Patrón de planificación en agentes de IA

Hay problemas que no se resuelven de un solo paso.

Requieren detenerse, analizar la situación, diseñar un plan y solo entonces empiece a ejecutar.

A los agentes también les pasa.

Eso es exactamente lo que hace el patrón de planificación.

En este capítulo del libro Agent Design Patterns exploramos cómo los agentes de IA abordan problemas complejos creando planes estructurados:

• el agente interpreta el estado inicial,
• define el objetivo,
• descubre la secuencia óptima de acciones y
• puede replanificar sobre la marcha cuando incorpora nueva información o encuentra restricciones inesperadas.

Analizamos el equilibrio clave entre flexibilidad y previsibilidad: cuándo dejar que el agente planifique dinámicamente y cuándo es mejor ceñirse a un flujo predeterminado.

Y repasamos los principales casos de uso del patrón de planificación.

Además, analizamos dos sistemas comerciales que implementan este patrón (Google Gemini DeepResearch y OpenAI Deep Research) y pasamos de la teoría a la práctica con dos implementaciones completas y comentadas paso a paso:

• Con la API de OpenAI Deep Research, lanzando una investigación autónoma con búsqueda web, extracción de citas en línea e inspección de todos los pasos intermedios: razonamiento, consultas ejecutadas y código generado
• Con CrewAI, construyendo un agente que primero planifica la estructura de un artículo con viñetas y después lo redacta siguiendo su propio plan

Cada ejemplo está desglosado con explicaciones detalladas para que entiendas cómo se orquestan las distintas fases del plan.

¡Vamos a planificar! 📋🤓

Patrón de planificación en agentes de IA: qué es y cuándo usarlo