Construir agentes LLM confiables en producción requiere más que solo llamar a una API. Han surgido tres patrones clave: ReAct (Razonamiento + Acción) que entrelaza trazas de razonamiento con acciones, Chain-of-Thought (CoT) que descompone problemas complejos en lógica paso a paso, y la autorreflexión que permite a los agentes criticar y corregir sus propias salidas. Esta publicación proporciona una guía de ingeniería práctica para implementar estos patrones, discutiendo compensaciones en latencia, costo y precisión. Por ejemplo, ReAct es efectivo para escenarios de uso de herramientas pero puede ser verboso, mientras que CoT mejora la calidad del razonamiento a costa de prompts más largos. La autorreflexión agrega un bucle de retroalimentación que detecta errores pero aumenta la complejidad. El autor comparte ejemplos de código concretos y consideraciones de implementación, lo que lo convierte en un recurso valioso para equipos que construyen agentes autónomos. La combinación de estas técnicas se está convirtiendo en una arquitectura estándar para sistemas de IA avanzados, desde asistentes de codificación hasta bots de atención al cliente.
Esta publicación explora tres patrones críticos para agentes LLM en producción: ReAct para bucles de razonamiento-acción, Chain-of-Thought para pensamiento estructurado y autorreflexión para corrección de errores. Proporciona información práctica sobre cómo combinar estas técnicas para construir sistemas de IA más robustos y autónomos.