Este estudio presenta un vehículo guiado automatizado (AGV) avanzado diseñado específicamente para su aplicación en sistemas de acuicultura en recirculación (RAS). El AGV propuesto integra sin problemas la alimentación automatizada, el monitoreo en tiempo real y un sistema inteligente de planificación de rutas para mejorar la eficiencia operativa. Para lograr una navegación óptima y adaptativa, se desarrolla un algoritmo híbrido que incorpora optimización basada en Newton-Raphson (NRBO) junto con optimización por colonia de hormigas (ACO). Además, redes Q profundas en duelo (DQNs en duelo) optimizan dinámicamente parámetros críticos, mejorando así la adaptabilidad del algoritmo a las complejidades de los entornos RAS. Tanto los experimentos basados en simulación como los del mundo real respaldan la efectividad del sistema, demostrando una velocidad de convergencia superior, calidad de ruta y eficiencia operativa general en comparación con métodos tradicionales. Los hallazgos de este estudio destacan el potencial del AGV para mejorar la precisión y sostenibilidad en la gestión de acuicultura en recirculación.