# Agentes de IA en Profundidad: Principios de Diseño y Práctica de Ingeniería
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> 📥 **[Descargar PDF / EPUB](#-libro-electrónico)** (recomendado) — las ediciones en PDF / EPUB ofrecen la mejor experiencia de lectura; también puedes [leer en línea](https://bojieli.github.io/ai-agent-book/) (conmutador de idiomas, árbol de capítulos desplegable, búsqueda de texto completo, recompilado automáticamente en cada push a main).
**Agente = LLM + Contexto + Herramientas** — Este libro se desarrolla en torno a esta fórmula central a lo largo de 10 capítulos, llevando los Agentes de IA desde los principios teóricos hasta la práctica de ingeniería. El texto completo, las ilustraciones y los **95 experimentos complementarios** son de código abierto. Te invitamos a ejecutar los experimentos por ti mismo.
> 📢 **Cambios de la versión 2.0 (respecto a la 1.4):** La versión 2.0 combina la sección «interacción asíncrona» del antiguo capítulo 4 con el contenido sobre «Agentes multimodales» del antiguo capítulo 9, y los reorganiza como el nuevo capítulo 6, «Interacción: la expansión de los espacios de observación y de acción». Los antiguos capítulos 6 («Evaluación de Agentes»), 7 («Post-entrenamiento de Modelos») y 8 («La Evolución Continua del Agente») se desplazan un capítulo y ahora son, respectivamente, los capítulos 7, 8 y 9.
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> Si estás leyendo un PDF antiguo, te recomendamos [descargar el PDF más reciente](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-es.pdf). La nueva edición también incorpora numerosas correcciones y ajustes de contenido; utiliza siempre la versión más reciente.
| 📚 **10 capítulos** de texto, desde lo básico hasta producción | 📂 **95 experimentos** complementarios, incluidos proyectos locales y rutas de reproducción externas | 🌐 **14 idiomas**: CN / EN / ES / ID / AR / zh-TW / RU / TA / VI / JA / TR / KO / HU / HE |
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## 📖 Libro electrónico
> 📥 **Descarga directa** (recomendada; texto completo, libre y de código abierto). Estos enlaces siempre apuntan a la última compilación de la rama `main`; las ediciones fijas están en la página de [Releases](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases):
> - **Chino (original)**: [PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-zh-CN.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-zh-CN.epub)
> - **Español** (traducción de la comunidad, por [@santhreal](https://github.com/santhreal)): [PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-es.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-es.epub)
> - **Inglés** (traducción de la comunidad, por [@nsdevaraj](https://github.com/nsdevaraj) y [@whanyu1212](https://github.com/whanyu1212)): [PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-en.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-en.epub)
> - **Chino Tradicional (Taiwán)** (traducción de la comunidad, por [@tigercosmos](https://github.com/tigercosmos)): [PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-zh-TW.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-zh-TW.epub)
> - **Ruso** (traducción de la comunidad, por [@ui99ru](https://github.com/ui99ru)): [PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ru.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ru.epub)
> - **Tamil** (traducción de la comunidad, por [@nsdevaraj](https://github.com/nsdevaraj)): [PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ta.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ta.epub)
> - **Vietnamita** (traducción de la comunidad, por [@toanalien](https://github.com/toanalien)): [PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-vi.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-vi.epub)
> - **Japonés** (traducción de la comunidad, por [@eltociear](https://github.com/eltociear)): [PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ja.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ja.epub)
> - **Árabe** (traducción de la comunidad, por [@TheSyBuilder](https://github.com/TheSyBuilder)): [PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ar.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ar.epub)
> - **Turco** (traducción de la comunidad, por [@memisemre](https://github.com/memisemre)): [PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-tr.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-tr.epub)
> - **Coreano** (traducción de la comunidad): [PDF](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ko.pdf) · [EPUB](https://github.com/bojieli/ai-agent-book/releases/download/latest/AI-Agents-in-Depth-ko.epub)
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> 🌐 También puedes [leer en línea](https://bojieli.github.io/ai-agent-book/) — conmutador multilingüe, árbol de capítulos desplegable, búsqueda de texto completo y enlaces directos a los experimentos complementarios. Recompilado automáticamente con cada push a main.
