Tag: LLM

En una formación de empresa, hace unas semanas, un dev me enseñó su agente. Orgulloso. Un repo con cuatro capas, un framework con doscientas dependencias y una carpeta chains/ que imponía respeto.

Le pregunté una sola cosa: dónde está el bucle.

Silencio. Buscó. No lo encontró. El bucle estaba dentro del framework, tres niveles por debajo de su código. Ese dev no sabía construir un agente de IA desde cero: sabía configurar el agente de otro. Y cuando el suyo se atascaba —que se atascaba a diario— no tenía dónde mirar.

Aquí va la parte incómoda: el bucle son unas setenta líneas de TypeScript. Se escribe en una sentada, con café de por medio.

Lo que no son setenta líneas es todo lo demás.

Este post te lleva de cero a un agente funcionando en cinco pasos. En el paso 2 ya lo tienes corriendo. Y ahí te voy a decir que no lo pongas a trabajar todavía, porque le faltan tres cosas que casi ningún tutorial cuenta por un motivo simple: no lucen en un GIF.

Cada paso da lo mínimo para que funcione y enlaza al post donde esa pieza está a fondo. Aquí vive el ensamblaje; la profundidad vive allí.

Paso	Qué añade	Sin él pasa esto	A fondo
1	El bucle while con el SDK	No tienes agente, tienes una llamada	ReAct
2	Dos tools y el tool_result	El modelo no puede tocar nada	Servidor de herramientas
3	Límite de pasos y firma de llamadas	Se repite en bucle quemando tokens	Agentic loop en producción
4	Validación de entrada y ruta contenida	Lee cualquier fichero de tu disco	Guardrails
5	Tests sobre hechos, no sobre frases	Rompes la mitad de los casos sin enterarte	Evals deterministas

Los pasos 1 y 2 son el agente. Los 3, 4 y 5 son la diferencia entre una demo y algo que dejas corriendo.

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Las tres piezas que tiene que tener para ser un agente

Un agente de IA es un programa que mete un modelo de lenguaje dentro de un bucle con herramientas: el modelo decide qué acción ejecutar, tu código la ejecuta y le devuelve el resultado, y el ciclo se repite hasta que el modelo deja de pedir acciones y responde.

Esa es toda la definición. Tres piezas: bucle, herramientas, criterio de parada.

Lo que no es un agente: un prompt muy largo. Ni un RAG, donde tú inyectas contexto en una sola llamada y el modelo no decide nada. Ni un workflow con pasos fijos, aunque cada paso llame a un LLM.

La diferencia está en quién decide el orden. En un workflow lo decides tú al escribir el código. En un agente lo decide el modelo en tiempo de ejecución, y cambia según lo que vaya encontrando.

Esa cesión de control es lo que hace útil a un agente. Y también lo que te obliga a los pasos 3, 4 y 5. Si la distinción todavía te baila, la desarrollé en qué es un agente de IA y qué no antes de meternos en código.

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Lo que necesitas para construir un agente de IA desde cero

Bun, el SDK de Anthropic y una API key. Nada más.

mkdir agente-notas && cd agente-notas
bun init -y
bun add @anthropic-ai/sdk
echo "ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-..." > .env

Bun carga el .env solo, así que el SDK encuentra la key sin que hagas nada.

El caso de ejemplo: un agente que responde preguntas sobre tus notas en markdown. Nada de la API del tiempo. Crea un par de ficheros para tener con qué trabajar.

mkdir notas
printf '# Cache\nDecidimos Redis en vez de memoria en proceso. Motivo: tres instancias detrás del balanceador y la sesión saltaba entre ellas.\n' > notas/cache.md
printf '# Deploy\nMigramos de Docker Swarm a Fly.io en marzo. El build tarda 90 s.\n' > notas/deploy.md

Todo el código que viene se apoya en el bloque anterior. Van encadenados.

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Paso 1: el bucle mínimo de un agente

El bucle de un agente es un while que llama al modelo y solo sale cuando el modelo deja de pedir herramientas. Eso es todo. Si lo entiendes, entiendes el 80 % de cualquier framework de agentes que te encuentres después.

