AI Agent Book: una ruta de estudio para construir agentes
Empezar por el experimento de contexto
Ejecutar un ejemplo pequeño y registrar proveedor, modelo y modo.
Qué aprenderás
- Preparar un entorno limitado
- Modificar un componente
- Separar preparación y resultado
Antes de empezar
- Entorno básico de Python
- Acceso a un proveedor de modelos para ensayos en vivo
Convertir una lección de contexto en experimento y decisión documentados.
Conclusiones clave
- Empezar por un ejercicio, no por toda la colección.
- Cambiar una variable controlada al principio.
- Los archivos generados no prueban inferencia válida.
Preparar un entorno limitado
El README recomienda uv con lockfile y ofrece pip como alternativa. La guía de chapter1/context indica credenciales y pasos propios. Instala solo lo necesario para el ejercicio elegido.
Guarda la clave del proveedor fuera de artículos y resultados compartidos. Usa una tarea pequeña sin documentos privados.
Modificar un componente
Los modos son full, no_history, no_reasoning, no_tool_calls y no_tool_results. Ejecuta la misma tarea en dos modos y conserva salida, proveedor, modelo y versión.
Que dos respuestas difieran no demuestra que el componente retirado sea la causa. Repite ensayos y examina los mensajes enviados realmente.
Separar preparación y resultado
El ejecutor puede escribir evidencia; la presencia de una carpeta no significa que el modelo haya resuelto la tarea. Comprueba finalización, corrección y que el contexto previsto se haya retirado.
Este artículo no afirma haber ejecutado el ejemplo. La orden siguiente orienta la lectura y exige confirmar opciones en la guía fijada.
Cómo elegir
| Criterio | Opción A | Opción B |
|---|---|---|
| Best when | You need predictable behavior and easy auditing | You need adaptive optimization and have reliable telemetry |
| Main risk | May leave performance on the table | Can become difficult to explain or debug |
Pasos de implementación
- 1
Crear entorno bloqueado y configurar una clave.
- 2
Comparar full y no_tool_results con una tarea ficticia.
- 3
Guardar peticiones, resultados y explicación.
Ejemplo para copiar
uv sync
uv run python chapter1/context/main.py
# inspect chapter1/context/README.md for provider and mode flagsPreguntas frecuentes
¿Debo usar el proveedor predeterminado?
No. La guía describe varias opciones compatibles.
¿no_reasoning impide al modelo razonar?
No necesariamente. Trata el contexto retenido y el proveedor puede comportarse distinto.
Fuentes
- AI Agent Book / README.mdFuente verificada 2026-09-26
- AI Agent Book / chapter1/context/README.mdFuente verificada 2026-09-26