El código fuente en chino está en [`book/`](../../book/); las versiones en inglés, español, árabe, chino tradicional (Taiwán), ruso, tamil, vietnamita, japonés, turco y coreano son contribuciones de la comunidad (pueden ir por detrás del original en chino), ubicadas en [`book-en/`](../../book-en/), [`book-es/`](../../book-es/), [`book-ar/`](../../book-ar/), [`book-zhtw/`](../../book-zhtw/), [`book-ru/`](../../book-ru/), [`book-ta/`](../../book-ta/), [`book-vi/`](../../book-vi/), [`book-ja/`](../../book-ja/), [`book-tr/`](../../book-tr/) y [`book-ko/`](../../book-ko/) respectivamente.
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- **EPUB**: Usa el generador compartido; consulta las [instrucciones de compilación de EPUB](../../EPUB.md)
- **Fuente del texto**: `book-es/introduction.es.md` (introducción), `book-es/chapter1.es.md` ~ `book-es/chapter10.es.md` (Capítulos 1–10), `book-es/afterword.es.md` (epílogo)
- **Compilación**: Instala pandoc, xelatex, la clase de documento ElegantBook y las fuentes necesarias, luego ejecuta:
```bash
cd book-es && bash build_pdf.sh
```
Las figuras se almacenan como archivos SVG en `book-es/images/` y se utilizan directamente en la compilación; consulta `book-es/preamble.tex` y `book-es/*.lua` para detalles de tipografía.
## 📑 Resumen del contenido (Capítulos 1–10)
El libro se desarrolla en torno a la fórmula central **Agente = LLM + Contexto + Herramientas**, con diez capítulos que se construyen progresivamente:
| Cap | Tema | Resumen en una línea | Texto | Código |
| :--: | --- | --- | :--: | :--: |
| 1 | 🚀 **Fundamentos de Agentes** | **Agente = LLM + Contexto + Herramientas**; La ingeniería del Harness es la verdadera ventaja competitiva | [Leer](../../book-es/chapter1.es.md) | [4](../../chapter1/README.es.md) |
| 2 | 🎯 **Ingeniería del Contexto** | El contexto limita la capacidad del Agente: KV Cache, ingeniería de prompts, Agent Skills, compresión de contexto | [Leer](../../book-es/chapter2.es.md) | [8](../../chapter2/README.es.md) |
| 3 | 📚 **Memoria de Usuario y Bases de Conocimiento** | Memoria de usuario entre sesiones + conocimiento externo: memoria de usuario, RAG, índices estructurados, grafos de conocimiento | [Leer](../../book-es/chapter3.es.md) | [12](../../chapter3/README.es.md) |
| 4 | 🛠️ **Herramientas** | Las herramientas son las manos del Agente: protocolo MCP, herramientas de percepción/ejecución/colaboración, Agentes asíncronos orientados a eventos, descubrimiento activo de herramientas | [Leer](../../book-es/chapter4.es.md) | [8](../../chapter4/README.es.md) |
| 5 | 💻 **Coding Agent y Generación de Código** | El código es una "herramienta para crear nuevas herramientas"; panorama completo de un Coding Agent de grado de producción | [Leer](../../book-es/chapter5.es.md) | [13](../../chapter5/README.es.md) |
| 6 | 🎙️ **Interacción: la expansión de los espacios de observación y de acción** | Ampliar los espacios de observación y acción del Agente en modalidad y tiempo: sistemas asíncronos y dirigidos por eventos, voz, Computer Use y robótica | [Leer](../../book-es/chapter6.es.md) | [13](../../chapter6/README.es.md) |
| 7 | 🎯 **Evaluación de Agentes** | Convertir el rendimiento en señales comparables: entornos, métricas, significación estadística y selección guiada por evaluación | [Leer](../../book-es/chapter7.es.md) | [13](../../chapter7/README.es.md) |
