Ajustes de estructura

src/orchestrator/agents/base.py

@@ -64,8 +64,6 @@ class BaseAgent:
         total_output_tokens = 0
         # Real conversation history: assistant messages + tool results
         conversation: list[dict[str, Any]] = []
-        tool_fingerprints: dict[str, ToolExecution] = {}
-        all_duplicates_streak = 0  # consecutive steps where ALL calls are duplicates
 
         for step in range(max_steps):
             # Build context with real conversation
@@ -205,14 +203,19 @@ class BaseAgent:
             ]
             conversation.append(assistant_msg)
 
-            # Execute tool calls and add COMPLETE results to conversation
-            duplicates_this_step = 0
+            # Execute tool calls and add COMPLETE results to conversation.
+            # Antes habia dos capas anti-duplicado: (a) cachear resultado y
+            # devolver "[DUPLICADO]" en lugar de re-ejecutar y (b) cortar el
+            # step si TODAS las llamadas del paso eran duplicadas. Las quitamos
+            # porque en conversaciones largas el agente puede LEGITIMAMENTE
+            # repetir una llamada (p.ej. re-leer un fichero tras editarlo) y
+            # las heuristicas bloqueaban acciones validas. El usuario prefiere
+            # libertad — runaway loops se mitigan con limit de steps externo.
             for tc in tool_calls:
                 # Si los args no se pudieron parsear (p.ej. truncados por max_tokens),
                 # NO ejecutamos la tool. En su lugar devolvemos un mensaje al modelo
                 # explicando el problema para que pueda ajustar el siguiente intento
-                # (dividir el contenido, acortar, etc.). Fingerprint incluye el hash
-                # del raw para distinguir fallos distintos.
+                # (dividir el contenido, acortar, etc.).
                 if tc.get("parse_error"):
                     pe = tc["parse_error"]
                     conversation.append({
@@ -229,24 +232,6 @@ class BaseAgent:
                         ),
                     })
                     continue
-                fp_raw = f"{tc['name']}:{json.dumps(tc.get('parsed_arguments', {}), sort_keys=True)}"
-                fp = hashlib.md5(fp_raw.encode()).hexdigest()
-
-                if fp in tool_fingerprints:
-                    prev_exec = tool_fingerprints[fp]
-                    tool_executions.append(prev_exec)
-                    duplicates_this_step += 1
-                    # Return cached result as tool message
-                    conversation.append({
-                        "role": "tool",
-                        "tool_call_id": tc["id"],
-                        "content": (
-                            "[DUPLICADO] Ya ejecutada con mismos argumentos. Resultado: "
-                            f"{prev_exec.raw_output[:settings.tool_raw_output_max_chars]}"
-                        ),
-                    })
-                    logger.warning("Duplicate tool call skipped: %s (fingerprint: %s)", tc["name"], fp[:8])
-                    continue
 
                 tool_exec = await self._execute_tool(
                     session=session,
@@ -255,7 +240,6 @@ class BaseAgent:
                     artifacts=artifacts,
                     tool_call_id=tc["id"],
                 )
-                tool_fingerprints[fp] = tool_exec
                 tool_executions.append(tool_exec)
 
                 # COMPLETE result in conversation (truncated to safe limit)
@@ -269,32 +253,6 @@ class BaseAgent:
                     ),
                 })
 
-            # Loop detection: if ALL tool calls in this step were duplicates
-            if duplicates_this_step == len(tool_calls):
-                all_duplicates_streak += 1
-                if all_duplicates_streak >= 2:
-                    logger.warning("Loop detected: %d consecutive steps with all duplicate calls. Breaking.", all_duplicates_streak)
-                    conversation.append({
-                        "role": "user",
-                        "content": "[SISTEMA] Se detectaron llamadas repetidas. Ya tienes toda la información necesaria. Genera tu respuesta final ahora.",
-                    })
-                    # One more chance to generate a final response
-                    ctx = await self.context.build_context(
-                        session=session, agent=self.profile,
-                        artifacts=artifacts, conversation=conversation,
-                    )
-                    async for chunk in self.model.stream(
-                        messages=ctx.to_messages(),
-                        config=config,
-                    ):
-                        if chunk.delta:
-                            accumulated_content += chunk.delta
-                        if chunk.finish_reason:
-                            break
-                    break
-            else:
-                all_duplicates_streak = 0
-
         return {
             "content": accumulated_content,
             "artifacts": artifacts,