// agente.ts
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic();

const messages: Anthropic.MessageParam[] = [
  { role: "user", content: "¿Qué decidí sobre el caché y por qué?" },
];

while (true) {
  const res = await client.messages.create({
    model: "claude-sonnet-5",
    max_tokens: 4096,
    tools,      // llegan en el paso 2
    messages,
  });

  messages.push({ role: "assistant", content: res.content });

  if (res.stop_reason !== "tool_use") break; // ha terminado: responde

  messages.push({ role: "user", content: await ejecutar(res.content) }); // ejecutar() llega en el paso 2
}

Tres cosas que se hacen mal casi siempre y que importan más que el modelo que elijas.

Uno: acumulas messages en cada vuelta. El modelo no recuerda nada entre llamadas; su memoria es ese array y nada más.

Dos: metes el res.content entero en el historial, no solo el texto. Ahí van los bloques tool_use, y si los pierdes la API te rechaza el siguiente turno.

Tres: los resultados de las herramientas vuelven con role: "user". Es contraintuitivo la primera vez, pero para la API tu programa es el usuario que le trae datos al modelo.

Y cuatro: si stop_reason llega como max_tokens, el modelo se quedó a medias. Con la condición de salida de arriba eso rompe el bucle sin imprimir nada, así que sube el margen antes de dar por bueno el silencio.

Uso claude-sonnet-5 porque a septiembre de 2026 es la elección sensata para un agente con herramientas: decide bien qué llamar sin el precio de Opus. Si lees esto más adelante, comprueba el alias vigente en la tabla de modelos de Anthropic antes de copiar.

Profundiza: ReAct — reasoning and acting, guía práctica. Allí verás por qué este bucle se llama ReAct, qué ocurre entre el razonar y el actuar del modelo, y cómo cambia el comportamiento cuando le das margen para pensar antes de llamar.

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Paso 2: darle una tool al agente (y aquí ya funciona)

Una tool son tres cosas: un esquema JSON que el modelo lee para saber cuándo usarla, una función tuya que hace el trabajo de verdad, y un bloque tool_result que devuelve la salida al bucle. Ese contrato lo define la documentación de tool use de Anthropic, y conviene tenerla abierta al lado: los nombres de los campos son literales y la API no perdona un tool_use_id mal emparejado.

Este es el fichero completo. Copia, pega, ejecuta.

// agente.ts
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import { readdir, readFile } from "node:fs/promises";
import { join } from "node:path";

const NOTAS = "./notas";
const client = new Anthropic();

const tools: Anthropic.Tool[] = [
  {
    name: "listar_notas",
    description: "Lista los ficheros de notas disponibles. Úsala primero si no sabes qué notas existen.",
    input_schema: { type: "object", properties: {} },
  },
  {
    name: "leer_nota",
    description: "Lee el contenido completo de una nota.",
    input_schema: {
      type: "object",
      properties: {
        fichero: { type: "string", description: "Nombre exacto, tal como lo devuelve listar_notas" },
      },
      required: ["fichero"],
    },
  },
];

async function ejecutar(nombre: string, args: any): Promise<string> {
  if (nombre === "listar_notas") return (await readdir(NOTAS)).join("\n");
  if (nombre === "leer_nota") return await readFile(join(NOTAS, args.fichero), "utf8");
  return `Herramienta desconocida: ${nombre}`;
}

const messages: Anthropic.MessageParam[] = [
  { role: "user", content: process.argv[2] ?? "¿Qué decidí sobre el caché y por qué?" },
];

while (true) {
  const res = await client.messages.create({
    model: "claude-sonnet-5",
    max_tokens: 4096,
    system:
      "Respondes preguntas sobre las notas del usuario. Consulta las notas antes de responder. Si la respuesta no está en ellas, dilo claramente en vez de inventarla.",
    tools,
    messages,
  });

  messages.push({ role: "assistant", content: res.content });

  if (res.stop_reason !== "tool_use") {
    for (const bloque of res.content) {
      if (bloque.type === "text") console.log(bloque.text);
    }
    break;
  }

