Módulo 06 — Loop Engineering

Un agente no es «un LLM con tools». Es un loop que transforma estado bajo presupuestos, efectos y condiciones terminales.

El loop es donde los errores se acumulan: una decisión mediocre altera el estado que condiciona la siguiente, un retry repite un efecto, una observación ambigua impide detectar progreso. Diseñarlo como máquina de estados permite razonar sobre terminación, coste y recuperación antes de elegir un framework.

Qué aprenderás#

1. Definir el contrato de una transición y estados terminales inequívocos.
2. Aplicar presupuestos simultáneos de pasos, tiempo, tokens, coste y efectos.
3. Separar retry, replanning, reflection y escalado humano.
4. Detectar estancamiento mediante señales externas de progreso.
5. Hacer efectos idempotentes y reanudar desde checkpoints compatibles.
6. Evaluar trayectorias bajo fallos, cancelación, concurrencia y backpressure.

Mapa del módulo#

Paso	Lectura	Lab	Evidencia principal
1	01-estado-presupuestos-y-terminacion.md	01_bounded_loop.py	Todos los caminos terminan de forma explicable
2	02-errores-idempotencia-y-reanudacion.md	02_durable_loop.py	Un efecto aceptado no se repite tras reinicio
3	03-progreso-concurrencia-y-evaluacion.md	Tests propios	Más iteraciones no sustituyen progreso
4	ejercicios.md	Inyección de fallos	Cancelación, agotamiento y errores conservan estado válido
5	proyecto/README.md	Integración	El loop se puede operar y migrar

Estados terminales#

Estado	Significado	¿Puede reanudarse?
succeeded	Outcome verificado	No, crea una nueva tarea si cambia el objetivo
failed	Fallo definitivo con causa	Solo desde una transición explícita de reparación
exhausted	Presupuesto consumido	Sí, con nueva autorización y presupuesto
cancelled	Señal externa atendida	Sí, si la política y los efectos lo permiten
needs_human	Falta autoridad o juicio	Sí, incorporando una decisión humana firmada

Prueba de trabajo#

Entrega un loop duradero que:

• guarda estado y journal después de cada transición aceptada;
• comprueba presupuestos antes y después de una acción;
• detecta al menos un ciclo sin progreso;
• requiere idempotency key para efectos;
• reanuda sin repetir un receipt existente;
• atiende cancelación entre pasos;
• distingue éxito, imposibilidad, agotamiento, error y escalado;
• rechaza checkpoints de una versión incompatible.

Incluye tests para cada transición terminal y una prueba de crash en el punto más incómodo: después de que el sistema externo acepte un efecto y antes de que el loop registre su receipt.

Criterio de salida#

Has completado el módulo cuando puedes dibujar el autómata, señalar qué estado persiste en cada frontera de fallo y demostrar que ninguna ejecución queda en running para siempre. Si el control depende de que el modelo «se dé cuenta», el loop aún no está diseñado.

Fuentes primarias#

• Anthropic — Building effective agents
• LangGraph — Graph API overview
• LangGraph — Interrupts