agente = modelo + harness modelo → es el cerebro. interpreta el contexto y toma decisiones. harness (runtime) → es la capa que coordina la ejecución del agente. conecta al modelo con: > tools → para leer archivos, llamar APIs, consultar bases de datos o ejecutar código > memory → para recuperar contexto desde conversaciones anteriores y preferencias guardadas > loops → para ejecutar tareas, observar resultados y seguir avanzando hasta completar el objetivo además suele encargarse de: > planificación → organizar los pasos necesarios para resolver una tarea > permisos → controlar qué archivos, tools o acciones puede utilizar > monitoreo → registrar qué hizo el agente y qué resultados obtuvo > validaciones → verificar que el resultado sea correcto antes de continuar > manejo de errores → detectar problemas y decidir cómo responder > reintentos → volver a intentar o cambiar de estrategia cuando algo falla por eso cuando construís un agente, el modelo es solo una pieza. gran parte del desafío está en diseñar el harness que coordina todo lo demás.