Notas prácticas: Bucles agentes y patrones de diseño
Guía práctica paso a paso: Bucles agentes y patrones de diseño: contratos, verificaciones y espacios para código reutilizable para los equipos que implementan este patrón.
Las notas siguientes reconstruyen un enfoque práctico relacionado con “Bucles de agencia y patrones de diseño”. Se da prioridad a los contratos, las verificaciones y los marcadores de posición para código reutilizable, en lugar de a enfoques motivacionales. Al trabajar en la etapa de visión general, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Registre los tiempos de ejecución y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visible el costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando se pasa de la demostración a entornos compartidos.
1. Bucle Planificar–Actuar–Verificar
La etapa de verificación del Plan Act 1 funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el grafo. Mantenga el estado del grafo plano y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación del proceso.
// Pseudo-code: Node/TypeScript orchestrating Claude as an agent
async function planActVerifyLoop(ticket) {
let iteration = 0;
const maxIterations = 5;
while (iteration < maxIterations) {
iteration++;
// 1. PLAN: ask Claude for the next step
const plan = await claude.chat({
model: "claude-3-opus",
messages: [
{
role: "user",
content: `You are a coding agent working on ticket ${ticket.id}.
Goal: Make tests pass for this ticket without changing public APIs.
Current context:
${ticket.description}
${ticket.latestFailureLog}
What is the single most useful next action?`
}
]
});
// 2. ACT: execute the suggested action if it's in the allowed action space
const action = parseAction(plan);
const result = await executeAction(action); // run tests, edit file, etc.
// 3. VERIFY: use tests as verification
const verification = await runTests(ticket.testSuite);
if (verification.allPassing) {
return { status: "done", iterations: iteration };
}
// Attach the failure output back into ticket context
ticket.latestFailureLog = verification.failureOutput;
}
return { status: "budget_exhausted" };
}
Bucle ReAct (Razón + Acción)
La etapa Reason Act del bucle ReAct funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente tanto el camino óptimo como el de recuperación juntos. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Mantenga el estado del grafo plano y tipado; los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación después de las interrupciones.
# Pseudo-code: Python coordinator orchestrating Claude tool calls
def react_loop(incident):
iteration = 0
max_iterations = 6
while iteration < max_iterations:
iteration += 1
# REASON: Claude decides what to inspect next
reasoning = claude.chat(
model="claude-3-opus",
messages=[
{
"role": "user",
"content": f"""
You are an SRE assistant triaging a payment incident.
Incident summary:
{incident.summary}
Recent metrics:
{incident.latest_metrics}
Logs snippet:
{incident.logs_snippet}
Decide one next diagnostic action from:
- CHECK_METRICS
- CHECK_LOGS
- CHECK_DB_HEALTH
- SUMMARIZE_FINDINGS_AND_RECOMMEND_ACTION
Explain your reasoning briefly and output JSON with 'action' and 'target'.
"""
}
]
)
action = parse_json(reasoning)
if action["action"] == "SUMMARIZE_FINDINGS_AND_RECOMMEND_ACTION":
return claude.chat(... ) # final summary + recommended steps
# ACT: run the selected diagnostic
observation = run_diagnostic(action, incident)
# Update incident state for the next reasoning step
incident.update_with_observation(observation)
3. Bucle Reflect–Revise
La etapa del ciclo 3 Reflect Revise funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una sola responsabilidad y no a un proceso complicado. Mantenga el estado del grafo simple y tipado; los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y causan interrupciones en la continuación del proceso. La etapa del ciclo 3 Reflect Revise funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita sorpresas en los costos cuando el proceso pasa de la fase de demostración a entornos compartidos.
async function reflectReviseLoop(draftInput: string) {
// 1. GENERATE
const draft = await claude.chat({
model: "claude-3-opus",
messages: [
{
role: "user",
content: `
Write a customer-facing email explaining a declined payment due to suspected fraud.
Constraints:
- empathetic but clear
- no admission of fault
- no promises about future approvals
Context:
${draftInput}
`
}
]
});
// 2. CRITIQUE (using a cheaper model as checker)
const critique = await claude.chat({
model: "claude-3-haiku",
messages: [
{
role: "user",
content: `
You are a compliance checker.
Review the following email for:
- policy violations
- misleading statements
- over-commitments
Output a JSON with:
- issues: list of strings
- safe: boolean
Email:
${draft.content}
`
}
]
});
const review = JSON.parse(critique.content);
if (review.safe) {
return draft.content;
}
// 3. REVISE
const revised = await claude.chat({
model: "claude-3-opus",
messages: [
{
role: "user",
content: `
You wrote this email:
${draft.content}
Compliance issues:
${review.issues.join("\n")}
Rewrite the email to resolve all issues while preserving intent.
`
}
]
});
return revised.content;
}
Ciclo de boceto–prueba–corrección
En la fase de bucle de corrección de pruebas preliminares, defina las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin necesidad de leer todo el sistema. Coloque la aprobación humana en aquellos procesos que generan gastos o modifican datos de producción. La conexión realizada en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
async function draftTestFixLoop(issue: Issue) {
const maxIterations = 4;
let iteration = 0;
while (iteration < maxIterations) {
iteration++;
// DRAFT: Claude proposes code changes
const patch = await claude.chat({
model: "claude-3-opus",
messages: [
{
role: "user",
content: `
You are an autonomous coding agent.
