El cambio de chatbots a agentes no se trata de modelos más grandes sino de arquitectura. ReAct (Reasoning + Acting) es un patrón donde un sistema de IA alterna entre pensar sobre un objetivo y tomar acciones, en bucle hasta completarse. Este artículo explica el bucle central: el modelo razona el siguiente paso, llama a una herramienta, observa el resultado y repite. A diferencia de una respuesta única de ChatGPT, este bucle permite manejar tareas de múltiples pasos como reservar vuelos o ejecutar código. Para desarrolladores, entender ReAct es fundamental para construir agentes confiables. Los puntos clave incluyen la importancia de trazas de razonamiento estructuradas, integración de herramientas y condiciones de parada. El patrón es simple pero poderoso y subyace en muchos frameworks modernos de agentes.
Un desglose práctico del paradigma de agentes ReAct, que muestra cómo los bucles iterativos de razonamiento-acción permiten IA orientada a objetivos.