| 8 | 🧠 **Post-entrenamiento de Modelos** | Tres etapas—preentrenamiento, SFT y RL: cuándo elegir SFT o RL, internalización de llamadas a herramientas y eficiencia de muestra | [Leer](../../book-es/chapter8.es.md) | [19](../../chapter8/README.es.md) |
| 9 | 🔄 **La Evolución Continua del Agente** | Obtener señales de aprendizaje de las trayectorias de ejecución y actualizar conocimientos, instrucciones, programas y parámetros | [Leer](../../book-es/chapter9.es.md) | [9](../../chapter9/README.es.md) |
| 10 | 🤝 **Colaboración Multi-Agente** | Inteligencia colectiva > individual: marcos de colaboración, compartición/aislamiento de contexto, "Sociedad de Agentes" emergente | [Leer](../../book-es/chapter10.es.md) | [8](../../chapter10/README.es.md) |
> 💡 **Leer** = leer el texto del capítulo en GitHub (markdown); **N** = número de proyectos complementarios, haz clic para ver el código. Los tipos de proyecto (✅ Independiente / 📖 Reproducción / 🚧 Diseño) se explican en el README de cada capítulo.
>
> 📚 ¿Cómo leer este libro de manera eficiente? Consulta las **[Sugerencias de aprendizaje](LEARNING.md)** (ideas clave, ruta de aprendizaje, niveles de dificultad, consejos prácticos).
## 🔑 Claves de API (API Keys)
Se recomienda solicitar claves de API en varias plataformas para facilitar el aprendizaje. Consulta [esta guía](https://01.me/2025/07/llm-api-setup/) para la selección de modelos.
| Plataforma | Enlace | Notas | Puntos de acceso |
| --- | --- | --- | --- |
| **Kimi** (Moonshot) | | Serie Kimi, fuerte en contexto largo y capacidades de Agente | China continental |
| **Zhipu GLM** | | GLM-4.6 etc., gran capacidad en chino, rentable | China continental |
| **Siliconflow** | | Diversos modelos de código abierto (DeepSeek, Qwen, etc.), acceso rápido desde China continental | China continental |
| **DeepSeek** | | API oficial de DeepSeek | Global + China continental |
| **Krill AI** | [www.krill-ai.net](https://www.krill-ai.net/register?invite=Q8D3L35725) | Acceso integral a los principales modelos globales y de China (OpenAI, Claude, Gemini, Grok, Kimi, GLM, DeepSeek, Qwen, Minimax) | Global + China continental |
| **OpenRouter** | | Acceso integral a los principales modelos globales y de China (GPT, Claude, Gemini, Kimi, GLM, DeepSeek, Qwen, etc.) | Global |
## 💎 Patrocinadores
¡Gracias a **Krill AI** por patrocinar este proyecto! Krill proporciona un servicio de retransmisión de API oficial, estable y ultrarrápido para GPT / Claude / Gemini y muchos modelos chinos, con personalización de nivel empresarial, facturación y soporte técnico dedicado de 7×16h, además de una conexión WebSocket adaptada exclusivamente para un tiempo hasta el primer token extremadamente rápido.
Krill ofrece una oferta especial para los lectores de este libro: regístrate mediante [este enlace](https://www.krill-ai.net/register?invite=Q8D3L35725) e ingresa el código de promoción "ai-agent-book" al recargar para obtener un 23% de descuento en tu primer plan Codex.
> 🧪 El estado de ejecución de los experimentos, sus evidencias y los criterios pendientes se registran por separado en [`EXPERIMENT_STATUS.md`](../EXPERIMENT_STATUS.md); clonar o instalar el código fuente no demuestra que un experimento esté completo.
