looperators pone tus agentes de código con IA sobre un canvas
y los conecta en loops que corren solos.
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Al apuntar la IA a una tarea de programación compleja, muchos acabamos usando varios agentes a la vez: distintos modelos que redactan soluciones y las debaten, o un Agent que escribe código mientras otro le hace Code Review, ronda tras ronda. Pero cada Agent vive en su propia ventana, y quien acarrea los mensajes entre ellos eres tú—pegar la salida de A en B, llevar el feedback de B de vuelta a A, en cada ronda. Cuantos más Agents y más rondas, más te conviertes en un middleware de copiar y pegar.
Ese papel de middleware son en realidad tres trabajos: mover contexto entre Agents, disparar al Agent correcto en el momento correcto y decidir cuándo termina el loop. looperators le entrega los tres al grafo. Los Agents se colocan sobre un canvas, conectados por aristas—y las aristas no son un diagrama: se ejecutan. Cuando un Agent termina, su salida viaja por la arista hasta el siguiente; la conclusión del de abajo vuelve río arriba y despierta al Agent original para que siga. Quién dispara a quién, qué contexto viaja y cuándo parar se define en la arista. Dejas de hacer de mensajero; solo defines una vez las relaciones y la condición de parada.
Y ese grafo no se monta a mano—looperators no es una herramienta low-code. Habla con tus Agents como siempre; cuando en la conversación toma forma un loop, el grafo correspondiente aparece en el canvas automáticamente, listo para editar. Quien quiera diseñar loops directamente también puede hacerlo en conversación normal—sin arrastrar cajas ni cables.
Un patrón favorito: lanza el mismo problema a varios modelos a la vez—Codex, Claude Code y Grok Build redactan cada uno una solución, se leen y se desafían entre sí, y revisan hasta que la discusión converge en un consenso. Nadie acarrea borradores; el grafo conduce cada ronda.
Code Review es otro anillo listo para usar: conecta un coder y un reviewer con una condición de parada—"hasta que el review esté limpio, máximo 6 vueltas". El trabajo terminado va a review automáticamente, los blocking issues vuelven automáticamente, y una insignia sobre el anillo muestra la vuelta actual. Cualquier Agent del grafo es una sesión real que puedes abrir en plena ejecución como un chat normal: dile al reviewer "ignora el estilo, solo lógica" y el loop sigue corriendo.
Eso es lo que significa loop-native—la apuesta sobre la que está construido todo este workspace: las sesiones nacen dentro de relaciones, y los loops son la lengua materna del sistema, no un parche montado sobre chats aislados. Diseña el loop una vez; el canvas lo mantiene visible, acotado y bajo tu control.
La mayoría de las herramientas de code agents trata cada sesión como una isla, contigo como ferry entre ellas. En looperators, las sesiones viven en relaciones: pueden despertarse unas a otras, intercambiar contexto, revisarse mutuamente, devolver trabajo río arriba y continuar hasta que se cumpla una condición de parada real.
Dos preguntas dan forma al producto:
Cuando te alejas, ¿el workflow sigue avanzando?
Cuando vuelves, ¿puedes entender rápido qué pasó y por qué?
Las herramientas de workflow tradicionales te piden montar el pipeline a mano antes de poder empezar. looperators parte del resultado.
Elige un loop listo para usar o descríbele el objetivo a un Master Agent. El sistema puede proponer los participantes, las relaciones, los permisos y las condiciones de parada. Revisas la propuesta, la apruebas y usas el grafo para entender o ajustar el workflow—no para dibujar cada paso desde cero.
| Workflow builder tradicional | looperators |
|---|---|
| Parte de un canvas vacío | Parte de un objetivo o de un loop listo para usar |
| Los nodos son actions sin estado | Los nodos son sesiones de Agent de larga vida |
| Las aristas solo mueven datos hacia delante | Las relaciones llevan contexto, reviews, evidencia, reintentos y triggers |
| Optimizado para un DAG y su happy path | Rechazo, reparación, devolución y verificación repetida son nativos |
| El grafo describe un pipeline planificado | El grafo sigue vivo mientras los Agents trabajan |
A diferencia de los sistemas que llaman a un modelo como un paso desechable, cada nodo de looperators sigue siendo una sesión real. Ábrela como un chat normal, inspecciona sus mensajes y su actividad de herramientas, interviene, congela activaciones futuras o reanúdala (resume) con su historial intacto.
looperators no necesita una action integrada para cada tarea que un Agent pueda realizar.
Code Review, testing, investigación, migraciones, triaje de issues, resúmenes y análisis de seguridad se pueden expresar con prompts. El grafo aporta la semántica de control reutilizable a su alrededor:
- qué evento dispara la siguiente sesión;
- qué contexto viaja con el handoff;
- si una transición es automática o requiere juicio;
- qué pasa cuando llega trabajo nuevo mientras un Agent está ocupado;
- qué resultado, objetivo, plazo o límite detiene el loop;
- qué relaciones siguen activas para eventos futuros.
"Review until clean" es, por tanto, un loop útil, no una frontera de lo que looperators puede hacer. Cambia los prompts y la misma forma se convierte en una auditoría de seguridad, un ciclo test-and-fix, un verificador de migraciones o un workflow de validación.
Un Agent implementa un cambio. Otro lo revisa y devuelve los blocking issues. Los hallazgos reactivan la sesión original, que repara el trabajo y lo envía a otra pasada.
El loop solo se detiene cuando el Reviewer reporta clean o se alcanza una barrera configurada. Cada vuelta, cada verdict y cada camino de retorno queda visible.
Ejecuta varios Agents o modelos como planificadores independientes, deja que se lean y se desafíen entre sí, y sintetiza después el resultado más sólido.
