Un desarrollador reconstruye, desde cero y en unas 100 líneas de Common Lisp, un agente de IA capaz de conversar, ejecutar código, recordar conversaciones y hasta construirse sus propias herramientas, usando SBCL y solo dos bibliotecas: dexador (HTTP) y shasht (JSON). El artículo explica cómo el bucle del agente se reduce a una función recursiva de apenas 8 líneas: se envía una lista de mensajes al modelo y, si este solicita herramientas, se ejecutan, se anexa el resultado y se vuelve a llamar a la función; cuando el modelo responde con texto, se devuelve el historial. Esa idea de "el estado del agente es el argumento que se pliega en la recursión" elimina la necesidad de frameworks o máquinas de estado. La pieza clave es entregar al modelo una sola herramienta: eval. Como Lisp es homoicónico (código y datos son la misma cosa), el modelo no necesita un catálogo de funciones predefinidas; escribe formularios de Common Lisp como cadenas, el agente los lee, los evalúa y devuelve lo impreso. Pídele el trigésimo número de Fibonacci y, en lugar de recordarlo, define una función recursiva en la imagen viva de Lisp y la ejecuta. La persistencia se consigue en 20 líneas más: las conversaciones son tablas hash que se serializan tal cual a un archivo JSON, sin esquemas, migraciones ni almacenes abstractos. El autor fue aún más lejos: pegó en la conversación una clave temporal de Brave Search y el agente, por sí solo, defunió una función de búsqueda HTTP, parseó JSON y empezó a responder con resultados web en vivo. El texto es un ejercicio nostálgico y a la vez una tesis: Lisp, marginado tras el auge del deep learning, encaja de forma natural en la era de los agentes porque estos son, en esencia, programas que manipulan otros programas, exactamente el viejo sueño de la IA simbólica que su profesor le describió hace un cuarto de siglo.
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