“Deberías usar más Bash.” En las últimas semanas, Thariq de Anthropic tuvo una conferencia telefónica con decenas de empresas que trabajan en inteligencia general. Asistentes de correo, chatbots de servicio al cliente, gestión de agendas: hay una variedad de formas de productos. Después de hablar un rato, se dio cuenta de que repetía la misma frase. ¿Bash? ¿No es una herramienta de línea de comandos que usan los programadores? ¿Qué tiene que ver con estos productos? Primero, veamos un escenario concreto. Supongamos que tienes un agente de correo y le preguntas: “¿Cuánto gasté en taxis esta semana?” El enfoque tradicional es el siguiente: el agente llama a una API para obtener correos, posiblemente recuperando 100 de una vez, y luego el modelo busca los recibos de Uber y Lyft y suma los montos. El problema es que meter 100 correos en el contexto significa que el modelo tiene que recordar todo eso, filtrar y calcular. No es fácil para un modelo de lenguaje grande. Es fácil que se pierda información, que cometa errores, y no puedes verificar qué correos ha revisado. Este es un problema típico de la zona de confort del modelo: la cantidad de datos no es lo suficientemente grande como para requerir un programa específico, pero excede la capacidad del modelo para procesar todo de una vez. Está atrapado en el medio, es incómodo. La solución de Thariq es: darle al agente una herramienta Bash para que guarde los resultados intermedios en un archivo. Suena simple, pero la lógica detrás es muy interesante. El llamado a herramientas tradicionalmente sigue este flujo: Herramienta → Procesamiento del modelo → Resultado de salida Todos los estados intermedios están en la "mente" del modelo, no puedes verlos ni verificarlos. Al cambiar a Bash, el flujo cambia: Herramienta → Guardar archivo → Buscar/filtrar → Procesamiento del modelo → Resultado de salida ...