Listo para crear un agente de IA en Python en menos de 10 minutos siguiendo el tutorial de Tech With Tim Este artículo resume y adapta ese tutorial al español y añade ideas para llevar ese prototipo a soluciones empresariales más robustas

Resumen rápido del tutorial Sigue estos pasos para poner en marcha un agente de IA en tiempo récord Instala las dependencias necesarias con pip, consigue tu clave de OpenAI, prepara los imports y los wrappers de herramientas que el agente necesitará, conecta el modelo de lenguaje con la lógica del agente y ejecuta una prueba rápida para comprobar resultados El autor comparte además un repositorio en GitHub con ejemplos de código y marcadores de tiempo para saltar exactamente a la sección que te interesa

Durante el recorrido también encontrarás recursos útiles como una prueba gratuita de Notion, PyCharm con versión gratuita permanente y un mes de PyCharm Pro, y el programa de mentoría DevLaunch para crear proyectos reales y mejorar la empleabilidad

Qué se hace en cada paso Instalación de dependencias y entorno virtual, configuración de la variable de entorno con la API key, creación de wrappers para herramientas externas, definición de prompts y la lógica del agente, pruebas unitarias y ejecución de un caso de uso sencillo en pocos minutos

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Como empresa de desarrollo de software y consultoría tecnológica trabajamos en áreas clave para la adopción de IA en empresas entre ellas inteligencia artificial para empresas, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure e inteligencia de negocio Si necesitas un proyecto de agente IA integrado con tus sistemas podemos ayudarte a diseñar la arquitectura, asegurar la plataforma y desplegar modelos en producción Más información sobre nuestros servicios de inteligencia artificial en Q2BSTUDIO Inteligencia Artificial y sobre desarrollo de aplicaciones a medida en Q2BSTUDIO Desarrollo de Aplicaciones y Software Multiplataforma

Beneficios de seguir este flujo Rápida experimentación para validar ideas, posibilidad de integrar agentes IA en flujos de trabajo internos, uso de modelos de lenguaje para automatización y creación de asistentes especializados En Q2BSTUDIO complementamos este enfoque con prácticas de ciberseguridad y pentesting, despliegues en cloud y dashboards de inteligencia de negocio y Power BI para medir impacto y ROI

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