Agents
Qué vas a aprender en esta sección
Un agente es un sistema donde un modelo de lenguaje deja de limitarse a responder y pasa a actuar: razona sobre tu petición, decide si necesita herramientas, las ejecuta y usa los resultados para seguir razonando hasta darte una respuesta completa. Esa diferencia —de responder a actuar— es la base de todo lo que construiremos en este libro.
En esta sección lo veremos de forma práctica con Strands Agents, el SDK de código abierto de AWS para construir agentes en Python:
- Introducción a Strands Agents: de responder a actuar — los tres ingredientes de un agente (modelo, herramientas y system prompt), cómo funciona el agent loop y por qué la acumulación de contexto permite el razonamiento multipaso.
- Tu primer agente en Python con Strands Agents — montas el entorno, escribes tus primeras herramientas y ejecutas un agente completo, con Bedrock u otros proveedores de modelo.
- El agent loop en acción: contexto, herramientas y errores — contexto y stateless, tu primera herramienta contra una base de datos SQLite, cómo el modelo se adapta a errores sin romper el flujo y el límite de tokens por respuesta.
A lo largo del libro estos fundamentos se convierten en un proyecto real: un asistente de gimnasio que irá ganando capacidades capítulo a capítulo (herramientas, backend, streaming, aprobación humana, memoria y despliegue a producción).
Empieza por el primer capítulo y avanza en orden: cada uno se apoya en el anterior.