Si trabajas en desarrollo de software, IA o modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), es probable que uses agentes de IA con regularidad. Este artículo te muestra cómo crear el primero. Antes de construir nada, vale la pena definir el término. Hay muchas respuestas, pero la mayoría coincide en que un agente de IA es un sistema de software que utiliza un LLM que llama a una o más herramientas en un bucle para alcanzar un objetivo. Ese objetivo puede ir desde responder una pregunta sencilla hasta controlar tu navegador para reservar un billete de avión o desarrollar software muy complejo.
En los sistemas agénticos, el bucle describe el ciclo entre el modelo, la aplicación y sus herramientas. No requiere una sentencia while o for literal. El ejemplo de este artículo recorre ese ciclo una sola vez: el modelo solicita una herramienta, Python la ejecuta y el modelo usa el resultado para responder. El agente no hará nada complejo, por diseño, para mantener las cosas sencillas al principio.
El ejemplo es un asistente de soporte para una tienda en línea ficticia. Los datos de los pedidos están en una base de datos SQLite, por lo que un modelo de lenguaje no puede responder por sí solo preguntas sobre pedidos. En su lugar, el modelo solicita una función de Python llamada get_order_total, que consulta la base de datos y devuelve el valor real. Para el pedido 1001 de Sarah Jones, el total correcto es GBP 96.95.
El modelo puede pedir una operación, pero Python decide si está permitida y la realiza. El modelo se ejecuta localmente a través de Ollama, por lo que no se necesita una cuenta en la nube ni una clave de API. El programa muestra la función solicitada, sus argumentos y el resultado de la base de datos, haciendo visible el intercambio en lugar de ocultarlo dentro de un framework de agentes.
Fuente: Towards Data Science · Resumido por HeadlinesBriefing