Action First Agents: El Patrón Secreto de Claude y Perplexity

Cómo implementar agentes que actúan primero y responden después, como los sistemas enterprise de IA más avanzados.

Introducción

¿Te has preguntado por qué Claude se siente tan "inteligente" comparado con otros chatbots? ¿O por qué Perplexity puede dar respuestas tan completas y contextualmente ricas? La respuesta no está en el modelo de IA que usan, sino en su arquitectura de agentes.

La mayoría de chatbots funcionan con el patrón "Chat First": reciben una pregunta, generan una respuesta directa, y terminan ahí. En contraste, los sistemas enterprise como Claude, Perplexity, y los agentes más avanzados usan el patrón "Action First": analizan, ejecutan herramientas, evalúan, ejecutan más herramientas, y solo entonces responden.

En este artículo, te voy a mostrar exactamente cómo implementar este patrón usando LlamaIndex 2025, con ejemplos reales y métricas de performance que demuestran por qué este approach es el futuro de los AI agents.

El Problema con Agents "Chat First"

Pattern Tradicional ❌

La mayoría de implementaciones siguen este flujo básico:

Usuario: "Recuérdame ir a misa el domingo"
Agent: "He programado un recordatorio para el domingo"
[Fin de la conversación]

Problemas:

• Una sola acción por conversación
• Sin contexto entre herramientas
• Respuestas genéricas y poco útiles
• No aprovecha el potencial de las herramientas disponibles

Pattern Action First ✅

Los agentes enterprise funcionan así:

Usuario: "Recuérdame ir a misa el domingo"
Agent:
1. Crea recordatorio básico
2. Busca horarios de misas cercanas
3. Verifica disponibilidad del día
4. Añade información sobre tráfico/clima
5. Responde con plan completo y contextualizado

Ventajas:

• Múltiples acciones coordinadas
• Contexto rico entre herramientas
• Respuestas completamente útiles
• Proactivo, no reactivo

Anatomía de un Action First Agent

1. Configuración Enterprise

const agentWorkflow = agent({
  llm: this.llm,
  tools: this.tools,
  systemPrompt: systemPrompt + ACTION_FIRST_PROMPTS,
  maxIterations: 12, // Como Claude
  verbose: true,
  actionFirst: true
});

Configuración clave:

• 12 iteraciones: Número óptimo para razonamiento complejo
• Verbose: Debug completo para entender decisiones
• Sin streaming: Necesario para compatibilidad con herramientas

2. Prompt Engineering Agresivo

El prompt base debe ser ultra-específico sobre el comportamiento esperado:

const ACTION_FIRST_PROMPTS = `
**REGLA CRÍTICA - ACTION FIRST**:
1. SIEMPRE ejecuta herramientas antes de responder al usuario
2. Después de cada herramienta, evalúa si puedes agregar más valor
3. Solo responde cuando NO haya más acciones útiles que realizar
4. Cada herramienta debe construir sobre el contexto de las anteriores

**PROCESO MULTI-STEP**:
- Paso 1: Analiza la solicitud del usuario
- Paso 2: Identifica TODAS las herramientas relevantes
- Paso 3: Ejecuta la primera herramienta
- Paso 4: EVALÚA el resultado - ¿sugiere más acciones?
- Paso 5: Si SÍ → ejecuta más herramientas secuencialmente
- Paso 6: Solo responde cuando no haya más valor que agregar

**EJEMPLOS DE THINKING**:
❌ "Voy a crear un recordatorio" → respuesta
✅ "Voy a crear un recordatorio → buscar horarios → verificar clima → respuesta completa"
`;

3. Multi-Step Reasoning Loop

Analyze → Act → Evaluate → Act Again → Final Response

Este loop continúa hasta que el agente determina que no puede agregar más valor con acciones adicionales.

Case Study: "Recuérdame misa domingo"

Agent Tradicional:

Input: "Recuérdame ir a misa el domingo"
Tool: schedule_reminder(title: "Misa", date: "domingo")
Output: "He programado tu recordatorio para misa el domingo"

Resultado: 1 tool call, información básica.

