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Agentes y automatización

Bucle ReAct (razonar-actuar)

ReAct (Reasoning + Acting) es un patrón de funcionamiento de agentes IA en el que el sistema alterna razonar (pensar el siguiente paso), actuar (usar una herramienta o ejecutar una acción) y observar (leer el resultado), repitiendo el ciclo hasta cumplir el objetivo. Es el esquema base de la mayoría de agentes prácticos.

Por Ana María González Actualizado: 16 de mayo de 2026

Definición rápida

Respuesta directa

ReAct (Reasoning + Acting) es un patrón de funcionamiento de agentes IA en el que el sistema alterna razonar (pensar el siguiente paso), actuar (usar una herramienta o ejecutar una acción) y observar (leer el resultado), repitiendo el ciclo hasta cumplir el objetivo. Es el esquema base de la mayoría de agentes prácticos.

Explicación ampliada

Un modelo de lenguaje por sí solo razona pero no actúa sobre el mundo. El patrón ReAct lo convierte en agente alternando dos modos: en el paso de razonamiento, el modelo decide qué hacer a continuación y por qué; en el paso de acción, invoca una herramienta concreta (buscar, consultar una base de datos, llamar a una API, ejecutar código); luego observa el resultado de esa acción y vuelve a razonar con esa nueva información, iterando hasta resolver la tarea o agotar un límite. Su valor práctico es la trazabilidad: cada ciclo deja un rastro de "pensé X, hice Y, obtuve Z", lo que facilita auditar y depurar el comportamiento del agente, algo crítico en entorno empresarial. Sus riesgos también son conocidos: bucles improductivos (el agente repite acciones sin avanzar), acumulación de errores ciclo a ciclo, y coste creciente porque cada iteración consume tokens. Por eso un agente ReAct bien diseñado siempre lleva límites duros (número máximo de pasos, presupuesto de coste, condiciones de parada y de escalado a humano). Conocer este patrón ayuda a un decisor a entender qué le están vendiendo cuando un proveedor habla de "agentes" y a exigir los controles adecuados.

Por qué importa para tu empresa

Aplicación práctica

Para una empresa que evalúa o encarga agentes IA, entender el bucle ReAct permite hacer las preguntas correctas: cómo se limita el número de pasos, qué pasa si entra en bucle, cuál es el tope de coste por tarea, y cómo se audita la traza de decisiones. La regla práctica: no aceptar un agente en producción sin límite máximo de pasos, presupuesto de coste por tarea y condición de escalado a humano explícitos. Un agente sin frenos es un riesgo operativo y económico.

Ejemplo concreto

Caso real

Una empresa desplegó un agente de investigación de mercado tipo ReAct. En pruebas, ante una consulta ambigua, el agente entró en un bucle: buscaba, no encontraba lo suficiente, reformulaba, volvía a buscar, durante 90 iteraciones, generando una factura de varios euros por una sola consulta y sin respuesta útil. La corrección no fue cambiar el modelo sino añadir frenos: máximo 12 pasos, presupuesto de 0,50 € por tarea, y escalado automático a un analista humano si no había respuesta satisfactoria en ese límite. Pasó a ser fiable y predecible en coste.