Por dentro: el bucle

En la lección anterior viste que un agente de IA es un modelo de lenguaje con herramientas, un objetivo y un bucle. Aquí lo abres por dentro. Es más sencillo de lo que parece, y entenderlo te ahorra sustos.

Verás qué pasa en cada vuelta, quién hace cada cosa y por qué a veces se atasca o da vueltas sin avanzar.

Después harás de programa: un agente de juguete te irá pidiendo cosas y tú decidirás qué hacer con cada petición.

• Pide: el modelo elige qué herramienta usar.
• Hace: el programa la ejecuta y le da el resultado.
• Repite: hasta terminar o llegar al tope.

Una vuelta del bucle

Un agente trabaja por vueltas. En cada una pasan cuatro cosas, siempre en el mismo orden:

1. El programa se lo pasa todo al modelo: el objetivo, las herramientas que tiene y lo que ha pasado hasta ahora.
2. El modelo decide: o pide una herramienta, con su nombre y sus datos, o da la respuesta final.
3. El programa ejecuta la herramienta y guarda el resultado, aunque sea un error.
4. Vuelta a empezar, ya con ese resultado dentro.

Anthropic lo resume así: un agente suele ser un modelo que usa herramientas en un bucle, según lo que le devuelve su entorno. No hay un truco especial. Lo que lo hace agente es que el modelo decide el siguiente paso en cada vuelta, a la vista del resultado del anterior.

Por qué se atasca o da vueltas

El modelo no recuerda nada de una vuelta a otra. En cada una, el programa le vuelve a pasar todo lo anterior, y eso tiene un límite: su ventana de contexto. Anthropic lo llama un recurso finito: cuanto más se llena, peor recuerda lo que hay dentro.

De ahí salen los fallos típicos:

• Da vueltas: repite la misma petición porque no ve que ya la hizo o porque el resultado no le sirve.
• Se inventa un paso: da por hecho algo que ninguna herramienta le ha devuelto.
• Se pierde: en tareas largas, olvida lo que pediste al principio.

Por eso todo agente necesita una condición de parada. Termina cuando responde sin pedir herramientas o cuando llega a un tope de vueltas, como recomiendan Anthropic y OpenAI. El agente de la lección 5 para, como mucho, en diez.

El modelo no ejecuta nada

Es lo más importante de la lección. Cuando un agente «busca un precio» o «envía un correo», el modelo no lo hace. Solo escribe una petición: qué herramienta quiere y con qué datos, como buscar_precio("patatas"). Quien la ejecuta es el programa que lo rodea. Anthropic, Google y OpenAI lo explican igual en su documentación.

Tiene dos consecuencias. La buena: el agente solo puede hacer lo que permiten sus herramientas; sin una para pagar, no puede pagar. El aviso: si el programa ejecuta todo lo que pide el modelo sin mirar, el control lo tiene el modelo. Por eso los límites se ponen en el programa (lección 6).

En la práctica siguiente, tú eres el programa. Un agente de la compra tiene que buscar dos precios, anotarlos y darte el total. En cada vuelta verás lo que pide y elegirás qué haces. Fíjate también en cuántos mensajes lee el modelo en cada vuelta: van creciendo.

Hazlo: el bucle de una tarea tuya

1. Elige una de las dos tareas que apuntaste en la lección 1. Si no la hiciste, piensa en una de tu semana que tenga varios pasos.
2. Escribe el objetivo en una frase, como se lo pedirías.
3. Apunta las herramientas que necesitaría: buscar, leer, anotar, enviar…
4. Decide cuándo debe parar y qué no debe hacer sin preguntarte.

No hace falta que sea perfecto. En la lección 4 lo convertirás en las reglas de tu asistente y en la 6 le pondrás permisos.

• Un objetivo claro: en una frase.
• Pocas herramientas: las justas para la tarea.
• Un tope: cuándo para y qué te pregunta.