## 📦 Apéndice · Obtención de repositorios externos
Los 23 *checkouts* externos para benchmarks, marcos de entrenamiento y plataformas robóticas en los Capítulos 6, 7, 9 y 10 **no están incluidos** en el paquete (debido al tamaño y a las licencias) y deben clonarse en los directorios correspondientes.
### Script de clonación en un solo paso
🔧 Desplegar comandos de clonación (23 checkouts: 22 asignados a experimentos + 1 cookbook auxiliar)
```bash
# Capítulo 6 · Benchmarks de evaluación
git clone https://github.com/google-research/android_world.git chapter6/android_world && git -C chapter6/android_world checkout --detach 0e95d641e244504c22087cc29b013f3b2428a261
git clone https://huggingface.co/datasets/gaia-benchmark/GAIA chapter6/GAIA && git -C chapter6/GAIA checkout --detach 682dd723ee1e1697e00360edccf2366dc8418dd9
git clone https://github.com/xlang-ai/OSWorld.git chapter6/OSWorld && git -C chapter6/OSWorld checkout --detach 8365edc975efd0477a0d62444a5beed562ab5a7b
git clone https://github.com/SWE-bench/SWE-bench.git chapter6/SWE-bench && git -C chapter6/SWE-bench checkout --detach 5cd4be9fb23971679cbbafe5a0ecade27cef99be
git clone https://github.com/sierra-research/tau2-bench.git chapter6/tau2-bench && git -C chapter6/tau2-bench checkout --detach 8d005b0e5b9e4af0bc055886fa7f95fc86d1710e
git clone https://github.com/laude-institute/terminal-bench.git chapter6/terminal-bench && git -C chapter6/terminal-bench checkout --detach 8384a179b1b8688f6ea5233a4d9d51218df1ac96
# Capítulo 7 · Marcos de entrenamiento (bojieli/* son ramas adaptadas para el libro)
git clone https://github.com/bojieli/minimind.git chapter7/MiniMind-pretrain/minimind && git -C chapter7/MiniMind-pretrain/minimind fetch origin 8bdc5d97d5845a8c1ac2ed56a5b8b4c0d0fb0795 && git -C chapter7/MiniMind-pretrain/minimind checkout --detach 8bdc5d97d5845a8c1ac2ed56a5b8b4c0d0fb0795 && test "$(git -C chapter7/MiniMind-pretrain/minimind rev-parse HEAD)" = "8bdc5d97d5845a8c1ac2ed56a5b8b4c0d0fb0795" # Experimento 7-3
git clone https://github.com/bojieli/minimind-v.git chapter7/MiniMind-pretrain/minimind-v && git -C chapter7/MiniMind-pretrain/minimind-v fetch origin ead791c530fa5f9a3549dbfe9e11ec732d18d2e5 && git -C chapter7/MiniMind-pretrain/minimind-v checkout --detach ead791c530fa5f9a3549dbfe9e11ec732d18d2e5 && test "$(git -C chapter7/MiniMind-pretrain/minimind-v rev-parse HEAD)" = "ead791c530fa5f9a3549dbfe9e11ec732d18d2e5" # Experimento 7-4
git clone https://github.com/bojieli/AdaptThink.git chapter7/AdaptThink-original && git -C chapter7/AdaptThink-original checkout --detach 0033ad172dd53ac64004b763477407014f21b838 # Experimento 7-10
git clone https://github.com/bojieli/SFTvsRL.git chapter7/SFTvsRL && git -C chapter7/SFTvsRL checkout --detach fef0a4a3367260a0934be1e40b01e4021698e023 # Experimentos 7-11 y 7-12
git clone https://github.com/bojieli/AWorld.git chapter7/AWorld && git -C chapter7/AWorld checkout --detach a52d61d6d483e66b22ef16970eae5bbf4f4ab2ec # Experimento 7-16
