La Asombrosa Eficacia de un Bucle de Agente LLM con Uso de Herramientas

Descripción del Proyecto

Este proyecto explora la eficacia de un bucle de agente simple para los LLMs con uso de herramientas, específicamente en el contexto de un Asistente de Programación con IA llamado Sketch. La idea central es un bucle Python de nueve líneas que continuamente alimenta la entrada del usuario a un LLM, procesa las llamadas a herramientas desde la salida del LLM (en este caso, principalmente comandos bash), y luego reenvía los resultados al LLM.

def loop(llm):
    msg = user_input()
    while True:
        output, tool_calls = llm(msg)
        print("Agente: ", output)
        if tool_calls:
            msg = [ handle_tool_call(tc) for tc in tool_calls ]
        else:
            msg = user_input()

Instrucciones de Uso

El uso principal implica interactuar con un asistente de programación con IA que aprovecha este bucle de agente. Los usuarios proporcionan indicaciones o preguntas, y el sistema, impulsado por un LLM (como Claude 3.7 Sonnet) con acceso a bash y otras herramientas especializadas, intenta resolver la tarea. Esto puede ir desde operaciones complejas de Git hasta la refactorización de código y el manejo de errores del verificador de tipos. El sistema puede ser persistente, adaptándose al entorno e incluso instalando las herramientas necesarias o ajustándose a las diferencias de la línea de comandos.

Características Clave

• Bucle de Agente Simple: Una lógica central concisa de nueve líneas para la interacción entre el LLM y las herramientas.
• Integración del Uso de Herramientas: El LLM devuelve una salida que se corresponde con un esquema, lo que permite las llamadas a herramientas.
• Herramienta Bash: Herramienta principal y potente, que permite al LLM ejecutar comandos de shell.
• Herramientas Especializadas: Más allá de bash, Sketch incorpora herramientas adicionales para mejorar la calidad, acelerar las iteraciones y facilitar los flujos de trabajo de los desarrolladores (por ejemplo, para edición de texto).
• Persistencia y Adaptabilidad: El agente puede aprender y adaptarse a su entorno, como instalar herramientas que faltan o ajustarse a diferentes opciones de línea de comandos.
• Resolución de Problemas: Capaz de manejar diversas tareas de programación, desde operaciones de Git hasta cambios de código y manejo de errores.

Usuarios Objetivos

• Desarrolladores de Software: Individuos que desean un asistente de IA para optimizar las tareas de programación diarias, automatizar operaciones repetitivas y ayudar con desafíos de codificación complejos.
• Profesionales de DevOps: Aquellos que buscan automatizar tareas de administración de sistemas y scripting.

Enlaces del Proyecto

• Entrada de Blog: sketch.dev/blog/agent-loop
• Entrada de Blog Alternativa: philz.dev/blog/agent-loop/

Escenarios de Aplicación

• Operaciones Git: Automatización de comandos Git esotéricos o asistencia con fusiones (merges).
• Refactorización de Código: Realización de cambios de código a gran escala, como cambiar un tipo en toda una base de código y resolver los errores resultantes del verificador de tipos.
• Configuración del Entorno de Desarrollo: Instalación automática de herramientas faltantes o adaptación a diferentes utilidades de línea de comandos.
• Depuración y Análisis de Registros (Logs): Correlación de rastreos de pila (stack traces) con confirmaciones de Git, realizando un primer paso en información de depuración compleja.
• Automatización General: Automatización de tareas tediosas del día a día que son demasiado específicas para herramientas de propósito general o demasiado inestables para la automatización tradicional.