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15 de abril de 2026
Project Think: desarrollar la próxima generación de agentes de IA en Cloudflare




Sunil Pai y Kate Reznykova



16 min de lectura
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Esta publicación también está disponible en English,Deutsch,Español (Latinoamérica),Français,Italiano,日本語,한국어,繁體中文 y 简体中文.








Hoy presentamos Project Think: la nueva generación del SDK de agentes. Project Think es un conjunto de nuevas primitivas para el desarrollo de agentes de larga duración (ejecución duradera, subagentes, ejecución de código en un sandbox, sesiones persistentes) y una clase base prescriptiva que conecta todas ellas. Utiliza las primitivas para crear exactamente lo que necesitas, o utiliza la clase base para empezar rápidamente.

A principios de este año un suceso cambió nuestra forma de pensar sobre la IA. Herramientas como Pi, OpenClaw, Claude Code y Codex demostraron una idea sencilla pero muy interesante: si equipas a un LLM con la capacidad para leer archivos, escribir código, ejecutarlo y recordar lo que ha aprendido, el resultado es algo que se parece menos a una herramienta para desarrolladores y más a un asistente de uso general.

Estos agentes de programación ya no solo escriben código. Los usuarios los utilizan para gestionar calendarios, analizar conjuntos de datos, negociar compras, declarar impuestos y automatizar flujos de trabajo empresariales completos. El patrón es siempre el mismo: el agente lee el contexto, razona sobre él, escribe el código necesario para realizar determinadas acciones, observa el resultado y repite el proceso. El código es el marco universal de acción.

Nuestro equipo ha estado utilizando estos agentes de programación a diario. Y seguíamos topándonos con los mismos obstáculos:

Su ejecución solo es posible en tu portátil o en un costoso VPS: no es posible el uso compartido, la colaboración ni la transferencia entre dispositivos.

Son caros cuando están inactivos: tienen un coste mensual fijo, utilices o no el agente. Si amplías su uso a un equipo o a una empresa, el coste aumenta rápidamente.

Requieren gestión y configuración manual: como la instalación de dependencias, la gestión de actualizaciones, la configuración de identidad y los secretos.

Además, presentan un problema estructural más profundo. Las aplicaciones tradicionales dan servicio a muchos usuarios desde una sola instancia. Como mencionamos en nuestra publicación de bienvenida a la Agents Week, los agentes ofrecen un modelo uno a uno. Cada agente es una instancia exclusiva que da servicio a un usuario y que ejecuta una tarea. Un restaurante tiene una carta y una cocina optimizada para elaborar los platos en gran cantidad. Un agente es más como un chef personal: distintos ingredientes, distintas técnicas y distintas herramientas cada vez.

Eso cambia fundamentalmente el desafío de su ampliación. Si cien millones de profesionales del conocimiento utilizaran cada uno un asistente agéntico, incluso con un grado de simultaneidad no muy alto, necesitarías capacidad para decenas de millones de sesiones simultáneas. Con los costes actuales por contenedor, eso es insostenible. Necesitamos una base distinta.

Y eso es en lo que hemos estado trabajando.

Novedad: Project Think

Project Think incluye un conjunto de nuevas primitivas para el SDK de agentes:

Ejecución duradera con fibras: recuperación tras fallos, puntos de control, keepalive automático.

Subagentes: agentes secundarios aislados con su propio SQLite y RPC con tipo.

Sesiones persistentes: mensajes con estructura de árbol, bifurcación, compactación y búsqueda de texto completo.

Ejecución del código en sandbox: Dynamic Workers, codemode, resolución npm en tiempo de ejecución.

La secuencia de ejecución: espacio de trabajo, aislamiento, npm, navegador, espacio aislado.

Extensiones de creación propia: agentes que escriben sus propias herramientas en tiempo de ejecución.

Cada una de estas primitivas se puede utilizar directamente con la clase base Agent. Crea exactamente lo que necesitas con las primitivas, o utiliza la clase base Think para empezar rápidamente. Veamos qué hace cada una.

Agentes de larga duración

Los agentes, tal como existen hoy en día, son efímeros. Se ejecutan durante una sesión, vinculados a un único proceso o dispositivo, y luego desaparecen. Un agente de programación que desaparece cuando tu portátil está en reposo, eso es una herramienta. Un agente persistente, es decir, que puede activarse bajo demanda, continuar funcionando después de una interrupción y mantener el estado sin depender de tu entorno de ejecución local, empieza a parecerse a una infraestructura. Y cambia por completo el modelo de ampliación de los agentes.

El SDK de agentes se basa en Durable Objects para equipar a cada agente con una identidad, un estado persistente y la capacidad de activarse al recibir un mensaje. El modelo actor es el siguiente: cada agente es una entidad direccionable con su propia base de datos SQLite. No consume recursos de proceso cuando está en hibernación. Cuando se produce algún evento (una solicitud HTTP, un mensaje WebSocket, una alarma programada, un correo electrónico entrante), la plataforma activa al agente, carga su estado y le entrega el evento. El agente completa su trabajo y se desactiva de nuevo.

