Guía de bolsillo agentes IA: Patrones para construir sistemas autónomos con LLMs

Construye agentes de IA que de verdad funcionan, sin quedar atado a ningún framework. La mayoría de los tutoriales enseñan una biblioteca concreta. Este libro enseña los patrones. Tanto si usas LangChain, CrewAI, AutoGen o llamadas directas a la API, la arquitectura que hay detrás de los agentes de IA fiables es la misma. La Guía de bolsillo de agentes de IA te ofrece planos independientes del framework que puedes aplicar en cualquier sitio. Aprenderás a diseñar, construir e implementar sistemas autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLM): - Uso de herramientas - Dale manos a tus agentes. Llama a API, consulta bases de datos y ejecuta código de forma segura. - Memoria - Patrones de memoria a corto plazo, a largo plazo y episódica para aprender y recordar. - RAG (generación aumentada por recuperación) - Ancla las respuestas en tus propios datos con búsqueda vectorial e híbrida. - Razonamiento y planificación - ReAct, cadena de pensamiento y descomposición de tareas. - Sistemas multiagente - Orquesta equipos de agentes especializados con delegación, enrutamiento y consenso. - Barreras de seguridad - Validación de entrada, filtrado de salida y capas de seguridad. - Evaluación - Mide la calidad del agente con pipelines deterministas y LLM como juez. - Despliegue - Lleva los agentes a producción con observabilidad, gestión de errores, control de costes y escalado. Cada patrón incluye ejemplos claros de código en Python que puedes adaptar a tu stack. Sin relleno ni hype: solo las decisiones de ingeniería que separan las demos de juguete de los agentes de producción. Para quién es este libro: Ingenieros de software, ingenieros de ML y responsables técnicos que quieren construir agentes de IA sobre una arquitectura sólida, no sobre la dependencia de un framework.