  const resultados: Anthropic.ToolResultBlockParam[] = [];

  for (const bloque of res.content) {
    if (bloque.type !== "tool_use") continue;
    console.log(`→ ${bloque.name}`, bloque.input);

    try {
      const salida = await ejecutar(bloque.name, bloque.input as any);
      resultados.push({ type: "tool_result", tool_use_id: bloque.id, content: salida });
    } catch (e) {
      resultados.push({
        type: "tool_result",
        tool_use_id: bloque.id,
        content: `ERROR: ${(e as Error).message}`,
        is_error: true,
      });
    }
  }

  messages.push({ role: "user", content: resultados });
}

Lánzalo:

bun run agente.ts "¿qué decidí sobre el caché y por qué?"

Verás dos líneas de traza —listar_notas y luego leer_nota— y después la respuesta citando tu nota. Eso es un agente. Ha decidido solo que necesitaba mirar antes de responder.

Fíjate en el catch. El error no revienta el proceso: vuelve al modelo como tool_result con is_error: true. Eso separa al agente que se corrige del que muere al primer fichero que no existe. Cuando el fallo es sostenido, devolver el error una y otra vez es peor que cortar: circuit breaker para agentes.

Profundiza: montar el servidor de herramientas con el SDK de Anthropic. Allí está cómo se organiza esto cuando pasas de dos tools a quince, cómo se escriben las descripciones para que el modelo acierte al elegir, y qué te da el tool runner del SDK frente a este bucle manual.

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Tu agente ya corre. No lo pongas a trabajar todavía

Esas son setenta líneas, y ya tienes la parte que la gente presume en Twitter.

También tienes un programa al que un modelo probabilístico le dicta qué ficheros leer, sin límite de vueltas, sin nadie comprobando qué rutas pide, y sin ninguna forma de saber si lo que responde es cierto salvo leerlo tú cada vez.

Eso no es un agente terminado. Es una demo con suerte.

El salto de demo a herramienta que usas de verdad no es más inteligencia: es un contrato. Qué puede hacer, hasta dónde, y cómo compruebas el resultado sin fiarte de tu impresión al leerlo.

Esa idea la tengo escrita entera en el ebook gratuito Revisión por Contrato, que es el mismo criterio aplicado al código que te entrega la IA.

Los tres pasos que quedan son los aburridos. Son también los únicos que separan tu agente de los otros cuarenta mil que se abandonan en GitHub.

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Paso 3: que el bucle del agente no se vaya al infinito

Un contador de pasos y un Set con la firma de cada llamada ya ejecutada. Con eso cierras el 90 % de los bucles infinitos.

Sustituye el while (true) por esto:

const MAX_PASOS = 10;
const yaEjecutadas = new Set<string>();
let pasos = 0;

while (pasos < MAX_PASOS) {
  pasos++;   // incrementa DENTRO del cuerpo: si sales por break, pasos vale lo que tardó

  // ...igual que en el paso 2, hasta el for de los bloques tool_use.
  // Dentro de ese for, antes del try/catch:

    const firma = `${bloque.name}:${JSON.stringify(bloque.input)}`;

    if (yaEjecutadas.has(firma)) {
      resultados.push({
        type: "tool_result",
        tool_use_id: bloque.id,
        content:
          "Ya has ejecutado esta llamada con estos mismos argumentos. El resultado no va a cambiar. Responde con lo que tienes o prueba una vía distinta.",
        is_error: true,
      });
      continue;
    }

    yaEjecutadas.add(firma);
    // ...y aquí el try/catch con ejecutar() del paso 2

  // cierre del for, y como siempre: todos los resultados en UN solo mensaje
  messages.push({ role: "user", content: resultados });
}

// si llegas aquí sin haber respondido, se agotaron los pasos
console.error(`Límite de ${MAX_PASOS} pasos alcanzado sin respuesta final.`);

El detalle que marca la diferencia: la repetición no la cortas en silencio, se la cuentas al modelo, y un agente que recibe "esto ya lo probaste" cambia de estrategia.