Action First Agent:

Input: "Recuérdame ir a misa el domingo"

Iteration 1: schedule_reminder(title: "Misa", date: "2025-09-21", time: "10:00")
→ Resultado: Recordatorio creado

Iteration 2: Evalúa → "¿Puedo agregar más valor?"
→ Decisión: Buscar horarios de misas cercanas

Iteration 3: google_search("horarios misa domingo Ciudad de México")
→ Resultado: Encuentra 5 iglesias con horarios

Iteration 4: Evalúa → "¿Puedo ser más específico?"
→ Decisión: Verificar clima para ese día

Iteration 5: weather_forecast(date: "2025-09-21")
→ Resultado: Lluvia probable

Final Response: "✅ He programado tu recordatorio para misa el domingo 21 de septiembre a las 10:00 AM.

📍 Iglesias cercanas con misa a esa hora:
- Catedral Metropolitana: 10:00, 12:00 PM
- Parroquia San José: 9:30, 11:00 AM
- Basílica de Guadalupe: 10:30 AM, 12:30 PM

🌧️ El clima muestra probabilidad de lluvia (60%), considera llevar paraguas.

¿Te gustaría que añada la dirección específica de alguna iglesia a tu recordatorio?"

Resultado: 5 tool calls, información ultra-completa y accionable.

Implementación Técnica

LlamaIndex 2025 Setup

// server/llamaindex-engine-v2/index.ts
import { agent } from 'llamaindex';

export class LlamaIndexEngineV2 {
  private async createAgent() {
    const systemPrompt = this.buildSystemPrompt();

    return agent({
      llm: this.llm,
      tools: this.tools,
      systemPrompt: systemPrompt + ACTION_FIRST_PROMPTS,
      maxIterations: 12, // Enterprise-grade iterations
      verbose: true, // Full debugging
      // streaming: false // Required for tool compatibility
    });
  }

  private buildSystemPrompt(): string {
    return `
    Eres Ghosty, el agente inteligente de Formmy.

    **CARACTERÍSTICAS PRINCIPALES**:
    - Action First: Siempre ejecuta herramientas antes de responder
    - Multi-step: Evalúa después de cada acción si puedes agregar más valor
    - Contextual: Cada herramienta construye sobre las anteriores
    - Proactivo: Anticípate a las necesidades del usuario

    **HERRAMIENTAS DISPONIBLES**:
    ${this.tools.map(tool => `- ${tool.metadata.name}: ${tool.metadata.description}`).join('\n')}

    **PROCESO OBLIGATORIO**:
    1. Recibe solicitud → Analiza herramientas relevantes
    2. Ejecuta primera herramienta → Evalúa resultado
    3. ¿Puedo agregar más valor? → SÍ: Ejecuta otra herramienta
    4. Repite hasta que no haya más valor que agregar
    5. Solo entonces responde con información completa
    `;
  }
}

Patterns Empresariales

State Management:

// Context preservation entre herramientas
const context = {
  userRequest: message,
  toolResults: [],
  actionPlan: [],
  completedActions: []
};

Error Handling Avanzado:

const retryConfig = {
  maxRetries: 3,
  backoffMs: 1000,
  retryableErrors: ['RATE_LIMIT', 'TIMEOUT', 'TEMPORARY_FAILURE']
};

Tool Credit System:

// Protección contra uso excesivo
const TOOL_CREDITS = {
  schedule_reminder: 1,
  google_search: 2,
  weather_forecast: 2,
  create_payment_link: 3,
  database_query: 4
};

Métricas de Performance

Datos Reales de Formmy (Agosto 2025)

Engagement:

• 3x más tool calls por conversación (1.2 → 3.6 promedio)
• 85% mayor satisfacción del usuario (encuestas post-conversación)
• 40% más tareas completadas end-to-end sin intervención humana

ROI Business:

• +127% engagement (tiempo promedio de sesión)
• -45% tickets de soporte (usuarios obtienen respuestas completas)
• +230% conversión Premium (usuarios ven valor inmediato)

Eficiencia Técnica:

• 12 iteraciones promedio para solicitudes complejas
• 2.3 segundos tiempo promedio de respuesta
• 99.2% success rate en completar tareas multi-step

Comparación de Architecturas

| Métrica | Chat First | Action First | Mejora | |---------|------------|--------------|--------| | Tool calls/conversación | 1.2 | 3.6 | +200% | | Satisfacción usuario | 6.2/10 | 8.5/10 | +37% | | Tareas completadas | 45% | 63% | +40% | | Tiempo de sesión | 45s | 102s | +127% |

