# Acto 1: Conoce a tu asistente de investigación en IA 🤖 ![lab1](../../../../translated_images/es/lab1.1dd5210a7d114e2e.webp) ## El desafío Vas a lanzar "Future Bytes", tu nuevo podcast de tecnología. El episodio 1 trata sobre los últimos avances en IA, pero tienes 24 horas para: 1. Investigar el tema 2. Encontrar fuentes confiables 3. Escribir un guion convincente 4. Hacer que suene natural **Giro de la trama**: No tienes que hacerlo solo. Estás a punto de construir tu primer asistente de IA que puede ayudarte con todo esto. Llamémosle Alex — tu incansable compañero de investigación que nunca necesita dormir. ## ¿Por qué modelos de lenguaje pequeños? (Spoiler: son increíbles) Piensa en los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs) como tu IA personal que vive en *tu* computadora. Sin nube, sin cuotas mensuales, sin compartir datos dudosos. **Por qué los SLMs son 🔥:** - **🏠 Funciona en tu máquina**: Laptop, escritorio, incluso una Raspberry Pi potente - **💸 Costo cero recurrente**: Sin tarifas de API que se lleven tu dinero - **🔒 Privacidad ante todo**: Tus datos nunca salen de tu dispositivo - **⚡ Súper rápido**: Sin latencia de internet, respuestas instantáneas - **🪦 Ligero**: 1B-10B parámetros vs 100B+ de los grandes **SLMs populares**: Qwen 3, Phi-4, Gemma 3 (usamos Qwen para este taller) ## Tu caja de herramientas ### Ollama: Tu gestor de modelos de IA [Ollama](https://ollama.com/) es como Steam para modelos de IA. Descarga, ejecuta y gestiona modelos con comandos simples. **Lo que lo hace genial:** - Un comando para descargar y ejecutar cualquier modelo - Funciona en Mac, Windows, Linux - Usa automáticamente tu GPU si tienes una - Súper eficiente en memoria ### Microsoft Agent Framework: Donde ocurre la magia [Microsoft Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) es tu espacio para crear agentes de IA que pueden: - 💬 Chatear y recordar lo que hablaron - 🛠️ Usar herramientas personalizadas (como buscar en la web o consultar el clima) - 🧠 Pensar problemas complejos paso a paso - 🤝 Trabajar con otros agentes en equipo - 🔌 Conectarse con distintos proveedores de IA (OpenAI, Ollama, Azure) **Los bloques básicos:** - **Agentes**: Tus asistentes de IA con trabajos específicos - **Herramientas**: Habilidades especiales que les das - **Memoria**: Para que no olviden la conversación - **Razonamiento**: Enseñarles a pensar, no solo responder ## Tu entrenamiento: 4 misiones ### Misión 1: Crea tu primer agente 📓 [Abrir cuaderno](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) **La misión**: Construir a Alex, tu IA guionista para el podcast. Alex debe generar diálogos entre dos presentadores que hablan de temas tecnológicos. **Qué aprenderás**: - Cómo despertar a un agente de IA (más fácil que despertarse un lunes) - Darle personalidad e instrucciones - Hacer que genere guiones reales para podcasts - Entender lo que te responde **Condición de victoria**: ¡Alex crea el guion piloto de tu "Future Bytes" sobre IA! 🎯 ### Misión 2: Dale súper poderes a Alex (¡Herramientas!) 📓 [Abrir cuaderno](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) **La misión**: Alex es inteligente, pero no sabe el clima ni la hora actual. Arreglemos eso dándole herramientas. **Qué aprenderás**: - Crear funciones Python personalizadas como “herramientas” - Dejar que Alex decida *cuándo* usar cada herramienta - Ver cómo resuelve problemas autónomamente - Combinar varias herramientas para tareas complejas **Condición de victoria**: Pregunta "¿Qué tiempo hace en Tokio?" y Alex lo descubre solo. ☁️ ### Misión 3: Enseña a Alex a pensar 📓 [Abrir cuaderno](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) **La misión**: Haz que Alex muestre su razonamiento. Al resolver problemas, quieres ver *cómo* piensa, no solo la respuesta. **Qué aprenderás**: - Activar el “modo razonamiento” (como mostrar tu trabajo en clase de matemáticas) - Ver el proceso mental paso a paso de Alex - Entender el prompting de cadena de pensamiento - Debuggear cuando Alex se confunde **Condición de victoria**: Haz una pregunta matemática difícil y mira cómo Alex piensa la solución. 