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 "slug": "2026-04-30_iteracion-rapida-en-bucles-agenticos",
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 "date": "2026-04-30",
 "published": "2026-04-30T00:00:00+02:00",
 "created": "2026-07-27T10:45:57.259000+02:00",
 "updated": "2026-10-20T09:32:35.153000+02:00",
 "title": "Iteración rápida en bucles agénticos",
 "subtitle": "Usar la salida como entrada",
 "summary": "Cuando trabajo con agentes de IA para construir cosas, suelo ir pasando por versiones de lo que estoy haciendo. Pruebas, experimentas, fallas, mejoras, y vuelta a empezar. En los tiempos manuales anteriores a la IA, revisaba los resultados a mano. Pero ¿y si enseñamos a los agentes a \"verse\" a sí mismos?",
 "topics": [
  "AI",
  "experiment",
  "programming",
  "work"
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 "author": {
  "name": "Willem L. Middelkoop",
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 "provenance": {
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  "method": "Gemini translation (2025), reviewed and corrected by Claude Sonnet (20 Oct 2026) against a glossary and hunspell",
  "date": "2026-10-20",
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 "translations": [
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   "title": "Rapid Iteration in Agentic Loops",
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   "title": "Itération rapide dans les boucles agentiques",
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   "title": "Iterazione rapida nei cicli agentici",
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   "title": "Iteração rápida em ciclos agênticos",
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   "description": "El sujeto de entrenamiento: una botella de cerveza, fotografiada contra la pared",
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   "description": "De la foto al 3D: el agente construyó una malla de profundidad con la textura de la foto (Depth Anything V2), con estructura alámbrica y giro automático",
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   "description": "La botella como datos: una simulación de partículas de Navier-Stokes fluye alrededor de su silueta, en directo en el móvil",
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   "description": "El bucle de visión en producción: el agente descarga, analiza y clasifica el archivo de fotos de un cliente",
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   "description": "Selección de fotos terminada: 42 fotos elegidas de 200, clasificadas y con pies de foto en inglés y neerlandés",
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   "description": "El resultado llega al Lemmid Manager: pies de foto y etiquetas por foto, listos para publicar",
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   "description": "Manejando el bucle agéntico mientras camino (\"loop\"): Vision Pro puesto, cinta de correr en marcha",
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   "description": "El escritorio de pie improvisado, visto a través del Vision Pro: teclado, móvil y mando a distancia sobre la vitrina",
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 "text": "Imagina que añades un botón en algún sitio. Tras escribir el código, pruebas el programa nuevo para ver qué aspecto tiene. ¿Queda bien alineado? ¿Cabe en pantallas pequeñas? ¿Funciona? Es fácil entender que, cuanto más complejo se vuelve el software, más tiempo lleva este proceso.\nQue los agentes vean\nPara acelerar las cosas, di al agente de IA la capacidad de ver rápidamente el trabajo que ha creado, en diferentes tamaños de pantalla, y de comprobar automáticamente la alineación, el desbordamiento, la legibilidad (a11y) y la coherencia. Para ello uso navegadores sin interfaz y modelos locales de visión por ordenador (OpenCV). Entrené la configuración analizando botellas de cerveza, haciendo que el agente construyera un modelo 3D a partir de una foto. Este ejercicio mejora mucho tu comprensión del flujo imagen > datos > contexto de la IA > acción.\nUn \"loop\" más rápido\nAl automatizar la revisión de las versiones iterativas, reduje un 80 % la fricción durante el desarrollo. Además de las comprobaciones visuales, también doy al agente la salida de los registros y \"pruebas de humo\" automatizadas. Como experimento divertido, una vez manejé el bucle agéntico mientras caminaba (en neerlandés, \"loop\") en una cinta de correr. Cuanto más rápido el \"loop\", ¡más en forma me pongo, ja!\nConclusión\nLos flujos de trabajo agénticos probablemente están ahora en su peor momento: solo irán a mejor a medida que los ordenadores y los modelos sean más rápidos. Pero no esperes a ese \"día mítico sin fricción\": ¡ataca ya tus cuellos de botella! La energía que no gastas en tareas repetitivas puedes usarla en otro sitio, donde las personas sí marcan la diferencia.",
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