git clone https://github.com/bojieli/verl.git chapter7/verl && git -C chapter7/verl checkout --detach 1593fc3a8cf894debdc3dece2a23ed739c282789 # Experimento 7-15: receta ReTool; 7-16: backend de entrenamiento
git clone https://github.com/bojieli/SandboxFusion.git chapter7/SandboxFusion && git -C chapter7/SandboxFusion fetch origin 4a0d573ebd64c98234c190a9d1d49e4276199a0c && git -C chapter7/SandboxFusion checkout --detach 4a0d573ebd64c98234c190a9d1d49e4276199a0c && test "$(git -C chapter7/SandboxFusion rev-parse HEAD)" = "4a0d573ebd64c98234c190a9d1d49e4276199a0c" # Experimento 7-15: sandbox de código
git clone https://github.com/thinking-machines-lab/tinker-cookbook.git chapter7/tinker-cookbook && git -C chapter7/tinker-cookbook checkout --detach fc8449187041cf102905f3f751e6d2eac7f9f754
git clone https://github.com/19PINE-AI/rlvp.git chapter7/RLVP/rlvp && git -C chapter7/RLVP/rlvp fetch origin 1ad30bc7e338911fb733739393d92c420f4d8bee && git -C chapter7/RLVP/rlvp checkout --detach 1ad30bc7e338911fb733739393d92c420f4d8bee && test "$(git -C chapter7/RLVP/rlvp rev-parse HEAD)" = "1ad30bc7e338911fb733739393d92c420f4d8bee" # Experimento 7-14
git clone https://github.com/PRIME-RL/SimpleVLA-RL.git chapter7/SimpleVLA-RL/SimpleVLA-RL && git -C chapter7/SimpleVLA-RL/SimpleVLA-RL checkout --detach 7c51662df27b586f9e8a1ab35fcf849f2b8852f9 # Experimento 7-13
# Capítulo 9 · Rutas externas de reproducción de GUI y robótica
git clone https://github.com/anthropics/claude-quickstarts.git chapter9/claude-quickstarts && git -C chapter9/claude-quickstarts checkout --detach 9bcc95e316e5ef6542b4c9d0469f4078829eead5 # El experimento 9-5 usa computer-use-demo/
git clone https://github.com/browser-use/browser-use.git chapter9/browser-use && git -C chapter9/browser-use checkout --detach ec9277c5001f2cb78ee419c927775a3cfc227ff8 # Experimento 9-6
git clone https://github.com/Vector-Wangel/XLeRobot.git chapter9/XLeRobot && git -C chapter9/XLeRobot fetch origin 3d14695e40c9c68229c0aacffca6053c75cd3eb6 && git -C chapter9/XLeRobot checkout --detach 3d14695e40c9c68229c0aacffca6053c75cd3eb6 && test "$(git -C chapter9/XLeRobot rev-parse HEAD)" = "3d14695e40c9c68229c0aacffca6053c75cd3eb6" # Compartido por los experimentos 9-7 y 9-9
git clone https://github.com/Grigorij-Dudnik/RoboCrew.git chapter9/RoboCrew && git -C chapter9/RoboCrew fetch origin c749148f29bd14e61347f9fc3530c343fff0d994 && git -C chapter9/RoboCrew checkout --detach c749148f29bd14e61347f9fc3530c343fff0d994 && test "$(git -C chapter9/RoboCrew rev-parse HEAD)" = "c749148f29bd14e61347f9fc3530c343fff0d994" # Experimentos 9-8 y 9-9; RoboCrew v0.3.1
git clone https://github.com/StoneT2000/lerobot-sim2real.git chapter9/lerobot-sim2real && git -C chapter9/lerobot-sim2real fetch origin 87d6c1d969f6e0ca4dc5697940804e231118a63a && git -C chapter9/lerobot-sim2real checkout --detach 87d6c1d969f6e0ca4dc5697940804e231118a63a && test "$(git -C chapter9/lerobot-sim2real rev-parse HEAD)" = "87d6c1d969f6e0ca4dc5697940804e231118a63a" # Experimento 9-11
