Agentloop es una librería en Go diseñada para automatizar el ciclo de vida de los agentes de inteligencia artificial, eliminando la necesidad de gestionar manualmente el envío de prompts, la ejecución de herramientas y la retroalimentación de resultados. El proyecto, desarrollado por Steve Hanov, ofrece una arquitectura donde cada paso del bucle es observable y configurable, integrando presupuestos de uso, hooks para personalización y trazas transparentes para el depuración.
La librería se basa en llmhub, su proyecto hermano, lo que permite a los desarrolladores conectar con cualquier proveedor de modelos de lenguaje (LLM) sin depender de APIs específicas de vendedores. Esto incluye soporte para OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, xAI, OpenRouter y Z.AI. El sistema incluye dos agentes preconfigurados como ejemplos de referencia: uno de búsqueda web que utiliza Serper para responder consultas con citas en línea, y otro de codificación basado en mini-swe-agent que resuelve tareas ejecutando comandos en línea de shell.
Agentloop destaca por su enfoque en la seguridad y la eficiencia. Cada ejecución está limitada por presupuestos de llamadas a herramientas y límites de inferencia, previniendo bucles infinitos. Además, introduce el concepto de 'skills', procedimientos repetibles almacenados en carpetas y cargados bajo demanda, en lugar de depender de la inyección de prompts. La librería se compila como un binario estático de aproximadamente 7 MB, sin dependencias de Python o Node, lo que permite su integración en entornos restringidos como Raspberry Pi o servicios Go existentes. La documentación completa, incluyendo referencias de API y ejemplos de código, está disponible en pkg.go.dev.