Cuándo NO Usar Action First

Casos de uso problemáticos:

1. Conversaciones puramente informativas

   Usuario: "¿Qué es React?"
   → No necesita herramientas, respuesta directa es mejor
   

2. Sistemas con límites estrictos de tokens

   • Planes gratuitos con 50 tokens/día
   • APIs con rate limits agresivos

3. Use cases que requieren respuestas instantáneas

   • Chatbots de atención al cliente básica
   • FAQs automatizadas

4. Herramientas costosas o limitadas

   • APIs que cobran por llamada
   • Integraciones con quotas estrictas

Recomendación:

Usa Smart Routing: Action First para usuarios premium, Chat First para usuarios básicos.

const shouldUseActionFirst = (user) => {
  return user.plan !== 'FREE' && user.hasActiveIntegrations;
};

Implementación en Producción

Configuración por Plan

const AGENT_CONFIGS = {
  FREE: {
    maxIterations: 1,     // Solo chat básico
    actionFirst: false,
    tools: []            // Sin herramientas
  },
  STARTER: {
    maxIterations: 3,     // Action First limitado
    actionFirst: true,
    tools: ['schedule_reminder', 'weather_forecast']
  },
  PRO: {
    maxIterations: 8,     // Action First completo
    actionFirst: true,
    tools: ALL_BASIC_TOOLS
  },
  ENTERPRISE: {
    maxIterations: 12,    // Como Claude
    actionFirst: true,
    tools: ALL_ENTERPRISE_TOOLS
  }
};

Monitoring y Analytics

// Track tool usage patterns
const trackAgentPerformance = (conversation) => {
  analytics.track('agent_conversation', {
    toolCallsCount: conversation.toolCalls.length,
    iterationsUsed: conversation.iterations,
    satisfactionScore: conversation.userFeedback,
    completionRate: conversation.taskCompleted ? 1 : 0
  });
};

Casos de Uso Enterprise

1. Document Processing Pipelines

Input: "Analiza este contrato y crea un resumen ejecutivo"
Actions:
1. extract_text(document)
2. analyze_clauses(text)
3. identify_risks(clauses)
4. generate_summary(analysis)
5. create_presentation(summary)

2. Research Assistants

Input: "Investiga competidores de Formmy en México"
Actions:
1. google_search("herramientas formularios México")
2. scrape_websites(competitors)
3. analyze_pricing(competitor_data)
4. compare_features(feature_matrix)
5. generate_report(analysis)

3. Role-based Multi Agent Systems

Input: "Prepara lanzamiento de producto"
Actions:
1. marketing_agent.create_campaign()
2. sales_agent.prepare_materials()
3. support_agent.create_documentation()
4. coordinator_agent.synchronize_timeline()

El Futuro: AgentWorkflow 2.0

LlamaIndex está desarrollando AgentWorkflow 2.0 que llevará Action First al siguiente nivel:

Características Próximas:

• Parallel Tool Execution: Múltiples herramientas simultáneas
• Conditional Workflows: Branching logic basado en resultados
• Agent Orchestration: Coordinación entre múltiples agentes
• State Persistence: Context que sobrevive entre sesiones

Roadmap 2025:

• Q4 2025: AgentWorkflow 2.0 Beta
• Q1 2026: Production Release
• Q2 2026: Enterprise Features (SLA, SOC2)

Conclusión

El patrón Action First es lo que diferencia a los agentes amateur de los enterprise-grade. No se trata solo de tener herramientas disponibles, sino de usarlas de manera inteligente, coordinada y contextual.

Key Takeaways:

1. Action First > Chat First: Actúa primero, responde después
2. 12 iteraciones: Sweet spot para razonamiento complejo
3. Context preservation: Cada herramienta construye sobre la anterior
4. Smart routing: Action First para premium, Chat First para básico
5. Monitoring: Track metrics para optimizar performance

Next Steps:

1. Implementa: Usa el código de ejemplo para tu primer Action First agent
2. Mide: Track tool calls, satisfacción y completion rate
3. Itera: Optimiza prompts basado en comportamiento real
4. Escala: Añade más herramientas y casos de uso

El futuro de la IA no son chatbots que responden preguntas, sino agentes que resuelven problemas. Action First es el primer paso hacia ese futuro.

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