This article proposes a software architecture for port scanning using mobile agents (AM), in order to facilitate the monitoring of network traffic or detect vulnerabilities in the logical ports of the operating system. The exposed architecture allows: to execute resident processes in each one of the stations to be monitored; include communication mechanisms that provide a high degree of autonomy to the AM; and include route planning mechanisms that choose the optimal route for each agent assigned to perform tasks on a network host. Consequently, a high availability of information in distributed environments is guaranteed, as well as a decrease in network traffic, which allows other AMs in the system to be informed of the probability of an attack on a given port. In this case, given a local network made up of ten computers and AM on a Tahiti server, the architecture is validated by means of the Scan Mobile UD prototype - developed in Java using Aglets - which gives a vulnerability probability of 16, 43% for the proposed scenario.En este artículo se propone una arquitectura de software para el escaneo de puertos usando agentes móviles (AM), con el fin de facilitar el monitoreo de tráfico en la red o detectar vulnerabilidades de los puertos lógicos del sistema operativo. La arquitectura expuesta permite: ejecutar procesos residentes en cada una de las estaciones a ser monitoreadas; incluir mecanismos de comunicación que entregan un alto grado de autonomía a los AM e incluir mecanismos de planeación de rutas que eligen la ruta óptima para cada agente asignado en la ejecución de tareas en un host de la red. En consecuencia, se garantiza una alta disponibilidad de la información en ambientes distribuidos, así como una disminución del tráfico de red, lo cual permite informar a otros AM del sistema la probabilidad de ataque en un puerto determinado. En este caso, dada una red local compuesta por diez equipos de cómputo y AM sobre un servidor Tahití, la arquitectura es validada por medio del prototipo Scan Mobile UD desarrollado en Java haciendo uso de Aglets el cual arroja una probabilidad de vulnerabilidad del 16,43% para el escenario propuesto
