El marco principal para crear agentes de IA eficientes: Claude Agent SDK Loop Este marco de trabajo, compartido por @omarsar0, es la base de sistemas avanzados como Claude Code y se puede aplicar al desarrollo de agentes de IA en cualquier campo. Es sencillo, flexible y fiable: ¡muy recomendable! El núcleo es un bucle de tres pasos que comienza con la entrada de la tarea e itera continuamente hasta que se obtiene el resultado final: 1. Recopilar contexto • Utilizar subagentes para procesar tareas en paralelo, aislar ventanas de contexto y transmitir información crítica de manera eficiente. • Recuperar contenido relevante a través de la compresión automática de contexto (una función integrada del SDK de Claude Agent) y la búsqueda agentiva/semántica (como la búsqueda en el sistema de archivos combinada con grep, tail o una estrategia de búsqueda híbrida). Resulta especialmente eficiente en escenarios como la codificación de agentes. 2. Tomar medidas • Invocar herramientas para realizar operaciones: Crear herramientas eficientes, estandarizar la integración (como servidores MCP para proporcionar contexto clave a los agentes), scripts Bash, generar código y obtener retroalimentación. • Mejorar la eficiencia del MCP y la utilización de tokens mediante la ejecución de código y la optimización de rutas (similar al papel del enrutamiento LLM en el Agente). 3. Verificar la salida • Defina reglas claras para verificar la calidad de la salida. • Admite retroalimentación visual (fundamental en tareas multimodales). • Utilice LLM como juez para la evaluación basada en reglas difusas. • Recordatorio: Evite complicar demasiado los procesos; priorice las habilidades de scripting sobre los agentes informáticos para tareas sencillas. El marco general hace hincapié en una iteración de ciclo cerrado de gestión del contexto → retroalimentación de la acción → verificación de la salida, lo que ayuda a los desarrolladores a crear agentes de IA más inteligentes y adaptables.
