agents-course/pr_673/es/_app/immutable/nodes/22.00a35cf3.js

import{s as an,a as g,n as sn,o as on}from"../chunks/scheduler.505acc25.js";import{S as rn,i as un,e as s,s as a,c as p,h as pn,a as o,d as l,b as i,f as nn,g as m,j as r,k as u,l as mn,m as n,n as c,t as f,o as v,p as d}from"../chunks/index.fbb49fb4.js";import{C as cn}from"../chunks/CopyLLMTxtMenu.80337afb.js";import{C as fn}from"../chunks/CodeBlock.a60b2ac2.js";import{H as x}from"../chunks/Heading.511e0027.js";import{E as vn}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.9cd71169.js";function dn(el){let C,ze,he,Ue,$,ke,M,Je,A,tl,Oe,_,ll="En las secciones anteriores, aprendimos:",Ne,P,nl="<li><strong>Cómo las herramientas se ponen a disposición del agente en el prompt del sistema</strong>.</li> <li><strong>Cómo los agentes de IA son sistemas que pueden ‘razonar’, planificar e interactuar con su entorno</strong>.</li>",Ye,b,al="En esta sección, <strong>exploraremos el Flujo de Trabajo completo del Agente de IA</strong>, un ciclo que definimos como Pensamiento-Acción-Observación.",Ge,T,il="Y luego, profundizaremos en cada uno de estos pasos.",Re,L,Se,j,sl="Los agentes trabajan en un ciclo continuo de: <strong>pensar (Pensamiento) → actuar (Acción) y observar (Observación)</strong>.",Be,y,ol="Analicemos estas acciones juntos:",We,H,rl="<li><strong>Pensamiento</strong>: La parte LLM del Agente decide cuál debe ser el siguiente paso.</li> <li><strong>Acción:</strong> El agente realiza una acción, llamando a las herramientas con los argumentos asociados.</li> <li><strong>Observación:</strong> El modelo reflexiona sobre la respuesta de la herramienta.</li>",Xe,w,Fe,q,ul="Los tres componentes trabajan juntos en un bucle continuo. Para usar una analogía de la programación, el agente utiliza un <strong>bucle while</strong>: el bucle continúa hasta que se cumple el objetivo del agente.",Qe,I,pl="Visualmente, se ve así:",Ze,h,ml,Ve,E,cl="En muchos frameworks de Agentes, <strong>las reglas y directrices están integradas directamente en el prompt del sistema</strong>, asegurando que cada ciclo se adhiera a una lógica definida.",De,z,fl="En una versión simplificada, nuestro prompt del sistema puede verse así:",Ke,U,vl,et,k,dl="Vemos aquí que en el Mensaje del Sistema definimos:",tt,J,Cl="<li>El <em>comportamiento del Agente</em>.</li> <li>Las <em>Herramientas a las que nuestro Agente tiene acceso</em>, como describimos en la sección anterior.</li> <li>El <em>Ciclo Pensamiento-Acción-Observación</em>, que incorporamos en las instrucciones del LLM.</li>",lt,O,gl="Tomemos un pequeño ejemplo para entender el proceso antes de profundizar en cada paso del proceso.",nt,N,at,Y,xl="Creamos a Alfred, el Agente del Clima.",it,G,$l="Un usuario le pregunta a Alfred: “¿Cómo está el clima en Nueva York hoy?”",st,R,Ml,ot,S,Al="El trabajo de Alfred es responder a esta consulta utilizando una herramienta de API del clima.",rt,B,_l="Así es como se desarrolla el ciclo:",ut,W,pt,X,Pl="<strong>Razonamiento Interno:</strong>",mt,F,bl="Al recibir la consulta, el diálogo interno de Alfred podría ser:",ct,Q,Tl="<em>“El usuario necesita información del clima actual para Nueva York. Tengo acceso a una herramienta que obtiene datos del clima. Primero, necesito llamar a la API del clima para obtener detalles actualizados.”</em>",ft,Z,Ll="Este paso muestra al agente dividiendo el problema en pasos: primero, recopilando los datos necesarios.",vt,V,jl,dt,D,Ct,K,yl="<strong>Uso de Herramientas:</strong>",gt,ee,Hl="Basado en su razonamiento y en el hecho de que Alfred conoce una herramienta <code>get_weather</code>, Alfred prepara un comando con formato JSON que llama a la herramienta de API del clima. Por ejemplo, su primera acción podría ser:",xt,te,wl="Pensamiento: Necesito verificar el clima actual para Nueva York.",$t,le,Mt,ne,ql="Aquí, la acción especifica claramente qué herramienta llamar (por ejemplo, get_weather) y qué parámetro pasar (el “location”: “Nueva York”).",At,ae,Il,_t,ie,Pt,se,hl="<strong>Retroalimentación del Entorno:</strong>",bt,oe,El="Después de la llamada a la herramienta, Alfred recibe una observación. Esto podría ser los datos brutos del clima de la API, como:",Tt,re,zl="<em>“Clima actual en Nueva York: parcialmente nublado, 15°C, 60% de humedad.”