RESUMEN:

Actualmente los sistemas de transporte público a nivel urbano enfrentan problemáticas ocasionadas por la congestión temporal, la fluctuación impredecible de la demanda y la ocurrencia fortuita de eventos urbanos masivos, evidenciando limitaciones en los enfoques actuales de planificación de rutas, generalmente basados en esquemas estáticos como GTFS, los cuales carecen de mecanismos efectivos de adaptación en tiempo real según las fluctuaciones de la demanda y de integración contextual de múltiples fuentes de información.

En este documento  se describen las características generales  para la conformación dinámica de rutas, mediante una arquitectura multiagente basada en el Model Context Protocol (MCP), en escenarias de alta demanda, conformada por agentes autónomos que perciben, coordinan y ejecutan decisiones en tiempo real para superar las restricciones que presentan los sistemas convencionales. La arquitectura analizada incorpora cuatro tipos de agentes —BusAgent, DispatchAgent, OptimizationAgent y MonitorAgent— que operan mediante Redis Streams mediado por agentes autónomos  bajo un esquema desacoplado y tolerante a fallos. MCP opera como una capa contextual unificada que facilita la integración de datos heterogéneos, tales como: GTFS 2025, registros operativos del Sistema Integrado de Transporte Público (SITP), información climática y servicios de enrutamiento basados en OSRM.

Como parte de la evaluación de estas consideraciones, se implementa un entorno de simulación de eventos discretos en SimPy, que permite modelar dinámicamente patrones de llegada de pasajeros, perturbaciones operativas y fallos de sensores. La validación experimental, realizada basada en 50 ejecuciones  Monte Carlo, con datos reales del sistema TransMilenio/SITP de Bogotá, dando como resultado, una mejora promedio en el tiempo de espera del 27,3 % frente a enfoques estáticos, así como en la detección contextual de eventos y la adaptación de rutas en tiempo real. Por lo anterior se destaca  el potencial de MCP como elemento articulador en  arquitecturas multiagente y su contribución a la adaptabilidad, interoperabilidad y resiliencia operativa en entornos urbanos complejos.