Construye un Agente de Inteligencia Artificial en Python en 10 minutos

En este artículo encontrarás una guía práctica y condensada para crear un agente de inteligencia artificial en Python en menos de diez minutos. La idea es instalar dependencias, configurar tu clave de OpenAI, importar las librerías necesarias, definir pequeños herramientas o funciones que el agente pueda usar, conectar un modelo LLM con un script controlador y probar todo el conjunto. Cada paso es fácil de seguir y está pensado para que puedas tener un prototipo funcional en muy poco tiempo.

Paso 1 Instalación de dependencias Instala Python y las librerías principales como openai, requests y las que use tu framework de agentes. Un entorno virtual es recomendable para mantener tu proyecto limpio. Paso 2 Clave API Añade tu clave de OpenAI en una variable de entorno para evitar exponer credenciales en el código. Paso 3 Importar librerías Importa clientes de OpenAI, utilidades para el manejo de prompts y las funciones que actuarán como herramientas del agente. Paso 4 Definir herramientas Crea funciones sencillas que el agente pueda invocar por ejemplo consulta a una API, lectura y escritura en ficheros, o llamadas a servicios internos. Paso 5 Montar el agente Conecta las herramientas con el LLM para que el modelo pueda decidir qué herramienta usar en función de la intención del usuario. Paso 6 Script controlador Crea un script que reciba instrucciones, llame al LLM y gestione el ciclo de observación y acción. Paso 7 Prueba y ajustes Ejecuta interacciones de prueba ajusta prompts y límites de tokens y agrega logs para depurar. En diez minutos puedes tener algo básico corriendo y luego iterar hacia una solución de producción.

Además de este flujo rápido, verás que es muy útil mantener la documentación y notas organizadas. Si quieres, puedes aprovechar una prueba gratuita de Notion para centralizar ideas, prompts y resultados de pruebas. También existe la opción de seguir formaciones o mentorías como DevLaunch para aprender a transformar estos prototipos en proyectos reales y mejorar tus posibilidades de acceder a puestos de desarrollo.

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