</em>",Lt,ue,Ul,jt,pe,kl="Esta observación se agrega luego al prompt como contexto adicional. Funciona como retroalimentación del mundo real, confirmando si la acción tuvo éxito y proporcionando los detalles necesarios.",yt,me,Ht,ce,Jl="<strong>Reflexionando:</strong>",wt,fe,Ol="Con la observación en mano, Alfred actualiza su razonamiento interno:",qt,ve,Nl="<em>“Ahora que tengo los datos del clima para Nueva York, puedo compilar una respuesta para el usuario.”</em>",It,de,Yl,ht,Ce,Et,ge,Gl="Alfred luego genera una respuesta final formateada como le indicamos:",zt,xe,Rl="Pensamiento: Ya tengo los datos del clima. El clima actual en Nueva York es parcialmente nublado con una temperatura de 15°C y 60% de humedad.",Ut,$e,Sl="Respuesta final: El clima actual en Nueva York es parcialmente nublado con una temperatura de 15°C y 60% de humedad.",kt,Me,Bl="Esta acción final envía la respuesta de vuelta al usuario, cerrando el bucle.",Jt,Ae,Wl,Ot,_e,Xl="Lo que vemos en este ejemplo:",Nt,Pe,Fl="<li><strong>Los agentes iteran a través de un bucle hasta que se cumple el objetivo:</strong></li>",Yt,be,Ql="<strong>El proceso de Alfred es cíclico</strong>. Comienza con un pensamiento, luego actúa llamando a una herramienta, y finalmente observa el resultado. Si la observación hubiera indicado un error o datos incompletos, Alfred podría haber vuelto a entrar en el ciclo para corregir su enfoque.",Gt,Te,Zl="<li><strong>Integración de Herramientas:</strong></li>",Rt,Le,Vl="La capacidad de llamar a una herramienta (como una API del clima) permite a Alfred <strong>ir más allá del conocimiento estático y recuperar datos en tiempo real</strong>, un aspecto esencial de muchos Agentes de IA.",St,je,Dl="<li><strong>Adaptación Dinámica:</strong></li>",Bt,ye,Kl="Cada ciclo permite al agente incorporar información nueva (observaciones) en su razonamiento (pensamiento), asegurando que la respuesta final esté bien informada y sea precisa.",Wt,He,en="Este ejemplo muestra el concepto central detrás del <em>ciclo ReAct</em> (un concepto que vamos a desarrollar en la siguiente sección): <strong>la interacción de Pensamiento, Acción y Observación empodera a los agentes de IA para resolver tareas complejas de manera iterativa</strong>.",Xt,we,tn="Al entender y aplicar estos principios, puedes diseñar agentes que no solo razonan sobre sus tareas sino que también <strong>utilizan eficazmente herramientas externas para completarlas</strong>, todo mientras refinan continuamente su salida basándose en la retroalimentación del entorno.",Ft,Qt,Zt,qe,ln="Ahora profundicemos en el Pensamiento, la Acción y la Observación como los pasos individuales del proceso.",Vt,Ie,Dt,Ee,Kt;return $=new cn({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),M=new x({props:{title:"Entendiendo los Agentes de IA a través del Ciclo Pensamiento-Acción-Observación",local:"entendiendo-los-agentes-de-ia-a-través-del-ciclo-pensamiento-acción-observación",headingTag:"h1"}}),L=new x({props:{title:"Los Componentes Principales",local:"los-componentes-principales",headingTag:"h2"}}),w=new x({props:{title:"El Ciclo Pensamiento-Acción-Observación",local:"el-ciclo-pensamiento-acción-observación",headingTag:"h2"}}),N=new x({props:{title:"Alfred, el Agente del clima",local:"alfred-el-agente-del-clima",headingTag:"h2"}}),W=new x({props:{title:"Pensamiento",local:"pensamiento",headingTag:"h3"}}),D=new x({props:{title:"Acción",local:"acción",headingTag:"h3"}}),le=new fn({props:{code:"JTIwJTIwJTIwJTdCJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIyYWN0aW9uJTIyJTNBJTIwJTIyZ2V0X3dlYXRoZXIlMjIlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjJhY3Rpb25faW5wdXQlMjIlM0ElMjAlN0IlMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjAlMjJsb2NhdGlvbiUyMiUzQSUyMCUyMk51ZXZhJTIwWW9yayUyMiUwQSUyMCUyMCUyMCUyMCUyMCU3RCUwQSUyMCUyMCUyMCU3RA==",highlighted:`   <span class="hljs-punctuation">{</span>
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