El control bayesiano mejora las decisiones de uso de herramientas en agentes de codificación modelando la incertidumbre y eligiendo dinámicamente acciones. Supera a los orquestadores de reglas fijas, especialmente cuando la verificación es costosa y los críticos proporcionan retroalimentación informativa pero imperfecta. El método también produce una puntuación de corrección más interpretable que las métricas de probabilidad de tokens o el éxito bruto de herramientas.