El Plan Council integrado conserva las propuestas, los desacuerdos, las revisiones cruzadas y la ruta hasta la decisión final—no solo la respuesta final. Los workflows de deliberación más complejos pueden seguir intercambiando feedback hasta cumplir una regla de consenso o un límite de rondas.
Da a cada sesión una responsabilidad distinta: investigar, implementar, revisar, testear y verificar. Las ramas independientes pueden trabajar en paralelo y reunirse cuando estén listos todos los resultados, cualquiera de ellos o un quórum.
Un verificador que falla puede enrutar su evidencia de vuelta a la sesión responsable; un verdict aprobado puede liberar la siguiente etapa. La verificación pasa a formar parte del workflow, en lugar de ser un prompt final que alguien tiene que acordarse de ejecutar.
Describe "hecho" en una frase y empareja un Worker con un Judge independiente. El Judge puede usar evidencia ejecutable—tests, lint, métricas, búsquedas u otras comprobaciones—y devolver un verdict estructurado.
Una comprobación fallida devuelve la evidencia al Worker. Una comprobación superada detiene el loop. El Worker no puede declararse terminado solo porque haya avanzado.
Un loop no tiene por qué empezar con una persona enviando un mensaje. Puede despertar con un horario, un cambio en Git, el resultado de un script, un webhook u otro evento registrado.
Úsalo para mantenimiento recurrente, respuesta a fallos de CI, review de cambios de código, triaje de issues o resúmenes programados. Si omites la condición de parada, la relación queda lista para el siguiente evento.
Cada participante es una sesión real de code agent con su propio historial, contexto, modelo, herramientas y estado del workspace. En cada vuelta, el loop reanuda la sesión que ya conoce el trabajo, en lugar de recrear un Agent desechable en cada paso.
Las relaciones definen quién reacciona a quién, qué despierta a la siguiente sesión, qué contexto viaja, si hace falta aprobación y cuándo el trabajo vuelve río arriba o se detiene. Son reglas duraderas, no líneas dibujadas después de la ejecución.
Empieza con Review until clean, Run until goal, Handoff o Plan Council, o descríbele un objetivo más complejo a un Master Agent. El Master actúa como un compilador de intenciones: propone los participantes, las relaciones, la política de seguridad y los cambios en el grafo, sin arrancar trabajo en silencio.
Puedes revisar y bloquear la propuesta antes de aprobarla. Con un workflow estable en marcha, el Master solo despierta para juicios, excepciones o replanificación; no se sienta en medio de cada transición mecánica.
El grafo reúne tres vistas del mismo trabajo:
- Intención: las relaciones que dicen qué debería pasar a continuación.
- Actividad: los turnos, handoffs, triggers, verdicts y fallos que ya ocurrieron—y por qué.
- Gobernanza: las aprobaciones, los bloqueos, los scopes y los roles de Master que determinan quién puede cambiar el workflow.
Los loops aparecen como unidades legibles con su vuelta actual, estado, condición de parada y timeline. Ve si un loop está corriendo, esperando un gate, bloqueado, completo, congelado o detenido por una barrera, y abre la sesión o el evento exacto que lo explica.
Los agent loops fiables necesitan ambas cosas.
looperators maneja las partes mecánicas de forma determinista: coincidencia de eventos, entrega de contexto, activación, joins, reglas de parada, comportamiento de concurrencia, persistencia, recuperación y límites de recursos. Si llegan eventos nuevos mientras un Agent está ocupado, se pueden fusionar (coalesce) para que procese una sola vez el estado acumulado más reciente, en lugar de digerir una cola de trabajo intermedio obsoleto.
Los Agents manejan lo que requiere juicio: planificar, implementar, revisar, sintetizar, diagnosticar y decidir si la evidencia satisface el objetivo.
Esa separación mantiene los loops flexibles sin pedirle a un modelo—ni a una persona—que recuerde cómo enrutar cada turno.
La autonomía solo es útil cuando sus límites son explícitos. Según el loop, looperators puede imponer:
- máximos de vueltas, plazos, fan-out, concurrencia y número de sesiones;
- gates de aprobación automáticos, del Master Agent o humanos;
- avisos de uso opcionales o presupuestos estrictos;
- coordinación del workspace para que escritores en paralelo no colisionen en silencio;
- estado del workflow, artefactos, decisiones e historial causal duraderos;
- controles de freeze, stop, retry y recuperación consistente.
El objetivo no es simplemente arrancar más Agents, sino hacer que la colaboración de larga duración entre Agents sea visible, acotada y lo bastante segura como para confiar en ella.
looperators ofrece por ahora una build para macOS (Apple Silicon); en otras plataformas, ejecútalo desde el código fuente.
- Descarga la última release y arrastra looperators a Applications.
- Instala y autentica al menos un code agent compatible—Claude Code, Codex o Grok Build.
- Abre looperators y empieza con New Workflow para un loop listo para usar, o abre un chat de Master para describir un objetivo más complejo. El chat y el grafo de Agents siguen disponibles durante toda la ejecución.
Para ejecutar desde el código fuente:
npm install
npm run devlooperators es una alpha temprana. Las interfaces, los contratos de almacenamiento y los controles avanzados pueden evolucionar antes de una versión estable.
La build actual incluye: chats directos con Agents, el grafo de Agents en vivo, handoffs, loops de Review-until-clean, Goal loops, Plan Council, horarios y triggers externos, timelines de loops, propuestas de workflow y replanificación del Master, barriers, estado persistente, y controles de uso y concurrencia.
Reporta asperezas, instalaciones fallidas, conceptos confusos y los workflows que te gustaría ejecutar. El feedback temprano dará forma directa al producto.
Con licencia Apache License 2.0.