Ticket:
${issue.title}
${issue.body}
Current failing tests:
${issue.failingTests}
Propose a minimal patch as a diff that makes tests pass
without changing public APIs.`
}
]
});
applyPatchToGitRepo(patch.content);
// TEST: run CI locally or via API
const testResult = await runCi(issue.branchName);
if (testResult.success) {
// FIX_DONE: open a PR with the diff
await openPullRequest(issue, patch.content);
return { status: "done" };
}
// FEEDBACK: update failingTests for next iteration
issue.failingTests = testResult.failureSummary;
}
return { status: "needs_human_review" };
}
Bucle Critic–Builder (creador–verificador)
En la fase de verificación del creador de Critic Builder, defina las entradas, el responsable de la tarea y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la tarea desde un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las intentonas repetidas, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Incluya la aprobación humana en aquellos casos que impliquen gastos o cambios en los datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a la completitud del producto desde el punto de vista empresarial.
Bucle de intentonas con memoria
En la etapa del bucle de Reintentar con memoria, defina las entradas, el responsable de la tarea y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la tarea a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando una tarea falla, el error debe indicar una única responsabilidad y no un proceso complicado. Incluya la aprobación humana en aquellas acciones que implican gastos o modificaciones en datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a una solución completa para los negocios. En la etapa del bucle de Reintentar con memoria, defina las entradas, el responsable de la tarea y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la tarea a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Registre los tiempos de ejecución y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad temprana del costo evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de entornos de demostración a entornos compartidos.
.def retry_with_memory_loop(task, max_attempts=3):
failures = []
for attempt in range(1, max_attempts + 1):
# Ask Claude to consider past failures before deciding the next move
decision = claude.chat(
model="claude-3-opus",
messages=[
{
"role": "user",
"content": f"""
You are handling a task with a flaky external API.
Task:
{task.description}
Past failures:
{failures}
Decide whether to:
- RETRY_API
- FALLBACK_TO_CACHE
- ESCALATE_TO_HUMAN
Explain briefly and output JSON: {{ "choice": "...", "reason": "..." }}
"""
}
]
)
choice = parse_json(decision)
if choice["choice"] == "RETRY_API":
result = call_api(task)
elif choice["choice"] == "FALLBACK_TO_CACHE":
result = use_cache(task)
else:
return {"status": "escalated", "failures": failures}
if result.success:
return {"status": "success", "attempts": attempt}
failures.append(result.error_summary)
return {"status": "max_attempts_exhausted", "failures": failures}
Escalar con intervención humana
Al trabajar en la fase de escalación con intervención humana, primero anote el contrato: los datos necesarios, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Guarde la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el sistema. Haga un punto de control después de los pasos costosos. La función de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intente nuevamente un nodo posterior.
async function triageLoop(ticket: Ticket) {
const autoActions = ["LABEL", "ROUTE_TO_QUEUE", "REQUEST_MORE_INFO"];
const decision = await claude.chat({
model: "claude-3-opus",
messages: [
{
role: "user",
content: `
You are a support triage agent in a payments company.
Ticket:
${ticket.body}
Decide one of:
- LABEL (low risk)
- ROUTE_TO_QUEUE (medium risk)
- ESCALATE_TO_HUMAN (high risk / unclear)
Return JSON with:
- choice
- risk_level
- rationale
`
}
]
});
const choice = JSON.parse(decision.content);
if (choice.choice === "ESCALATE_TO_HUMAN") {
await createHumanTask(ticket, choice.rationale);
return { status: "escalated" };
}
// LABEL or ROUTE_TO_QUEUE are automated but bounded
await applyAutomatedTriage(ticket, choice);
return { status: "auto_treated" };
}
Cómo elegir patrones en la práctica
Al trabajar en la etapa de “Cómo elegir patrones”, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Documente junto con ella el camino óptimo y el camino de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Haga un punto de control después de los pasos costosos. La función de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador vuelve a intentar un nodo posterior.
Lista de verificación operativa
En la etapa de la lista de verificación operativa, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto.
Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina comprobaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.
Se debe obtener la aprobación humana para las operaciones que generan gastos o modifican datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a una solución completa para el negocio.
Escriba un manual breve: cómo rotar claves, cómo vaciar la cola de tareas y cómo revertir la última operación de inserción.
Registre los tiempos de ejecución y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando la solución pasa de entornos de demostración a entornos compartidos.
Se debe obtener la aprobación humana para las operaciones que generan gastos o modifican datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a una solución completa para el negocio.
Antes de promocionar la solución, congele las versiones, guarde una transcripción de referencia para el proceso crítico y confirme los pasos para revertir cambios. Los entornos compartidos requieren límites de velocidad, verificaciones de asignación y un responsable claro para la rotación de claves secretas. Prefiera una fiabilidad sólida a demostraciones ingeniosas pero puntuales.
Nota por lotes para 54c3b06154e6: mantener las claves del proveedor fuera del repositorio, establecer un límite para los tokens por sesión y almacenar las transcripciones junto a los archivos de evaluación para que los cambios posteriores en el modelo sigan siendo comparables.