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@@ -13,32 +13,36 @@ def experiment_loop(initial_question, max_cycles=10):
     communication = "Initializing experiment."
     response_log = []
 
-    for cycle in range(max_cycles):
-        # Generar la respuesta del modelo
-        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
-        outputs = model.generate(inputs, max_length=200)
-        response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    try:
+        for cycle in range(max_cycles):
+            # Generar la respuesta del modelo
+            inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
+            outputs = model.generate(inputs, max_length=200)
+            response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
 
-        # Descomponer la respuesta en afirmación y nueva pregunta
-        affirmation = extract_affirmation(response)
-        new_question = extract_question(response)
+            # Descomponer la respuesta en afirmación y nueva pregunta
+            affirmation = extract_affirmation(response)
+            new_question = extract_question(response)
 
-        # Actualizar el estado de la efectividad
-        effectiveness = min(1000, effectiveness + 10 * cycle)  # Ejemplo de aumento de efectividad
+            # Actualizar el estado de la efectividad
+            effectiveness = min(1000, effectiveness + 10 * cycle)  # Ejemplo de aumento de efectividad
 
-        # Comunicación con el usuario
-        communication = f"Cycle {cycle + 1}: Affirmation: '{affirmation}' | New Question: '{new_question}'"
+            # Comunicación con el usuario
+            communication = f"Cycle {cycle + 1}: Affirmation: '{affirmation}' | New Question: '{new_question}'"
 
-        # Guardar el ciclo actual en el log
-        response_log.append((affirmation, new_question, effectiveness, communication))
+            # Guardar el ciclo actual en el log
+            response_log.append((affirmation, new_question, effectiveness, communication))
 
-        # Verificar si el modelo decide detenerse
-        if "Descanso" in response:
-            final_output = generate_final_output(response_log)
-            return final_output
-        
-        # Actualizar el prompt con la nueva afirmación y pregunta
-        prompt = f"<thinking>{affirmation} {new_question}</thinking>"
+            # Verificar si el modelo decide detenerse
+            if "Descanso" in response:
+                final_output = generate_final_output(response_log)
+                return final_output
+            
+            # Actualizar el prompt con la nueva afirmación y pregunta
+            prompt = f"<thinking>{affirmation} {new_question}</thinking>"
+
+    except Exception as e:
+        print(f"Error durante el experimento: {e}")
 
     # Si se alcanza el número máximo de ciclos sin detenerse
     final_output = generate_final_output(response_log)