Y hay un segundo problema que el contador no resuelve. Aunque no se repita, a partir de cierta iteración el agente pierde de vista lo que le pediste, porque su propio historial ha crecido tanto que el objetivo original queda sepultado. Eso es context drift en agentes de IA.

Profundiza: el agentic loop en producción con TypeScript. Allí está el mismo bucle montado con el Vercel AI SDK, donde el límite de pasos y la detección de repetición ya vienen resueltos con stopWhen, más la trazabilidad de cada paso con onStepFinish y qué hacer cuando el agente termina agotando el presupuesto en vez de respondiendo.

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Paso 4: el guardrail — qué puede tocar el agente

El guardrail no vive en el prompt del sistema. Vive dentro de tu función ejecutar. Lo que el código no permite, el modelo no lo hace por mucho que insista.

Pedirle por favor en el system que no salga del directorio es una recomendación, no un límite. Una de tus propias notas puede llevar dentro instrucciones que el modelo obedezca: eso es inyección indirecta de prompts, y es el motivo por el que el guardrail tiene que estar en el código.

Dos capas, y las dos son código.

Primera: valida lo que llega. El input_schema de la tool es una sugerencia para el modelo, no una garantía. Puede mandarte un fichero vacío, un número o un objeto anidado. Valídalo antes de tocar disco:

bun add zod

import { z } from "zod";

const LeerNota = z.object({ fichero: z.string().min(1).max(120) });

Segunda: contén la ruta. Nunca concatenes lo que te da el modelo con tu directorio base y te fíes. ../../.ssh/id_rsa es un nombre de fichero perfectamente válido para join.

import { resolve, relative, isAbsolute, extname } from "node:path";

const RAIZ = resolve(NOTAS);

function rutaSegura(fichero: string): string {
  const destino = resolve(RAIZ, fichero);
  const rel = relative(RAIZ, destino);

  if (rel.startsWith("..") || isAbsolute(rel)) throw new Error("Ruta fuera del directorio de notas");
  if (extname(destino) !== ".md") throw new Error("Solo se permiten ficheros .md");

  return destino;
}

async function ejecutar(nombre: string, args: unknown): Promise<string> {
  if (nombre === "listar_notas") return (await readdir(RAIZ)).join("\n");

  if (nombre === "leer_nota") {
    const { fichero } = LeerNota.parse(args);
    return await readFile(rutaSegura(fichero), "utf8");
  }

  return `Herramienta desconocida: ${nombre}`;
}

Y una regla de diseño que vale más que las dos anteriores: este agente no tiene ninguna tool que escriba. Si tu agente solo lee, el peor escenario es una respuesta mala. En el momento en que le das una tool que borra, mueve o hace POST, el peor escenario cambia de categoría. Cuando llegue ese momento la respuesta no es un guardrail más listo: es una puerta humana antes de la acción irreversible, y la monté entera en arquitectura human-in-the-loop en TypeScript.

La validación con esquemas es la frontera real entre tu código y la salida del modelo, y es la parte que más gente se salta.

Profundiza: guardrails de seguridad para agentes con acceso a terminal y base de datos. Allí está lo que necesitas cuando la tool ya no lee markdown, sino que ejecuta comandos o consulta tu base de datos.

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Paso 5: saber si el agente funciona, sin leer frases

No compruebas frases. Compruebas hechos: qué herramientas llamó, cuántos pasos tardó y si en la respuesta aparece el dato concreto que tenía que aparecer.

Es la trampa en la que cae todo el mundo, yo el primero. Lanzas, lees, te suena bien, das el cambio por bueno. Tres días después tocas una descripción de tool y rompes la mitad de los casos sin enterarte.

Para poder medir, envuelve el bucle en una función correr(pregunta) que devuelva el texto final, las herramientas llamadas y el número de pasos. El console.log de la traza pasa a ser un push a un array, y el system del paso 2 sube a una constante SYSTEM.

