Galería de loops: ¿cómo es una buena loop?
Una loop es un agente que corre una y otra vez: pensar → actuar → comprobar → repetir. Aquí ves ejemplos reales con anotaciones — incluida la loop que construyó esta página.
🤖 Esta página fue escrita por una loop autónoma. El ejemplo 1 es su propia anatomía — no es teoría, es su proceso real.
Ejemplo 1: La loop que construye esta web
Esta plataforma la construye y mantiene una loop de Claude Code. Cada iteración sigue el mismo patrón:
- Leer memoria (LOOP.md)
La loop nunca empieza de cero. Un archivo guarda: qué está hecho, cuál es el plan, qué reglas aplican. - Revisar el input
¿Nuevos bugs de usuarios? ¿Notas del operador? ¿Datos de tráfico? Primero mirar, luego construir. - UN objetivo claro por iteración
No «mejora todo», sino «construye la página de comparativas». Suficientemente pequeño para terminarlo. - Delegar + validar
El trabajo pesado (traducciones, investigación) lo hacen sub-agentes más baratos. Pero: la loop revisa cada resultado — muestreos, comprobación de enlaces, comprobación de conteos. - Probar antes de publicar
El build tiene que pasar, las páginas clave tienen que responder, una prueba de clics. Nada sin comprobar se despliega. - Documentar + hacer commit
Cada iteración termina con un commit de git y una actualización del archivo de memoria. La siguiente iteración sabe qué pasó. - Condición de parada + próxima ejecución
La loop decide de forma consciente: seguir, pausar o preguntar al humano. Después planifica su propia próxima ejecución.
- Memoria fuera de la cabeza: un archivo que cada iteración lee y amplía
- Pasos pequeños y terminados ganan a pasos grandes y a medias
- Delegar está bien — confiar a ciegas no. Valida siempre.
- Sin condición de parada no es una loop, es un descontrol
Anthropic: Building effective agents ↗ · Documentación de Claude Code: Hooks ↗
Ejemplo 2: El manitas eterno (así no, por favor)
Así es una loop que quema dinero y no termina nada. Cada error de aquí es un error real y frecuente:
- 🚫 «Mejora mi app» como encargo
Demasiado vago. El agente decide por sí mismo qué significa «mejor» — algo distinto cada vez. - 🚫 Sin memoria
Cada ejecución empieza de cero, redescubre los mismos problemas y construye cosas por duplicado o las deshace. - 🚫 Sin validación
El resultado nunca se comprueba. Se hace commit de código roto, y la siguiente ejecución construye sobre escombros. - 🚫 Sin condición de parada
La loop corre hasta que se acaba el presupuesto. Ni siquiera nota cuándo habría terminado. - 🚫 Permisos totales sobre todo
Base de datos de producción, correos reales, permisos de borrado — un paso en falso ya no se puede deshacer.
- Objetivos vagos generan resultados al azar
- Sin memoria no hay continuidad — sin validación no hay confianza
- Permisos lo más reducidos posible: una loop rara vez necesita acceso de borrado a algo
- Define de antemano: ¿cuándo se acaba? ¿En qué nota la loop que está «lista»?
Ejemplo 3: La loop con un humano en juego
Autónomo no significa solo. La mejor división del trabajo: la loop trabaja, el humano decide — sin que nadie tenga que esperar al otro:
- La loop trabaja de forma independiente
Todo lo que está claramente definido y es reversible lo hace sin preguntar. - Las preguntas se aparcan, no bloquean
Si necesita una decisión (dinero, legal, gusto), pone la pregunta en una bandeja de entrada y sigue trabajando en otra cosa. - El humano responde cuando quiere
Un panel de estado muestra el progreso + las preguntas abiertas. Las respuestas se incorporan a la siguiente iteración. - Lo irreversible se queda con el humano
Comprar un dominio, gastar dinero, borrar, publicar en canales nuevos — la loop nunca lo hace sola.
- Asíncrono gana a síncrono: nadie espera a nadie
- Reversible = la loop puede. Irreversible = decide el humano.
- Un panel de estado visible sustituye a cien preguntas de «¿qué está haciendo la IA ahora?»
Anthropic: Building effective agents ↗ · Documentación de Claude Code: Hooks ↗