Patrón de reflexión en sistemas agénticos

¿Tu agente genera una respuesta y la entrega tal cual, sin revisarla? Ese es exactamente el problema que resuelve el patrón de reflexión.

La idea es simple: separar al agente que produce del agente que evalúa.

Un agente genera el resultado y otro lo evalúa, señalando errores y proponiendo mejoras. Este ciclo se repite hasta que el resultado cumple los criterios de calidad o se alcanza un límite de iteraciones.

En este capítulo del libro Agent Design Patterns exploramos el patrón de reflexión y el modelo productor/revisor, una de las estrategias más efectivas para mejorar la calidad de las salidas de los sistemas agénticos.

Verás por qué este enfoque produce resultados menos sesgados y más robustos que cuando un mismo agente evalúa su propio trabajo.

Repasamos los casos de uso donde el patrón de reflexión aporta más valor y, además, explicamos los dos mecanismos fundamentales que lo hacen posible.

Después, pasaremos a la práctica con dos implementaciones completas y comentadas:

  • Con LangChain, construyendo un bucle de reflexión donde un LLM genera código y otro actúa como revisor senior, iterando hasta obtener un resultado que pase la revisión
  • Con Google ADK, implementando el modelo productor/revisor con un SequentialAgent que orquesta un agente generador de borradores y un agente verificador de hechos

Cada ejemplo incluye una explicación detallada de los componentes clave del framework, para que entiendas cómo se gestionan el estado, el historial de mensajes y las condiciones de parada.

¡Vamos a reflexionar! 🪞

Patrón de reflexión en agentes de IA: el modelo productor/revisor con LangChain y Google ADK

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