Introducción a los agentes: de responder preguntas a completar tareas

De la respuesta a la acción

Una interacción convencional de preguntas y respuestas suele terminar al generar texto. Un agente, además, debe elegir acciones en función de un objetivo y avanzar a partir de los resultados de su ejecución.

Tomemos como ejemplo la organización de documentación técnica: primero se delimita el tema, después se busca información, se comprueba si los resultados son pertinentes y, por último, se elabora un resumen. Si no se encuentra información útil, hay que ajustar la consulta, no presentar la información que falta como si fueran hechos.

Comprender el ciclo de retroalimentación

Un objetivo no se convierte en una respuesta de una sola vez. Tras ejecutar una acción, su resultado debe incorporarse a la siguiente decisión: ¿hay información suficiente?, ¿son fiables los resultados?, ¿es necesario continuar?

El siguiente pseudocódigo ilustrativo se ha añadido para este ejemplo de aprendizaje. No es código del proyecto original ni una implementación que pueda ejecutarse directamente:

// 说明性伪代码：工具、检查函数尚未实现
async function collectNotes(topic: string) {
  for (let attempt = 0; attempt < 3; attempt++) {
    const results = await search(topic, attempt);
    if (isRelevant(results)) return summarize(results);
  }
  return { status: "需要补充信息", notes: [] };
}

Tener condiciones de parada claras es más importante que reintentar indefinidamente. Este código solo muestra la estructura; no representa un sistema de agentes probado en la práctica.

Tres preguntas para empezar

1. ¿A qué información puede acceder?
2. ¿Qué acciones tiene permiso para ejecutar?
3. ¿Cómo se determina que la tarea ha terminado o que es necesario detenerse?

La información, los permisos y los criterios de finalización convierten la idea abstracta de «inteligencia» en un proceso que se puede examinar.

Ejercicio práctico

Dibuja el flujo «buscar—comprobar—organizar» y define condiciones de salida tanto para la ausencia de resultados como para los resultados repetidos.

Este artículo solo ofrece ideas para aprender; no presenta resultados de pruebas realizadas por el propietario del sitio. En el siguiente artículo seguiremos explorando, a través de ReAct, la relación entre la acción y la retroalimentación.