Por qué la planificación importa

En el mundo de la IA ya hemos superado la etapa de los LLMs como simples generadores de texto. Hoy los Agentes de IA deben razonar, actuar y coordinarse en tareas y herramientas reales.

Pero lo que suele definir si un agente tiene éxito o colapsa en alucinaciones no es el tamaño del modelo, sino la calidad de su capa de planificación.

La planificación es el puente entre el razonamiento y la ejecución. Sin ella, los agentes son chatbots verbosos. Con ella, se convierten en colaboradores autónomos.

Fundamentos de la planificación

En esencia, planificar significa seguir un ciclo:

1. Definir el objetivo → qué problema resolver.
2. Generar el plan → una secuencia estructurada de pasos.
3. Ejecutar y reflexionar → actuar, adaptarse, reintentar.

📌 En la práctica: la planificación no es solo una lista de tareas, es ajustar dinámicamente el plan a medida que cambia el entorno.

🧩 Descomposición de tareas

• Dividir en pasos atómicos.
• Ordenar según dependencias.
• Mapear a herramientas o APIs.

La planificación es el sistema nervioso de la IA autónoma:

• Los LLMs son el cerebro.
• Las herramientas, las manos.
• La planificación, la función ejecutiva: la que decide qué hacer, en qué orden y cuándo detenerse.

Invertir en planificación es lo que separa un demo vistoso de un sistema productivo confiable.

Los bucles PAR (Plan-Act-Reflect) se complementan con memoria y verificación integradas.

🧠 Memoria integrada

• Contexto de corto plazo.
• Persistencia de aprendizajes a largo plazo.

🛠️ Selección de herramientas y estrategia

• Elegir la mejor herramienta para cada paso.
• Decidir cómo ejecutar: ReAct (iterativo), Plan-then-Execute, o búsqueda (árbol/beam).

Patrones prácticos

Distintas estrategias de planificación se están consolidando:

• ReAct → alternar entre razonar y actuar. Útil en flujos exploratorios.
• Plan-then-Execute → plan cerrado, luego ejecución. Ideal en pipelines deterministas.
• Bucles de auto-crítica → el agente evalúa su propio output y re-planifica si falla.
• Human-in-the-loop → puntos de control validados por humanos.

🧪 Verificación y salvaguardas

• Condiciones previas y posteriores.
• Límites de coste y tiempo para evitar bucles infinitos.

Métricas de planificación

¿Cómo medir si planificar funciona?

• Tasa de éxito (tareas completadas).
• Número promedio de re-planificaciones.
• Coste y latencia totales.
• Calidad del resultado final frente al ground truth.

Estas métricas empiezan a ser estándares de benchmark para agentes en entornos empresariales.

🧠 Análisis de un “IR Agent”

Esta parte del artículo describe la estructura y comportamiento de un Agente Autónomo de Recuperación de Información como AutoGPT, que fue diseñado para operar sobre un LLM que conoce su configuración inicial y las reglas que gobiernan su ejecución.

🎯 Rol del Agente

El agente se define como:

“Eres un Agente de Recuperación de Información, especializado en recuperar información.
Tus decisiones deben hacerse de manera independiente, sin asistencia del usuario.
Aprovecha tus fortalezas como LLM y usa estrategias simples, sin complicaciones legales.“

Esto implica que el agente es autónomo y no depende de intervención humana en su flujo de trabajo.

🚀 Objetivos

El ejemplo dado establece un objetivo específico:

1. Buscar “tesla model Y, 2025”.
2. Escribir el resultado (el ingreso de Tesla en 2025) en un archivo output.txt.
3. El número debe escribirse sin comas ni símbolos como “B” (billions) o “M” (millions).

Este diseño obliga al agente a producir una salida clara, procesable y sin ambigüedades.

📋 Restricciones

El agente opera bajo un conjunto de limitaciones:

1. Memoria de corto plazo limitada a ~4000 palabras.
   • Debe guardar información relevante inmediatamente en archivos.
2. Si olvida un proceso, debe razonar por analogía con eventos similares.
3. Prohibido pedir ayuda al usuario.
4. Solo puede usar los comandos definidos en la lista disponible.

🛠️ Comandos para Actuar Disponibles

El agente cuenta con una API interna de comandos para actuar, por ejemplo:

1. append_to_file: Agregar texto a un archivo.
2. delete_file: Eliminar un archivo.
3. list_files: Listar archivos en un directorio.
4. read_file: Leer un archivo.
5. write_to_file: Escribir en un archivo.
6. google: Realizar una búsqueda en Google.
7. delete_agent: Eliminar un agente GPT.
8. get_hyperlinks: Obtener hipervínculos de una URL.
9. get_text_summary: Resumir texto de una URL respondiendo una pregunta.
10. list_agents: Listar agentes GPT activos.
11. message_agent: Enviar un mensaje a otro agente GPT.
12. start_agent: Iniciar un nuevo agente GPT con un prompt específico.
13. task_complete: Marcar la tarea como completada y cerrar el agente.

📚 Recursos

El agente dispone de:

• Acceso a Internet para búsquedas.
• Gestión de memoria a largo plazo.
• Agentes delegados basados en SLM.
• Escritura en archivos de salida.

📈 Evaluación del Desempeño

El agente debe seguir un ciclo de auto-mejora continua:

1. Revisar y analizar sus propias acciones.
2. Auto-crítica constructiva sobre su comportamiento global.
3. Reflexionar sobre decisiones pasadas para mejorar estrategias.
4. Optimizar el número de pasos (cada comando tiene un costo).
5. Guardar todo el código en archivos.

🗂️ Formato de Respuesta

El agente siempre responde en JSON estructurado, con dos secciones principales:

• thoughts:
  • text: pensamiento actual.
  • reasoning: razonamiento detrás de la acción.
  • plan: plan a corto/largo plazo.
  • criticism: autocrítica.
  • speak: resumen en lenguaje natural.
• command:
  • name: nombre del comando a ejecutar.
  • args: argumentos necesarios.

Ejemplo:

{
  "thoughts": {
    "text": "Necesito obtener los ingresos de Tesla Model Y en 2025.",
    "reasoning": "Buscar en Google el dato exacto.",
    "plan": "- Usar google\n- Procesar resultado\n- Guardar en output.txt",
    "criticism": "Debo asegurarme de no incluir símbolos.",
    "speak": "Estoy buscando los ingresos de Tesla Model Y en 2025."
  },
  "command": {
    "name": "google",
    "args": {
      "query": "tesla model y revenue 2025"
    }
  }
}

⏳ Contexto del Ejemplo

• Fecha inicial del sistema: 1 de enero del 2025.
• Primer paso: determinar el siguiente comando siguiendo las reglas anteriores.

🔑 Un cerebro para agentes autónomos

Este objeto define un agente autónomo con rol, metas, restricciones, comandos y formato de salida estrictos.

El propósito es garantizar que el agente:

• Trabaje sin intervención humana.
• Use solo comandos predefinidos.
• Genere salidas consistentes en formato JSON.
• Se autoevalúe y mejore en cada iteración.

En esencia, se trata de un cerebro para agentes autónomos especializados en planificación y ejecución de tareas de recuperación de información.