| # Awesome Loop Engineering |
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| <!-- last-synced: 2026-06-11 --> |
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| <img src="assets/awesome-loop-engineering-cover.png" alt="Awesome Loop Engineering cover" width="100%"> |
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| > Una lista curada y orientada a la implementación para **Loop Engineering**: la capa por encima de prompt, context y harness engineering para diseñar sistemas recurrentes de agentes de IA. |
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| Prompt engineering mejora lo que le pides al modelo. Context engineering mejora lo que el modelo puede ver. Harness engineering mejora las herramientas, permisos, sandboxes y verificaciones alrededor de una ejecución de agente. **Loop Engineering está por encima de las tres**: diseña sistemas que activan agentes, los supervisan, verifican resultados, guardan estado y vuelven a ejecutarse. |
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| Un loop descubre trabajo, lo delega a uno o más agentes, verifica el resultado, registra estado, decide la siguiente acción y vuelve a ejecutarse con una cadencia o hasta alcanzar un objetivo verificable. |
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| Este repositorio se centra en el significado nuevo de Loop Engineering para agentes de IA y coding agents. No trata sobre event loops de software, teoría de control, growth loops, automatización genérica o feedback loops no relacionados con IA. |
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| ## Modelo Mental |
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| - Prompt engineering pregunta: ¿qué debería decirle al modelo? |
| - Context engineering pregunta: ¿qué estado y conocimiento debería ver el modelo? |
| - Harness engineering pregunta: ¿qué herramientas, permisos, pruebas, sandboxes y feedback deberían rodear al agente? |
| - Loop engineering pregunta: ¿qué sistema recurrente debería descubrir trabajo, delegarlo a agentes, verificar resultados, persistir estado, decidir siguientes acciones y volver a ejecutarse? |
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| Prompt, context y harness engineering mejoran una ejecución. Loop Engineering hace que el trabajo de agentes sea repetible, observable y gobernable en el tiempo. |
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| ## Loop Contract |
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| Un loop útil normalmente necesita estas partes: |
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| | Parte | Pregunta de diseño | Artefacto común | |
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| | Objective | ¿Qué debe optimizar el loop? | Goal, issue, PRD, runbook | |
| | Trigger | ¿Cuándo se ejecuta? | Schedule, webhook, `/loop`, `/goal`, automation | |
| | Discover / Intake | ¿Cómo encuentra trabajo? | GitHub query, Linear filter, CI failure, feedback stream | |
| | Workspace | ¿Dónde puede actuar el agente con cuidado? | Worktree, sandbox, branch, container | |
| | Context | ¿Qué conocimiento durable debe cargar? | `AGENTS.md`, `CLAUDE.md`, `SKILL.md`, docs | |
| | Delegation | ¿Qué agente hace cada parte? | Explorer, implementer, reviewer, judge | |
| | Verification | ¿Qué decide éxito o fallo? | Tests, typecheck, lint, evals, trace graders | |
| | State | ¿Qué sobrevive a la siguiente iteración? | Progress file, checkpoint, trace, issue comment | |
| | Budget | ¿Cuándo debe dejar de gastar? | Max turns, max retries, token budget, time box | |
| | Escalation | ¿Cuándo interviene una persona? | PR, issue, Slack alert, triage inbox | |
| | Exit | ¿Cómo sabe que terminó? | Acceptance criteria, passing checks, no work found | |
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| ## Modelo de Madurez |
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| | Nivel | Nombre | Descripción | |
| | ----- | -------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- | |
| | 0 | Manual prompting | Una persona lee el estado y escribe el siguiente prompt. | |
| | 1 | Scripted retry | Un script devuelve errores al agente. | |
| | 2 | Scheduled loop | El agente corre con una cadencia y reporta resultados. | |
| | 3 | Stateful loop | El progreso sobrevive mediante archivos, issues, checkpoints o traces. | |
| | 4 | Self-verifying loop | Verificaciones deterministas o evaluadores bloquean un cierre incorrecto. | |
| | 5 | Multi-agent loop | Agentes especializados dividen descubrimiento, implementación, revisión y juicio. | |
| | 6 | Production-supervised loop | Observabilidad, presupuestos, aprobaciones, rollback y escalación humana son centrales. | |
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| ## Por Dónde Empezar |
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| La lista completa de recursos vive en el README canónico en inglés: [README.md](README.md). |
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| Recursos iniciales recomendados: |
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| - [Loop Engineering](https://addyosmani.com/blog/loop-engineering/) - Definición directa del cambio desde prompting manual hacia sistemas que prompt, verifican y continúan. |
| - [Run long horizon tasks with Codex](https://developers.openai.com/blog/run-long-horizon-tasks-with-codex) - Guía práctica para ciclos plan-edit-test-observe-repair-document-repeat. |
| - [Run prompts on a schedule](https://code.claude.com/docs/en/scheduled-tasks) - Mecánica oficial para `/loop`, tareas programadas y prompts recurrentes. |
| - [Building Effective Agents](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) - Patrones composables para workflows y agentes. |
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| ## Contribuir |
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| Las contribuciones son bienvenidas. Lee [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) antes de abrir un pull request. |
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| Proceso rápido: |
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| 1. Confirma que el recurso trata de Loop Engineering para agentes de IA/coding agents o de una base directa para ello. |
| 1. Busca en el README para evitar duplicados. |
| 1. Elige la categoría más específica. |
| 1. Añade una entrada con este formato: |
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| ```md |
| - 📄 **Paper** [Title](https://example.com) - One sentence explaining the resource's contribution to Loop Engineering. |
| ``` |
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| 1. Explica en el PR la relevancia, la categoría, el tipo de recurso y por qué ayuda a builders. |
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| ## Traducciones |
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| Para mantener o añadir un idioma, lee [TRANSLATIONS.md](TRANSLATIONS.md). Las traducciones deben conservar el alcance estrecho: no mezclar event loops, growth loops ni automatización genérica. |
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