La mayoría de los desarrolladores tratan los agentes de IA como chatbots con pasos adicionales. Haces una pregunta, obtienes una respuesta, sigues adelante. En el momento en que necesitas que un agente realmente haga algo —recuperar datos, actualizar una base de datos, tomar una decisión en múltiples pasos— ese modelo se rompe. Aquí es donde la arquitectura importa, y donde la mayoría de las implementaciones fallan dentro de las primeras dos semanas de producción.
Un agente de IA es un bucle, no un modelo. El modelo es el motor de decisión. El bucle es el sistema operativo que decide qué sucede a continuación.
El Bucle Central del Agente
Cada agente funcional sigue este patrón:
1. El usuario proporciona entrada/contexto
2. El LLM decide qué hacer (incluido: no hacer nada)
3. Si el LLM eligió una acción:
- Ejecutar la herramienta
- Capturar el resultado
- Devolver el resultado al LLM
4. Repetir hasta que el LLM diga
