Cómo los agentes de IA usan bucles de razonamiento, memoria y herramientas para completar tareas complejas de múltiples pasos de forma autónoma — mucho más allá de un simple intercambio prompt-respuesta.
Un único LLM en bucle con acceso a herramientas. En cada turno escribe una traza de razonamiento, elige una herramienta, observa el resultado y repite. Simple de implementar y sorprendentemente capaz para tareas bien definidas.
Un agente orquestador descompone la tarea y delega subtareas a agentes especializados — un programador, un investigador, un crítico — cada uno con sus propias herramientas y contexto. Permite paralelismo y especialización profunda.
Una fase de planificación genera primero la lista completa de pasos sin ejecutarlos. Un ejecutor trabaja luego paso a paso. Separar la planificación de la ejecución reduce la desviación en tareas de largo horizonte.
El LLM responde en un solo intento desde sus datos de entrenamiento. No puede buscar nada, ejecutar código para verificar, ni dividir una tarea compleja en pasos. Los problemas de múltiples pasos requieren que el usuario encadene prompts manualmente, copie resultados entre pasos y supervise cada etapa. Los errores se acumulan silenciosamente.
El LLM planifica, actúa y se autocorrige en un bucle. Busca información actualizada, escribe y ejecuta código para verificar sus respuestas, lee archivos, llama a APIs y prueba enfoques alternativos cuando uno falla — todo sin intervención humana en cada paso. Las tareas complejas se vuelven manejables.
El agente recibe el objetivo del usuario como prompt de sistema, junto con descripciones de cada herramienta disponible. Estos esquemas de herramientas (nombre, parámetros, descripción) le dicen al LLM lo que puede hacer sin codificar ninguna lógica. El agente también carga memorias de largo plazo relevantes — resultados de tareas pasadas, preferencias del usuario — para que comience informado, no en blanco. Esta configuración de contexto es la "memoria de trabajo" sobre la que el agente razonará.
El LLM genera un pensamiento: una oración de borrador que explica lo que sabe, lo que falta y qué probar a continuación. Luego emite una solicitud de herramienta estructurada — especificando qué herramienta llamar y con qué entradas — que el sistema host intercepta y enruta. El agente nunca ejecuta código por sí mismo; expresa la intención en un formato estructurado y el host lo ejecuta. Esta separación hace que el agente sea auditable: cada decisión está escrita en la transcripción antes de que ocurra.
El resultado de la herramienta se devuelve al contexto del agente como una nueva observación. El LLM ahora tiene nueva información: un resultado de búsqueda, salida de código, el contenido de un archivo, una respuesta de API. Lo lee, actualiza su razonamiento y decide si el objetivo se ha alcanzado o se necesita otro paso. Este bucle Observar → Pensar → Actuar es lo que hace que los agentes sean adaptativos — responden a lo que realmente ocurrió, no a lo que asumieron que ocurriría.
Después de cada observación el LLM verifica una condición de parada: ¿Se ha logrado el objetivo? ¿Se han completado todas las subtareas? ¿Se ha alcanzado un límite máximo de pasos? Cuando determina que la tarea está hecha, emite un mensaje de respuesta final — sintetizando todo el contexto en una respuesta coherente. Los buenos agentes también reportan lo que hicieron (llamadas a herramientas, fuentes) para que el usuario pueda verificar el trabajo, no solo confiar en la conclusión.