¿Qué es Loop de razonamiento / ReAct?
El patrón donde un agente AI alterna entre pensar y actuar hasta resolver la tarea — su forma de 'razonar en voz alta'.
// Explicación
ReAct (Reason + Act) es el patrón fundamental de los agentes AI: el modelo razona sobre qué hacer (Reason), ejecuta una acción como buscar en internet o leer un archivo (Act), observa el resultado, y repite el ciclo hasta completar el objetivo. Es literalmente cómo 'piensa' un agente. Variantes populares incluyen Chain-of-Thought (razonar paso a paso en línea recta), Tree-of-Thought (explorar múltiples caminos de razonamiento como ramas de un árbol) y Reflexion (el agente evalúa sus propios errores para mejorar).
// Ejemplo
Le pides al agente 'encuentra vuelos baratos a Madrid para junio'. El agente piensa: 'necesito buscar vuelos' → busca en internet → piensa: 'estos precios son altos, busco fechas flexibles' → busca de nuevo → te presenta opciones. Cada ciclo pensar→actuar es un loop ReAct.
En inglés: Reasoning Loop / ReAct