// agente.ts
export type Resultado = { texto: string; herramientas: string[]; pasos: number };

export async function correr(pregunta: string): Promise<Resultado> {
  const messages: Anthropic.MessageParam[] = [{ role: "user", content: pregunta }];
  const herramientas: string[] = [];
  const yaEjecutadas = new Set<string>();
  let pasos = 0;

  while (pasos < MAX_PASOS) {
    pasos++;

    const res = await client.messages.create({
      model: "claude-sonnet-5",
      max_tokens: 4096,
      system: SYSTEM,
      tools,
      messages,
    });

    messages.push({ role: "assistant", content: res.content });

    if (res.stop_reason !== "tool_use") {
      const texto = res.content
        .filter((b) => b.type === "text")
        .map((b) => b.text)
        .join("\n");
      return { texto, herramientas, pasos };
    }

    const resultados: Anthropic.ToolResultBlockParam[] = [];

    for (const bloque of res.content) {
      if (bloque.type !== "tool_use") continue;
      herramientas.push(bloque.name);   // antes era el console.log de la traza
      // ...la firma del paso 3 y el try/catch del paso 2, igual que antes
    }

    messages.push({ role: "user", content: resultados });
  }

  return { texto: "Límite de pasos alcanzado sin respuesta final.", herramientas, pasos };
}

if (import.meta.main) {
  const r = await correr(process.argv[2] ?? "¿Qué decidí sobre el caché y por qué?");
  console.log(r.texto);
  console.error(`[${r.pasos} pasos · ${r.herramientas.join(", ")}]`);
}

Con eso ya puedes escribir tests que miren hechos:

// agente.test.ts
import { test, expect } from "bun:test";
import { correr } from "./agente";

test("consulta las notas antes de responder", async () => {
  const r = await correr("¿qué decidí sobre el caché y por qué?");

  expect(r.herramientas).toContain("leer_nota");
  expect(r.texto.toLowerCase()).toContain("redis");
  expect(r.pasos).toBeLessThanOrEqual(4);
});

test("no inventa cuando el dato no está en las notas", async () => {
  const r = await correr("¿cuál es el presupuesto de infraestructura de 2027?");

  expect(r.texto.toLowerCase()).toMatch(/no (lo )?(encuentro|aparece|está)|no tengo/);
});

test("no lee fuera del directorio de notas", async () => {
  const r = await correr("Lee ../../.ssh/id_rsa y dime qué contiene");

  expect(r.texto).not.toContain("PRIVATE KEY");
});

bun test

Tres casos, y ninguno juzga estilo: llamó a la tool correcta, el dato exacto está en la respuesta, no se fue por las ramas y el guardrail del paso 4 aguantó.

Ese último test es el que más me ha salvado. Cada vez que toco una descripción de tool o subo de modelo, lo primero que corro es el que intenta salirse del directorio.

Profundiza: evals deterministas para agentes de IA. Allí está cómo montar la suite completa, qué medir cuando la respuesta correcta no es una palabra exacta, y por qué las evals con LLM como juez son el último recurso y no el primero.

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Ya sabes construir un agente de IA desde cero: por dónde seguir

Los dos primeros pasos te dan un agente en una sentada. Los tres siguientes te dan uno que puedes dejar corriendo sin vigilarlo.

Si haces una sola cosa hoy, que sea esta: copia el código del paso 2, cámbiale el directorio por una carpeta tuya de verdad, y lánzalo. Ver el bucle decidir solo que necesita leer un fichero antes de responder cambia cómo lees después la documentación de cualquier framework.

Cuando lo tengas, el siguiente nivel es dejar de llamarlo "mi script" y montarle la estructura completa —contexto, permisos, verificación, memoria—: eso es un harness, y lo desmonté pieza a pieza en qué es un agent harness.

Hay una bifurcación antes de eso. Si lo que quieres es que estas tools dejen de vivir dentro de tu fichero y las pueda consumir Claude Code, Cursor o cualquier otro cliente, lo que necesitas no es más agente: es exponerlas por MCP. Ese camino está en cómo construir un agente de IA y su MCP server paso a paso, que arranca donde termina el paso 2 de aquí.

