El Agent Loop: pensar → actuar → comprobar → repetir
El agent loop es el ciclo con el que un agente de IA resuelve una tarea paso a paso.
Los cuatro pasos
Un agente de IA suele trabajar en un bucle:
- Pensar: ¿cuál es el siguiente paso razonable para este objetivo?
- Actuar: invocar una herramienta (leer un archivo, ejecutar código, llamar a una API)
- Comprobar: mirar el resultado, ¿funcionó? ¿hay información nueva?
- Repetir: volver al paso 1, hasta alcanzar el objetivo o hasta que se detenga
¿Por qué un bucle en vez de un solo paso?
Porque las tareas reales rara vez se resuelven de un tirón. Arreglar un bug puede necesitar: leer el archivo, entender el error, proponer un cambio, ejecutar tests, comprobar el resultado, ajustar. Cada ronda aporta información nueva que influye en la siguiente decisión.
Un ejemplo
Objetivo: "Arregla el test que falla." Ronda 1: el agente lee el mensaje de error. Ronda 2: abre el archivo afectado. Ronda 3: cambia una línea. Ronda 4: vuelve a ejecutar el test. Ronda 5: test en verde, listo.
El peligro: bucles sin fin
Sin límites, un agente puede perderse: probar eternamente la misma solución equivocada o disparar los costes. Por eso los buenos agentes necesitan condiciones de parada: un número máximo de rondas, un límite de presupuesto o una condición de éxito clara.
EJEMPLO
Objetivo: 'Que todos los tests pasen en verde.' Loop: ejecutar tests → leer errores → cambiar código → volver a ejecutar tests → repetir hasta que estén en verde o se alcance el límite.
QUIZ RÁPIDO
¿Por qué los agentes trabajan en bucle en vez de en un solo paso?
FUENTES
- Anthropic: Building effective agents ↗ www.anthropic.com
- Documentación de OpenAI: Agentes ↗ platform.openai.com
- Wikipedia: Agente de software ↗ de.wikipedia.org