Meta-Aprendizaje por Refuerzo con Autorreflexión para la Mejora de Búsqueda Agéntica Estratégica

Abstract

Este paper presenta un enfoque de Meta-Aprendizaje por Refuerzo que incorpora mecanismos de autorreflexión para optimizar procesos de búsqueda agéntica. El modelo aprende a evaluar sus propias trayectorias de pensamiento y búsqueda, ajustando su estrategia en tiempo real para evitar bucles infinitos o caminos de razonamiento improductivos. Mediante el uso de procesos de reflexión interna, el agente puede generalizar su capacidad de búsqueda a nuevos dominios sin necesidad de un ajuste fino extensivo. Es un avance significativo hacia agentes que pueden autogestionar su presupuesto computacional y mejorar su lógica interna de forma autónoma.