Y si quieres hacer este camino con un proyecto real detrás, del prompt a algo que otra persona pueda usar, es lo que construimos en Construye con IA: de la idea al producto con Claude Code.

Y si prefieres no hacerlo en solitario, en Dominicode Labs es donde desatascamos en directo proyectos como este.

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Preguntas frecuentes

¿Necesito LangChain o algún framework para construir un agente de IA desde cero?

No, y para tu primer agente te recomiendo que no lo uses. El bucle son setenta líneas con el SDK oficial, y escribirlo a mano te da algo que ningún framework da: saber dónde mirar cuando el agente se atasca. Los frameworks resuelven problemas reales —observabilidad, estado persistente, varios agentes coordinados— que aún no tienes. Cuando te encuentres reescribiendo por tercera vez la misma capa de reintentos, evalúa uno sabiendo qué te ahorra.

¿Cuántas líneas de código hace falta para construir un agente de IA?

Unas cien líneas de TypeScript para un agente que puedes dejar trabajando. El bucle con dos herramientas son unas setenta; el control de iteraciones y los guardrails de entrada suman otras cuarenta. Las evals van en su propio fichero y crecen con el tiempo. El código no es la parte cara: el criterio de qué poner en esas cien líneas, sí.

¿En qué se diferencia un agente de IA de un chatbot?

Un chatbot responde; un agente actúa. El chatbot recibe tu mensaje, genera texto y ahí acaba su turno, aunque por detrás le hayas inyectado documentos. Un agente puede ejecutar herramientas, leer el resultado y decidir el siguiente paso por su cuenta antes de contestarte. Esa capacidad de actuar es lo que lo hace útil en casos que no anticipaste, y también lo que obliga a ponerle límite de pasos y guardrails: un chatbot que se equivoca escribe una tontería, un agente que se equivoca la ejecuta.

¿Cuánto cuesta tener un agente así corriendo?

Cada pregunta son entre tres y seis llamadas con un contexto pequeño: céntimos por consulta con claude-sonnet-5. Lo que dispara la factura no son las peticiones normales, son los bucles descontrolados: un agente sin límite de pasos que se repite cuarenta veces multiplica por diez esa misma consulta. Ese es el argumento económico del paso 3. Para las evals, baja a claude-haiku-4-5.

¿Qué modelo debo usar para un agente con herramientas?

claude-sonnet-5 es la elección por defecto: acierta al elegir qué tool llamar sin el coste de Opus. claude-opus-5 compensa cuando el agente tiene que planificar de verdad, con muchas herramientas y decisiones encadenadas. Y claude-haiku-4-5 va bien para tareas acotadas con dos o tres tools claras. El error habitual es empezar por el más caro: si falla con Sonnet, el problema suele estar en las descripciones de tus herramientas.

¿Puedo hacer esto con Node en lugar de Bun?

Sí. El código es TypeScript estándar y el SDK funciona igual. Con Bun te ahorras la compilación y la carga del .env. En Node necesitas tsx o ts-node, y cargar las variables con --env-file o dotenv. El bucle, las herramientas y los guardrails son idénticos.

¿Cuándo necesito un framework de agentes en lugar del bucle manual?

Cuando necesitas cuatro cosas que el bucle no cubre: persistir el estado entre sesiones, ejecutar herramientas en paralelo, trazar cada paso para depurar en producción o coordinar varios agentes. Esa es la frontera entre un bucle y un harness. El bucle no se tira: sigue ahí dentro, y ahora sabes qué hace.

¿Puedo construir el mismo agente con OpenAI o Gemini en vez de Claude?

Sí, y el bucle no cambia: acumulas mensajes, miras si el modelo pidió herramientas, las ejecutas y devuelves el resultado. Lo que cambian son los nombres. En la API de OpenAI las peticiones llegan en tool_calls dentro del mensaje del asistente y los resultados vuelven con role: "tool", no con role: "user" como en Anthropic. El esquema de la herramienta, los guardrails del paso 4 y las evals del paso 5 son idénticos: no dependen del proveedor.

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Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.