Presentacion: antes de participar en el curso intensivo de 5 dias sobre agentes IA con Google y Kaggle creia entender los agentes. Spoiler: no era asi. Mi modelo mental consistia en envolver un LLM en un bucle infinito y convertirlo en agente con un par de condicionales. En cinco dias mi forma de pensar cambio por completo y pase de construir bots reactivos a diseñar sistemas deliberativos que planifican y se autocorrigen.

Diferencia clave entre reactivo y deliberativo: lo que me hizo despertar. Los agentes reactivos responden a un estimulo con otra accion. Son simples pero limitados. Los agentes deliberativos mantienen estado, razonan sobre objetivos y contexto, y toman decisiones basadas en memoria. Comprender esto me saco de la trampa de optimizar solo prompts y me obligo a pensar en arquitectura de sistema.

La memoria es mas dificil de lo que parece. Intentar pasar todo el historial de conversacion es costoso y poco efectivo. Separar memoria a corto plazo para la tarea actual y memoria episodica para recordar como se resolvieron problemas previos es la diferencia entre un prototipo y una herramienta utilizable en produccion.

El proyecto final: Agente Iterativo de Investigacion y Refinamiento IRRA. Mi objetivo fue evitar agentes de investigacion que se conforman con el primer resultado de buscador. Eso no es investigacion, es sesgo de confirmacion. IRRA incorpora un ciclo de autoevaluacion que obliga a verificar fuentes y buscar contradicciones.

Arquitectura y roles. La estructura que funciono incluye varios personajes que discuten entre si: Planner descompone la consulta y sugiere subpreguntas, Researcher recopila fuentes y hallazgos, Critic valida calidad y coherencia, y Writer elabora el informe final. Este bucle de confianza pero verificacion permite devolver hallazgos rechazados para refinamiento hasta alcanzar un umbral aceptable.

Como funciona el bucle de autocorreccion. Si el Critic rechaza hallazgos, los devuelve con retroalimentacion para que el Planner refine la estrategia de busqueda y el Researcher realice otra iteracion. En la practica esto produce mejores informes: mas fuentes citadas, mas contraste de evidencia y meno riesgo de aceptar informacion endeble o parcial.

Ejemplo practico. Al pedir beneficios del cafe la primera iteracion devolvio blogs superficiales. El Critic rechazo por falta de estudios clinicos y por omision de riesgos como ansiedad o problemas de sueno. Sin instruccion explicita el sistema pivoto hacia estudios clinicos y enfoque balanceado. Ese comportamiento fue sorprendente y muy util.

Resultados y metricas. En pruebas con 20 consultas IRRA cito en promedio mas fuentes y detecto contradicciones con mayor frecuencia que pipelines basicos de RAG, lo que mejora la calidad del resultado final y reduce el riesgo de respaldar informacion incorrecta.

Errores y lecciones. Mi primer Critic era excesivamente estricto y provoco un bucle infinito rechazando fuentes validas por criterios superficiales. Tras 47 iteraciones y consumo innecesario de llamadas API añadi controles como limites de rechazo y degradacion de criterios tras varios fallos. Lecciones: incorporar un sistema de confianza continuo en vez de un aprobado o rechazado binario y añadir limites de iteracion son imprescindibles.

Proximos pasos y mejoras. Implementaria una puntuacion de confianza para el Critic que permita calibrar verificaciones menores sin disparar bucles costosos. Tambien planeo integrar memoria persistente para que el agente no olvide fuentes validas y estudiar si el Critic necesita su propio metacritic o si eso añade complejidad sin valor.

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