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#herramientas

36 páginas con esta etiqueta.

Roadmap

8

  • Controlar la elección con tool_choice

    Cómo decidir si el modelo puede, debe o no puede usar herramientas con tool_choice (auto, any, tool, none), cuándo conviene cada opción y cómo limitar las llamadas en paralelo.

  • Definir herramientas con JSON Schema

    Cómo escribir nombre, descripción e input_schema de una herramienta para que el modelo la elija cuando toca y le pase argumentos válidos, con strict y Pydantic.

  • Function calling: el ciclo tool_use → tool_result

    Cómo el modelo pide a tu código que ejecute una función, cómo le devuelves el resultado y cómo escribir el bucle completo sin romper el protocolo.

  • Manejo de errores e is_error

    Qué hacer cuando una herramienta falla: devolver el error al modelo con is_error, escribir mensajes que le permitan corregirse y cortar los bucles de reintentos.

  • MCP: conectar un servidor de herramientas

    Qué resuelve el Model Context Protocol, cómo escribir un servidor de herramientas con MCPServer, probarlo y conectarlo a tu propio código o a una aplicación compatible.

  • Nivel 20 · Uso de herramientas

    El ciclo tool_use → tool_result, herramientas definidas con JSON Schema, errores con is_error, tool_choice y un servidor MCP propio conectado a tu aplicación.

  • Nivel 40 · Tu primer agente

    Construye un agente de verdad, con su bucle, límites de pasos y de gasto, un plan previo, varias herramientas bien descritas y trazas para depurarlo.

  • Un agente con varias herramientas

    Diseña y describe un conjunto de herramientas para que el agente elija la correcta, devuelva salidas útiles y se recupere de errores, y prueba esa elección con casos.

Cursos

6

  • Agentes de código

    Cómo trabaja un agente que lee, edita y prueba código en tu repositorio, y cómo guiarlo y revisar su trabajo para fiarte de lo que entrega.

  • Cómo funciona el uso del ordenador

    El bucle captura, acción y nueva captura; qué parte hace el proveedor y qué parte ejecutas tú, y un ejecutor mínimo de acciones dentro de un contenedor.

  • Cómo trabaja un agente de código

    Las herramientas que necesita un agente de código (leer, buscar, editar, ejecutar), cómo diseñarlas con seguridad y un agente mínimo funcional.

  • MCP: de cero a tu propio servidor

    Monográfico sobre Model Context Protocol, desde entender sus primitivas hasta escribir, probar, asegurar y desplegar tu propio servidor en Python o TypeScript.

  • Navegador o API: cuándo cada uno

    La escalera de opciones para que un agente trabaje con una aplicación (API, MCP, navegador por DOM, píxeles) y los criterios para elegir el escalón adecuado.

  • Qué meter en el contexto y qué no

    Criterios para el prompt de sistema, las herramientas, los ejemplos y los resultados de herramientas, y cómo cargar información bajo demanda en lugar de precargarla.

Docs

6

  • El bucle agéntico

    Referencia del bucle que convierte una llamada al modelo en un agente, con el manejo de cada stop_reason y los límites que lo hacen seguro.

  • Herramientas

    Referencia de cómo el modelo actúa fuera del texto, con herramientas propias, servidores MCP, herramientas del proveedor y uso del ordenador.

  • Herramientas del lado del servidor

    Qué son las herramientas que ejecuta el proveedor de la API, como la búsqueda web, en qué se diferencian de las tuyas y cómo integrarlas en tu bucle.

  • MCP

    Referencia del Model Context Protocol, con arquitectura host, cliente y servidor, primitivas, transportes y cómo escribir y conectar un servidor.

  • Uso de herramientas

    Cómo el modelo pide a tu aplicación que ejecute funciones y cómo devolverle el resultado, con definición, ciclo completo, tool_choice y errores.

  • Uso del ordenador

    Referencia de la herramienta con la que el modelo ve capturas de pantalla y controla ratón y teclado, con su bucle, el entorno aislado y los riesgos.

Patrones

2

  • Agente autónomo

    El modelo decide en un bucle qué herramientas usar y cuándo parar, guiado por lo que le devuelve el entorno, con límites, puntos de control humanos y sandbox.

  • La llamada aumentada

    El bloque básico de todo sistema agéntico: un modelo con recuperación, herramientas y memoria, y cómo montarlo con una interfaz sencilla y bien documentada.

Disciplinas

1

  • Diseño de herramientas

    Cómo definir herramientas que un modelo entienda, elija bien y use sin gastar contexto de más, con nombres, descripciones, parámetros y respuestas pensados para un agente.

Recetas

2

  • Aprobación humana antes de actuar

    Intercepta las llamadas a herramientas peligrosas de tu agente, pide confirmación a una persona con los argumentos exactos y devuelve el rechazo al modelo como tool_result.

  • Servidor MCP de solo lectura

    Expón una base de datos SQLite a un agente mediante un servidor MCP en Python con MCPServer que solo puede leer, con límites de filas y de tiempo.

Glosario

8

  • Bucle agéntico

    Ciclo de llamar al modelo, ejecutar las herramientas que pide y devolverle los resultados hasta que termina.

  • Function calling

    Nombre habitual de la capacidad del modelo de pedir que tu código ejecute una función con argumentos estructurados.

  • MCP

    Model Context Protocol, estándar abierto para conectar aplicaciones de IA con herramientas y fuentes de datos externas.

  • Servidor MCP

    Programa que expone herramientas, recursos y prompts a través del protocolo MCP para que cualquier aplicación compatible los use.

  • Tool result

    Bloque con el que devuelves al modelo el resultado de ejecutar una herramienta que pidió, enlazado por su identificador.

  • Tool use

    Capacidad del modelo de pedir a tu aplicación que ejecute una herramienta definida por ti y de usar el resultado.

  • tool_choice

    Parámetro que controla si el modelo puede, debe o no debe usar herramientas, o cuál está obligado a llamar.

  • Uso del ordenador

    Herramienta que permite al modelo ver capturas de pantalla y manejar ratón y teclado para operar interfaces gráficas.

Radar

2

Blog

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