	Máquinas virtuales/contenedores	Durable Objects
Coste por inactividad	Coste de proceso completo, siempre	Cero (en hibernación)
Escalabilidad	Suministro y gestión de la capacidad	Automática, por agente
Estado	Base de datos externa necesaria	SQLite integrada
Recuperación	Función que debes desarrollar tú (gestores de procesos, comprobaciones de estado)	Mantenimiento del estado cuando se reinicia la plataforma
Identidad/enrutamiento	Función que debes desarrollar tú (equilibradores de carga, sesiones persistentes)	Función integrada (nombre → agente)
10 000 agentes, cada uno activo el 1 % del tiempo	10 000 instancias siempre activas	Unos 100 activos en cualquier momento

Esto cambia el modelo económico de la ejecución de agentes a escala. En lugar de "un costoso agente por usuario avanzado", puedes crear "un agente por cliente" o "un agente por tarea" o "un agente por hilo de correo electrónico". El coste marginal de generar un nuevo agente es prácticamente cero.

Sobrevivir a los fallos: ejecución duradera con fibras

Una llamada a un LLM tarda 30 segundos. Un bucle de agente de varios turnos puede durar mucho más tiempo. En cualquier momento durante ese intervalo, el entorno de ejecución puede desaparecer (ya sea por una implementación, por un reinicio de la plataforma o porque se ha alcanzado el límite de algún recurso). La conexión ascendente con el proveedor de modelos se interrumpe de forma permanente, se pierde el estado guardado en la memoria y los clientes conectados ven cómo se detiene la transmisión, sin ninguna explicación.

runFiber() resuelve este problema. Una fibra es una invocación de función duradera: se registra en SQLite antes de que comience la ejecución, se puede comprobar en cualquier punto de control mediante stash() y se puede recuperar al reiniciar mediante onFiberRecovered.

import { Agent } from "agents";export class ResearchAgent extends Agent { async startResearch(topic: string) { void this.runFiber("research", async (ctx) => { const findings = []; for (let i = 0; i < 10; i++) { const result = await this.callLLM(`Research step ${i}: ${topic}`); findings.push(result); // Checkpoint: if evicted, we resume from here ctx.stash({ findings, step: i, topic }); this.broadcast({ type: "progress", step: i }); } return { findings }; }); } async onFiberRecovered(ctx) { if (ctx.name === "research" && ctx.snapshot) { const { topic } = ctx.snapshot; await this.startResearch(topic); } }}

El SDK mantiene el agente activo automáticamente durante la ejecución de la fibra, sin necesidad de una configuración especial. Para los trabajos que duran unos minutos, keepAlive()/keepAliveWhile() evita el desalojo mientras el trabajo está activo. Para operaciones más largas (canalizaciones de CI, revisiones de diseño, generación de vídeo), el agente inicia el trabajo, conserva el ID del trabajo, hiberna y se activa cuando se devuelve la llamada.

Delegación de trabajo: subagentes mediante Facets

Un único agente no debería hacerlo todo por sí mismo. Los subagentes son Durable Objects secundarios coubicados con el Durable Object principal a través de Facets, cada uno con su propio SQLite aislado y su contexto de ejecución:

import { Agent } from "agents";export class ResearchAgent extends Agent { async search(query: string) { /* ... */ }}export class ReviewAgent extends Agent { async analyze(query: string) { /* ... */ }}export class Orchestrator extends Agent { async handleTask(task: string) { const researcher = await this.subAgent(ResearchAgent, "research"); const reviewer = await this.subAgent(ReviewAgent, "review"); const [research, review] = await Promise.all([ researcher.search(task), reviewer.analyze(task) ]); return this.synthesize(research, review); }}

Los subagentes están aislados a nivel de almacenamiento. Cada uno tiene su propia base de datos SQLite, y no hay ningún intercambio implícito de datos entre ellos. Esto lo aplica el entorno de ejecución, donde la latencia de RPC del subagente es una llamada a función. TypeScript detecta el uso indebido en tiempo de compilación.

Conversaciones persistentes: la API Session

Los agentes que se ejecutan durante días o semanas necesitan algo más que la típica lista plana de mensajes. La API Session experimental modela esto explícitamente. Disponible en la clase base Agent, las conversaciones se almacenan como árboles, donde cada mensaje tiene un parent_id. Esto permite la bifurcación (es decir, explorar una alternativa sin perder la ruta original), la compactación no destructiva (esto es, resumir los mensajes más antiguos en lugar de suprimirlos) y la búsqueda de texto completo en el historial de conversaciones a través de FTS5.

import { Agent } from "agents";import { Session, SessionManager } from "agents/experimental/memory/session";export class MyAgent extends Agent { sessions = SessionManager.create(this); async onStart() { const session = this.sessions.create("main"); const history = session.getHistory(); const forked = this.sessions.fork(session.id, messageId, "alternative-approach");
…(内容过长已截断)

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