Agents with Vercel AI SDK 7: ToolLoopAgent and HarnessAgent

Veinte líneas. Un agente con tools, loop y condición de parada, sin escribir el ciclo a mano. Eso es lo que te da ToolLoopAgent del AI SDK, y es la razón por la que hoy es mi punto de partida cuando el agente vive en TypeScript y habla con el navegador.

Pero la novedad interesante de la versión 7 no es esa. Es HarnessAgent: la idea de que puedes correr un harness ya existente (Claude Code, Codex, Pi) desde tu app, como si fuera una pieza más.

Qué es el AI SDK (y por qué su sección de agentes importa)

El AI SDK es la librería de Vercel para hablar con modelos: texto, tools, structured outputs, embeddings, streaming. Y trae una definición de agente que ya usé en otra pieza: "los agentes son LLMs que usan tools en un loop". Sus tres componentes: el modelo, las tools y el loop (que maneja contexto y condiciones de parada). - Source: Agents: overview - Vercel AI SDK

ToolLoopAgent: el loop, resuelto

// Fuente: Agents: overview — Vercel AI SDK (adaptado)
import { ToolLoopAgent, tool } from 'ai';
import { z } from 'zod';

const ticketsAgent = new ToolLoopAgent({
  model: 'anthropic/claude-sonnet', // o cualquiera: es agnóstico de proveedor
  tools: {
    listTickets: tool({
      description: 'Lista los tickets abiertos del tablero',
      inputSchema: z.object({ status: z.string().optional() }),
      execute: async ({ status }) => db.listTickets(status),
    }),
    resolveTicket: tool({
      description: 'Marca un ticket como resuelto con un comentario',
      inputSchema: z.object({ id: z.string(), comment: z.string() }),
      execute: async ({ id, comment }) => db.resolve(id, comment),
    }),
  },
});

const result = await ticketsAgent.generate({ prompt: 'Resuelve los tickets urgentes' });
console.log(result.steps); // cada paso, con su tool call

El ToolLoopAgent maneja el loop, la gestión de contexto y las condiciones de parada; tú declaras las tools y el objetivo. La documentación lo recomienda como el enfoque por defecto, y sugiere generateText/streamText cuando necesitas control explícito de cada paso. - Source: Agents: overview - Vercel AI SDK

Lo que trae de fábrica

Fuente: Agents: overview - Vercel AI SDK

HarnessAgent: la idea nueva

HarnessAgent responde a otra pregunta: ¿y si no quiero construir el loop, sino usar uno que ya existe?

"Usa HarnessAgent cuando quieras correr un harness preconfigurado y establecido, como Claude Code, Codex o Pi, en lugar de construir el loop tú mismo alrededor de un modelo. Los harnesses son una abstracción separada de los proveedores y los modelos." - Source: Agents: overview - Vercel AI SDK

Esto confirma lo que venimos diciendo en la serie: el harness es la unidad relevante, no el modelo. Y ahora puedes integrar un harness de terceros en tu app y recibir su salida con las mismas primitivas de streaming y UI que usarías con tu propio agente.

Casos concretos: dar a tu producto un agente de código que corre en un sandbox, o envolver un harness especializado sin reescribir su loop.

Cuándo usarlo (y cuándo ADK)

No es una pelea: he visto equipos usar los dos. El AI SDK donde vive el producto; ADK donde vive la orquestación pesada.

5 pasos para probarlo hoy

1. Define 2 tools de tu dominio (una de lectura, una de escritura) con schemas claros.
2. Arma el ToolLoopAgent y córrelo con la Terminal UI para ver los pasos.
3. Pon un stopWhen (máximo de pasos) antes de la primera corrida real.
4. Activa una aprobación para la tool de escritura y mira el flujo de confirmación.
5. Guarda la telemetría de la corrida y escribe 5 evals con esos casos.

El desarrollo completo está en la guía Agentes: de cero a producción.

¿Tu agente vive en el backend o ya dentro de tu app web? Si es lo segundo, este SDK te ahorra el puente completo.

Referencias

• Agents: overview - Vercel AI SDK
• Terminal UI - Vercel AI SDK
• Policy-Based Tool Approvals - Vercel AI SDK
• Agent Development Kit (ADK) - Google