de IA?

R. Hay tres puntos clave: ① describir de forma correlacionada el problema técnico (por ejemplo, «un único agente no puede resolver tareas complejas») y la solución; ② incluir varios ejemplos de aplicación diversos para cumplir los requisitos de aplicabilidad y de apoyo; y ③ plasmar conceptos funcionales, como «formato compatible» o «conexión API», en procesos concretos.

P. ¿Se puede obtener una patente para una tecnología que ya se ha publicado antes de presentar la solicitud?

R. Por regla general, una vez que se ha hecho pública la tecnología mediante artículos, software de código abierto (OSS) o comunicados de prensa, se pierde la novedad y no es posible obtener una patente. Aunque en Japón existe una excepción a la pérdida de novedad bajo ciertos requisitos (artículo 30), los requisitos varían según el país y no es una solución universal, por lo que la regla de oro es completar la solicitud antes de la divulgación.

**Lecturas recomendadas (serie sobre patentes de agentes de IA):** ・[¿Se puede solicitar una patente](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-application)  
[para](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-application) la [tecnología](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-application) de agentes de IA[? Criterios de examen y puntos clave para la concesión de la patente (parte básica)](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-application) ・[¿Se](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)  
[pueden patentar](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe) los [agentes](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe) de IA[? Casos de patentes y prácticas de examen en Japón, EE. UU. y Europa (parte de casos prácticos)](https://www.evorix.jp/blog/ai-agent-patent-cases-japan-us-europe)

## Fuente

- US2025/0265443 A1 (Google Patents): [https://patents.google.com/patent/US20250265443A1/en](https://patents.google.com/patent/US20250265443A1/en)
- Texto original de las reivindicaciones (FreePatentsOnline): [https://www.freepatentsonline.com/y2025/0265443.html](https://www.freepatentsonline.com/y2025/0265443.html)

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    "acceptedAnswer" : {
      "@type" : "Answer",
      "text" : "Los tres puntos son: ① describir los problemas técnicos (por ejemplo, que un único agente no puede resolver tareas complejas) y sus soluciones de forma correspondiente; ② incluir varios ejemplos de aplicación diversos para cumplir los requisitos de viabilidad y de respaldo; y ③ plasmar conceptos funcionales, como «formato compatible» o «conexión API», en procesos concretos."
    },
    "name" : "¿Qué aspectos hay que tener especialmente en cuenta en la descripción de una invención creada por un agente de IA?"
  }, {
    "@type" : "Question",
    "acceptedAnswer" : {
      "@type" : "Answer",
      "text" : "Por regla general, una vez que se ha publicado en artículos científicos, software de código abierto (OSS), comunicados de prensa, etc., se pierde la novedad y no es posible obtener una patente. Aunque en Japón existe una excepción a la pérdida de novedad bajo determinados requisitos (artículo 30), estos requisitos varían según el país y no son universales, por lo que la regla de oro es completar la solicitud antes de la publicación."
    },
    "name" : "¿Se puede obtener una patente para una tecnología que ya se ha dado a conocer antes de presentar la solicitud?"
  } ]
}
```

```json
{
  "@context" : "https://schema.org",
  "@type" : "HowTo",
  "description" : "AIエージェント・マルチエージェント発明を権利化するためのクレーム設計の基本手順。",
  "name" : "AIエージェント発明のクレームの書き方（5ステップ）",
  "step" : [ {
    "@type" : "HowToStep",
    "name" : "処理フローで書く",
    "position" : 1,
    "text" : "「自動化する」等の抽象的目的ではなく、受信→分解→選択→変換→通信→次タスク生成という具体的処理ステップで記載する。"
  }, {
    "@type" : "HowToStep",
    "name" : "インターフェースを技術的フックにする",
    "position" : 2,
    "text" : "エージェント間の適合フォーマット・API接続・通信プロトコルを技術的特徴として明示する。"
  }, {
    "@type" : "HowToStep",
    "name" : "動的な選択・制御ロジックを明示する",
    "position" : 3,
    "text" : "サブタスクの内容に応じてモデルを動的に選択する制御ロジックをクレームに含める。"
  }, {
    "@type" : "HowToStep",
    "name" : "方法・システム・媒体の3カテゴリで立てる",
    "position" : 4,
    "text" : "異なる侵害主体を捕捉するため、方法クレーム・システムクレーム・記録媒体クレームを並立させる。"
  }, {
    "@type" : "HowToStep",
    "name" : "従属クレームで実装バリエーションを網羅する",
    "position" : 5,
    "text" : "上位概念から下位概念への段階的限定、人間介在・多段委譲などの変形を従属クレームで押さえる。"
  } ]
}
```