Boris Cherny, creador de Claude Code en Anthropic, afirmó durante la conferencia @Scale de Meta que los bucles de agentes —flujos de trabajo en los que varios agentes de inteligencia artificial colaboran de forma continua, iterando y mejorando el código de manera autónoma— son una tendencia consolidada y no una moda pasajera. Cherny describió su propio flujo de trabajo: un agente busca mejoras en la arquitectura del código, otro detecta abstracciones duplicadas que se pueden unificar, y ambos envían pull requests como cualquier programador, funcionando sin interrupción.
El concepto, aunque bautizado ahora con nuevos nombres como el Ralph Loop, se inspira en las funciones recursivas clásicas de la programación. En el ámbito de la IA agéntica, los bucles delegan en un subagente la decisión de cuándo detenerse, lo que permite a los modelos abordar problemas complejos manteniendo el proceso activo hasta agotar el cómputo disponible. Investigadores como Noam Brown, de OpenAI, sostienen que los modelos actuales pueden resolver casi cualquier problema si se les asignan suficientes recursos.
El principal inconveniente es el coste: los bucles consumen tokens a un ritmo muy superior al de un chatbot convencional y, al estar diseñados para ejecutarse de forma indefinida, carecen de techo de gasto. Aunque para Anthropic, que vende precisamente tokens, el modelo puede ser rentable, para otras organizaciones el equilibrio entre coste y beneficio dependerá de la supervisión que se aplique al gasto y a la deriva de los agentes.