No hace falta ser desarrollador para entender la mecánica: todos los agentes, del más sencillo al más sofisticado, giran en el mismo bucle. Aquí está, etapa por etapa.
Objetivo → 1 · Percibir → 2 · Reflexionar → 3 · Actuar → 4 · Verificar ↺ → Resultado
El agente gira en este bucle hasta alcanzar el objetivo, agotar su número máximo de etapas — o pedirte ayuda.
1 · Percibir. El agente recibe un desencadenante (llega un correo, suena una hora, depositas una solicitud) y reúne el contexto: el mensaje, tus archivos, el historial de la tarea.
2 · Reflexionar. El modelo de lenguaje descompone el objetivo en etapas, elige la herramienta adecuada y redacta, si hace falta, el contenido (una respuesta, una consulta, un plan).
3 · Actuar. El agente llama a una herramienta: enviar el correo, consultar una base de datos, hacer clic en un navegador, crear un archivo. Es el momento en el que la IA deja de hablar y empieza a hacer.
4 · Verificar. El agente mira el resultado de su acción: éxito, error, información nueva. Ajusta la etapa siguiente — o vuelve a empezar de otra manera. Es esta verificación lo que distingue a un agente de un simple script: reacciona a lo que pasa de verdad.
En el centro, un gran modelo de lenguaje (GPT, Claude, Gemini, Mistral…). Comprende las solicitudes, razona y redacta — pero, solo, no puede hacer otra cosa que producir texto. Todo lo que va más allá de la conversación pasa por las herramientas.
Una herramienta es una función que el agente puede llamar: «leer este correo», «crear este evento», «buscar en esta base». Para evitar que cada programa invente su propio enchufe, se ha impuesto un estándar abierto: MCP (Model Context Protocol), que permite conectar miles de herramientas existentes a casi todos los agentes. Nuestra ficha MCP (Model Context Protocol) explica cómo utilizarlo, y el glosario define los términos vecinos (API, A2A…).
A corto plazo, el agente mantiene el hilo en su «ventana de contexto»: la tarea en curso, los últimos intercambios. A largo plazo, algunos agentes conservan notas, preferencias o documentos de referencia que releen en cada misión — eso es lo que da la impresión de que «aprenden» tus hábitos. En la práctica, releen unas notas muy buenas.
El bucle puede descarrilar: un agente que verifica mal puede entrar en bucle, repetir una acción costosa o perseguir un objetivo mal formulado con mucha convicción. Por eso los sistemas serios añaden límites en el propio bucle: número máximo de etapas, presupuestos con tope, validaciones humanas en los puntos sensibles. Es el tema de la guía Riesgos y salvaguardas — y, por el lado de la construcción, de nuestra ficha LiteLLM.
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