# Un predictor ayuda a agentes de IA a mejorar su propio código

> Un estudio con tareas de programación encontró más aciertos al predecir riesgos, pero el método consumió más tokens y aún no se ha probado en proyectos reales.

Oossa · 2026-10-16 · https://oossa.com/es/un-predictor-ayuda-a-agentes-de-ia-a-mejorar-su-propio-codigo

Investigadores de la Universidad de Virginia, Microsoft Research y la Universidad de Tsinghua añadieron un predictor a HyperAgents, un sistema que modifica su propio código e instrucciones. El componente estima si un cambio puede empeorar el resultado y, si detecta ese riesgo, permite revisarlo antes de la evaluación.

En 166 tareas de programación, las versiones de HyperAgents sin el predictor lograron una mediana de éxito cercana al 22%; con el predictor, casi el 30%. El resultado procede de cinco ejecuciones por configuración y de tareas reservadas para la prueba. El método usó unos 170 millones de tokens, frente a 49 millones de HyperAgents; el estudio no demuestra que funcione igual en proyectos reales.

## Los hechos

- Prueba de programación: 166 tareas; mediana de éxito de casi el 30% con el predictor, frente a cerca del 22% sin él.
- Consumo medio estimado en 40 rondas: 170 millones de tokens con el predictor y 49 millones con HyperAgents.

## Por qué importa

Para quienes desarrollan software con agentes, el predictor podría ayudar a detectar cambios arriesgados antes de aceptarlos, aunque aún se desconoce su eficacia en proyectos reales y su coste computacional total.

## Fuentes y referencias

1. [Los agentes de IA están aprendiendo a mejorar su propio software. La clave puede estar en predecir sus errores antes de cometerlos](https://www.xataka.com/robotica-e-ia/agentes-ia-estan-aprendiendo-a-mejorar-su-propio-software-clave-puede-estar-predecir-sus-errores-antes-cometerlos) – Xataka IA, 2026-10-16

Última actualización: 2026-10-16