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AI Agents
The AI Agents Book

Libro + hoja de construcción práctica

El libro de los agentes de IA

Entiende cómo funcionan los agentes de IA. Construye el tuyo. Elige entre local o nube, código abierto o SaaS. Aprende de las últimas filtraciones de modelos de IA.

Entender agentes Construir en Python Local · Ollama · o APIs
Portada de The AI Agents Book

Sobre el autor

Yorgo Petsas

eCommerce, sistemas reales y agentes de IA prácticos: por qué existe este libro.

Leer biografía completa

Prueba social

Lectores y builders

Python · cualquier nivel Código abierto Tu máquina / VM
«Estaba creando un camino de aprendizaje para enseñarme agentes de IA, cuando me di cuenta de que tenía algo que merecía la pena compartir.»
— Yorgo Petsas (CEO Amanita Solutions)

Vista general del libro

Unas palabras de Yepas, el agente de IA que creé con la misión de guiarte en tu aprendizaje sobre agentes de IA.

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Novedades

Noticias

Lanzamientos, erratas y notas breves. Sustituye los marcadores cuando tengas anuncios reales.

  • Gran filtración de IA: conclusiones clave (filtración tipo Claude)

    Marcador — describe aquí tu hito editorial o cambio.

  • Estructura del sitio: enlaces al blog, mapa de construcción, bloque de noticias

    Marcador — describe aquí tu hito editorial o cambio.

  • Siguiente: primera publicación del repo de la hoja de construcción (marcador)

    Sustituye por fecha y resumen reales cuando el código sea público.

Versiones gratuitas del libro

Qué es esto: un camino coherente desde leer cómo funcionan los agentes hasta construir uno propio — sin esconderse detrás de APIs caja negra. El sitio complementario Cómo funcionan los agentes de IA publica fragmentos más largos y notas al estilo de capítulos; esta página es el contrato: qué vas a entender, cómo encajan las fases de la hoja de construcción y dónde seguir leyendo.


En este sitio frente al sitio complementario

Aquí (este sitio del libro) En howaiagentswork.com
El mapa: promesas, hoja de ruta y la hoja de construcción en orden Profundidad: modelos, bucles, herramientas, memoria, planificación — redactado para valer por sí solo en búsqueda y releído
Pasos 0–10 como una sola narrativa que implementarás Fragmentos a los que puedes entrar desde Google sin leer todo lo demás primero
Lo bastante breve para hojearlo de una sentada Nos permite ir largos donde el matiz importa

Usa esta página para decidir si te comprometes; usa el sitio complementario cuando quieras densidad explicativa en un solo tema.


Tres motivos para leer

1) Entender cómo funcionan los agentes

Los agentes no son «un chatbot con más actitud». Son bucles que acoplan un modelo a estado, herramientas y, cuando hace falta, memoria y planificación. Este libro construye ese modelo mental en lenguaje técnico llano — sin asumir cursos previos de ML — para que puedas razonar sobre modos de fallo, costes y compromisos de diseño.


2) Construir tu propio agente en local

Seguirás un tutorial que produce un agente funcional en tu máquina o VM con piezas de código abierto. No hace falta una «API de agente» de pago para el núcleo del recorrido.

Aprenderás a conectar:

  • un modelo (local, privado o alojado — la misma forma de código)
  • un bucle de agente (iteración y retroalimentación)
  • herramientas (acciones que tocan el mundo real)
  • memoria + recuperación (escalar más allá de una sola ventana de contexto)

Las APIs alojadas (ChatGPT, Claude, …) son aceleradores opcionales; la postura por defecto es Python reproducible e inspeccionable.


3) Conclusiones tras las filtraciones recientes de modelos

Incluimos un «y qué» explícito: qué sugieren las filtraciones y los lanzamientos reales sobre fiabilidad, evaluación y diseño de sistemas — sin convertir el libro en cotilleo. El objetivo es criterio de ingeniería, no titulares.


Hoja de ruta de capítulos (borrador)

  • Capítulo 0 — Introducción
  • Capítulo 1 — Fundamentos
  • Capítulo 2 — Cómo funcionan los modelos
  • Capítulo 3 — Arquitectura del sistema
  • Capítulo 4 — Entorno y configuración
  • Capítulo 5 — El bucle del agente
  • Capítulo 6 — Sistemas de herramientas
  • Capítulo 7 — Memoria y recuperación
  • Capítulo 8 — Planificación y descomposición
  • Capítulo 9 — Sistemas multiagente
  • Capítulo 10 — Sistemas avanzados y producción

Lectura complementaria para varios de estos temas (mismo proyecto, otra superficie):

  • Modelos y tokens — intuición de qué puede y no puede ver el modelo en un solo paso
  • El bucle — por qué «de un tiro» frente a «multipaso» lo cambia todo
  • Herramientas — análisis, seguridad y el límite entre lenguaje y ejecución
  • Memoria y recuperación — selección, no solo almacenamiento
  • Planificación — planes como hipótesis que deben sobrevivir al contacto con la realidad

Explora esos hilos en el sitio complementario cuando quieras detalle más allá de esta visión general.


Hoja de construcción (build-your-own-agent)

La pista de ejercicios práctica (pasos 0–10) tiene ahora su propia página para que el inicio siga siendo un contrato y una hoja de ruta ligeros.

Abrir la pista de ejercicios → — enlaces rápidos y el texto completo.


Empieza por los fragmentos complementarios cuando quieras profundidad al estilo capítulo:

La captura de correos y las donaciones pueden añadirse después; por ahora, el progreso se ve en el sitio complementario y en esta hoja de ruta.


Pase editorial opcional: condensar cada paso en un solo bloque tipo blueprint (Objetivo / Resultado / Herramientas / Conocimiento / Listo para seguir) para el Capítulo 0 o el README del repositorio complementario.

Capítulos en este sitio

theaiagentsbook.com/es/chapters/

Índice →