# Capítulo 10 · Arquitectura de Agente dual (ahora proyecto independiente TalkAct) + Ciudad AI de Stanford
git clone https://github.com/19PINE-AI/TalkAct.git chapter10/use-computer-while-calling && git -C chapter10/use-computer-while-calling fetch origin 7d70007f72d45ddfc1a14e8e229b6d444e4919a2 && git -C chapter10/use-computer-while-calling checkout --detach 7d70007f72d45ddfc1a14e8e229b6d444e4919a2 && test "$(git -C chapter10/use-computer-while-calling rev-parse HEAD)" = "7d70007f72d45ddfc1a14e8e229b6d444e4919a2" # Experimento 10-3
git clone https://github.com/joonspk-research/generative_agents.git chapter10/generative_agents && git -C chapter10/generative_agents fetch origin fe05a71d3e4ed7d10bf68aa4eda6dd995ec070f4 && git -C chapter10/generative_agents checkout --detach fe05a71d3e4ed7d10bf68aa4eda6dd995ec070f4 && test "$(git -C chapter10/generative_agents rev-parse HEAD)" = "fe05a71d3e4ed7d10bf68aa4eda6dd995ec070f4" # Experimento 10-5
```
> Los nueve *checkouts* ausentes en este momento (7-3, 7-4, 7-14, SandboxFusion para 7-15, XLeRobot compartido por 9-7/9-9, RoboCrew para 9-8/9-9, `lerobot-sim2real` para 9-11, la línea base paralela fija del capítulo 10 y 10-5) también están fijados a SHA inmutables; los comandos realizan un *checkout* separado y comprueban la igualdad mediante `rev-parse HEAD`. El directorio `use-computer-while-calling` del Capítulo 10 ha evolucionado hacia el proyecto mantenido de forma independiente [19PINE-AI/TalkAct](https://github.com/19PINE-AI/TalkAct). Que el código fuente exista o se instale correctamente no constituye una declaración de que el experimento esté completo.
## 🤝 Contribuciones
El libro y el código complementario son totalmente de código abierto. Las Pull Requests son muy bienvenidas:
| Tipo | Notas |
| --- | --- |
| 📝 **Contenido del libro** | Erratas, adiciones, redacción más clara o nuevos desarrollos (texto en `book-es/chapter*.es.md` o `book/chapter*.md`) |
| 🐛 **Mejoras de código y corrección de errores** | Hacer que los proyectos complementarios sean más robustos, utilizables y listos para producción |
| 🧪 **Nuevos proyectos prácticos** | Añadir/reemplazar mejores implementaciones para los experimentos, o contribuir nuevos ejemplos |
| 🎨 **Diseño de figuras** | Mejorar directamente los gráficos SVG incluidos bajo `book-es/images/` |
| 🌐 **Nuevas traducciones** | Las traducciones a más idiomas son bienvenidas; consulta inglés (`book-en/`), chino tradicional/Taiwán (`book-zhtw/`), tamil (`book-ta/`), vietnamita (`book-vi/`), japonés (`book-ja/`), turco (`book-tr/`) como referencia |
Antes de realizar la entrega, ejecuta los experimentos pertinentes para confirmar la reproducibilidad; no dudes en abrir una issue para discutir ideas primero.
## 📄 Licencia
Este proyecto está bajo la licencia [Apache License 2.0](../../LICENSE). Consulta el archivo [`LICENSE`](../../LICENSE) para más detalles. Algunos subproyectos pueden incluir su propia información de licencia; consulta el subproyecto para más especificaciones.
## ⭐ Star History
Generado por [`scripts/gen_star_history.py`](../../scripts/gen_star_history.py), actualizado diariamente por [GitHub Actions](../../.github/workflows/star-history.yml) · Haz clic en la imagen para ver datos en tiempo real
