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ReAct (razonar y actuar)

Patrón de diseño de agentes en el que el modelo alterna entre razonar sobre el problema y ejecutar acciones con herramientas, usando el resultado de cada acción para decidir el siguiente paso.

Patrón de diseño de agentes en el que el modelo alterna entre razonar sobre el problema y ejecutar acciones con herramientas, usando el resultado de cada acción para decidir el siguiente paso.

Actualizado: 3 de junio de 2026.

ReAct combina la cadena de pensamiento con la acción: el agente piensa qué hacer, ejecuta una herramienta, observa el resultado y vuelve a razonar, en un bucle hasta resolver la tarea.

Por qué funciona

Intercalar razonamiento y acción permite al agente corregir el rumbo con información real en vez de planificarlo todo a ciegas de antemano.

Dónde se usa

Es uno de los patrones base de los agentes autónomos y la orquestación moderna de herramientas.

Términos relacionados

Agente autónomoSistema de IA que persigue un objetivo planificando y ejecutando varios pasos por sí mismo, usando herramientas e iterando sin intervención humana en cada paso. Va más allá de responder: actúa.Cadena de pensamiento (chain of thought)La cadena de pensamiento o chain of thought (CoT) es una secuencia de pasos intermedios que un modelo genera mientras resuelve una tarea. En prompting, puede inducirse con ejemplos razonados o una instrucción paso a paso; en modelos de razonamiento, parte de ese proceso puede ser interno. Una explicación convincente no garantiza que el razonamiento sea fiel ni que la respuesta final sea correcta.Llamada a funciones (function calling): qué esLa llamada a funciones o function calling es el mecanismo por el que un modelo de IA solicita usar una función o herramienta mediante datos estructurados. El modelo propone el nombre y los argumentos; la aplicación valida permisos, ejecuta la operación y devuelve el resultado al modelo. No significa que el modelo ejecute código por sí solo ni que la llamada sea segura sin controles.Herramienta (tool) en IAFunción o servicio externo que un modelo de IA puede invocar para hacer algo que no puede por sí mismo: buscar en la web, ejecutar código, consultar una base de datos o llamar a una API.Orquestación de agentesCoordinación de varios pasos, herramientas o agentes de IA para completar un flujo de trabajo. Define el orden, las condiciones y el paso de información entre componentes.

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02 / LLEVAR A LA PRÁCTICA

Después de leer

Convierte una idea útil en una habilidad repetible.

Elige una ruta breve, aplícala a una tarea real y termina con algo que puedas revisar, usar o compartir.

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