Agentes, estados y herramientas

Qué aprenderás

• Un agente combina decisiones, estado y llamadas a herramientas
• Construir y comprobar una solución usando datos ficticios.
• Resolver y aprobar la hoja de ejercicios antes de continuar.

Conceptos del tema

Un agente combina decisiones, estado y llamadas a herramientas.

El estado registra lo necesario para continuar y auditar, sin guardar datos sensibles innecesarios.

Los límites de pasos y los estados de error evitan bucles sin fin y permiten recuperar operaciones.

Cómo interpretar este tema

Separa el objetivo de los datos de entrada y del criterio de éxito. Trabaja primero con ejemplos ficticios que puedas comprobar. En código, identifica entradas, operaciones y salidas; en un encargo a una IA, distingue el contenido generado de las acciones realmente ejecutadas.

Construye una solución pequeña y revisable. Comprueba casos normales, fronteras y errores; conserva las fuentes de las afirmaciones y los permisos de cada herramienta. Los ejemplos de Python de este curso se copian a tu propio entorno: la página no ejecuta código ni realiza llamadas a servicios de IA.

Detalles para comprender la regla

Debe permitir continuar y auditar respetando minimización de datos.

Los pasos siguientes no deben asumir un éxito que no ocurrió.

Ejemplo resuelto

Una tarea consulta datos y prepara un borrador.

1. Separa consulta, preparación y revisión.
2. Registra el resultado de cada herramienta.
3. Detén el flujo si falta una condición necesaria para el siguiente paso.

Cómo practicar

1. Define el resultado y los datos que necesita.
2. Revisa el ejemplo y anticipa su salida antes de probarlo.
3. Comprueba un caso normal, una frontera y un error.
4. Explica la solución y verifica los datos o fuentes que utiliza.

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Recursos para profundizar

• Programación y algoritmos · MIT OCW ↗

  Programa y materiales abiertos de referencia. Los contenidos y ejercicios de Aprende son propios.