🧠 ### Misión 4: Conecta a Alex a internet 📓 [Abrir cuaderno](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) **La misión**: El conocimiento de Alex tiene fecha límite. Conectémoslo a la web para info en tiempo real. **Qué aprenderás**: - Construir una herramienta personalizada de búsqueda web - Integrar APIs externas - Manejar errores de red con gracia - Obtener info más allá de los datos de entrenamiento de Alex **Condición de victoria**: Pregunta las noticias tecnológicas del día y recibe resultados frescos. 📰 ## Antes de empezar 🚀 **Equipo necesario**: - Python 3.10+ instalado - Ollama funcionando (verifica con `ollama --version`) - VS Code con extensión de Python - Al menos 8GB RAM (16GB para experiencia más fluida) ## Orden de misiones Sigue los cuadernos en orden para la historia completa: 1. [00.BasicAgent-agent.ipynb](../code/01.BasicAgent/00.BasicAgent-agent.ipynb) — Conoce a Alex (tu primer agente) 2. [01.BasicAgent-tools.ipynb](../code/01.BasicAgent/01.BasicAgent-tools.ipynb) — ¡Hora de potenciar! 3. [02.BasicAgent-reasoning.ipynb](../code/01.BasicAgent/02.BasicAgent-reasoning.ipynb) — Enseña a Alex a pensar 4. [03.BasicAgent-websearch.ipynb](../code/01.BasicAgent/03.BasicAgent-websearch.ipynb) — Acceso a internet desbloqueado ## Lo que dominarás Después del Acto 1, podrás: - ✅ Ejecutar modelos de IA en tu propio hardware (¡sin nube!) - ✅ Construir agentes con personalidades y habilidades personalizadas - ✅ Dar herramientas a los agentes para resolver problemas del mundo real - ✅ Hacer que los agentes muestren su proceso de razonamiento - ✅ Conectar agentes a fuentes de datos externas - ✅ Debuggear cuando algo salga mal ## Cuando algo falle (y cómo arreglarlo) 🔧 ### "¡Alex no carga! ¡Memoria insuficiente!" **La solución**: Tu PC está saturada. Cierra otras apps o cambia a un modelo más pequeño. 8GB RAM es el mínimo. ### "Alex está muuuy lento" **La solución**: Habilita la aceleración GPU en la configuración de Ollama. O reduce el tamaño de la ventana de contexto. ¡Modo demonio de velocidad activado! 🏎️ ### "¡Las herramientas no funcionan!" **La solución**: Revisa las firmas de tus funciones. Alex necesita pistas de tipo claras para entenderlas. Piensa que es como dar instrucciones precisas. ## Enlaces útiles 🔗 - [Documentación Agent Framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) — Guías y ejemplos oficiales - [Biblioteca de modelos Ollama](https://ollama.com/library) — Explora todos los modelos disponibles - [Modelo Qwen](https://ollama.com/library/qwen3) — Conoce el cerebro de tu IA - [Ejemplos de código](https://github.com/microsoft/agent-framework/tree/main/python/samples) — Inspírate aquí ## Lo siguiente: Acto 2 🎬 Tienes un agente. ¿Pero qué tal si tuvieras un *equipo* de agentes trabajando juntos? En el Acto 2, construirás todo tu equipo de producción para el podcast: - **Agente investigador**: Encuentra las mejores fuentes - **Agente escritor**: Crea el guion perfecto - **Editor (¡tú!)**: Aprueba o pide cambios ¡Vamos a orquestar magia IA! → [Acto 2: Arma tu equipo de producción](02.AIAgentOrchestrationAndWorkflows.md) --- **¿Atascado?** Pregunta durante el taller. ¡Estamos aprendiendo juntos! 🙌 --- **Aviso legal**: Este documento ha sido traducido utilizando el servicio de traducción automática [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aunque nos esforzamos por la precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda la traducción profesional humana. No nos hacemos responsables de ningún malentendido o interpretación errónea derivada del uso de esta traducción.