Sabrás
- Explica las tres partes de un agente de IA (modelo, herramientas y bucle) y por qué un LLM solo genera texto
- Haz una llamada a la API de un LLM desde Python y lee la respuesta
- Mantén el historial de la conversación pasando la lista de mensajes al modelo en cada turno
- Escribe una herramienta de Python con un esquema JSON y ejecuta las llamadas a herramientas del modelo en un bucle hasta que termine
- Construye un pequeño agente de programación con herramientas de archivos y de shell que pueda crear y editar archivos en un proyecto
Conviene saber antes
- Python básico: funciones, listas, diccionarios y bucles
- Comodidad para usar la terminal y editar archivos en un editor de código
- Un gestor de paquetes como uv o pip, y una clave de API de OpenAI con facturación habilitada
Temario
8 lecciones y un proyecto final
- 1
Qué es un agente: modelo, herramientas y bucle Gratis
Un agente de IA se compone de tres partes: un modelo que razona convirtiendo texto en texto, herramientas que le permiten actuar, y un bucle que lo mantiene trabajando hasta que la tarea está terminada. Esta lección muestra cómo encajan estas tres piezas y por qué una sola llamada al modelo es solo un chatbot.
2 ejercicios4 preguntas - 2
Configurar un proyecto y hacer tu primera llamada a un LLM Beyond Pass
Vas a configurar un proyecto de Python con uv, instalar el paquete de OpenAI y enviar tu primera petición a un modelo de lenguaje. También aprenderás qué son los mensajes y los roles (system, user, assistant) y por qué el modelo los necesita.
2 de código5 pasos de construcción2 ejercicios3 preguntas - 3
Añadir memoria de conversación con la lista de mensajes Beyond Pass
Aprenderás por qué un modelo de lenguaje olvida todo entre llamadas y cómo una lista de mensajes da memoria a tu agente al volver a enviarse en cada turno. Verás el script del paso dos, que añade cada pregunta del usuario y cada respuesta del asistente, y lo probarás con y sin esa lista.
1 de código5 pasos de construcción2 ejercicios3 preguntas - 4
Cómo funciona la llamada a herramientas: esquemas y el arnés Beyond Pass
La llamada a herramientas permite que un agente pida acciones enviando al modelo un menú de esquemas de herramientas y recibiendo una petición estructurada. El modelo solo pide; tu arnés en Python hace el trabajo real y devuelve el resultado.
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[61] Crear una herramienta read_file y el bucle de llamadas a herramientas Beyond Pass
[62] Vas a escribir una función Python real que un modelo de IA puede pedir que se ejecute, describirla con un esquema que el modelo pueda leer, y escribir el bucle que ejecuta cada llamada a herramienta solicitada y devuelve el resultado. Al terminar sabrás por qué el modelo nunca ejecuta código por sí mismo y cómo la lista de mensajes guarda toda la conversación.
2 de código2 pasos de construcción1 ejercicio3 preguntas - 6
[46] Building a mini Claude Code: four tools and the agent loop Beyond Pass
[47] You will see how a coding agent is assembled from four tools (list files, read file, write file, run command), JSON-style tool schemas that describe them to the model, and an agent loop that keeps calling tools until the model answers in plain text. You will also see how a main loop keeps the whole conversation in one messages list.
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Running the agent: building a snake game in Pygame Beyond Pass
You will watch an AI agent turn a plain-English request into real files: it creates a folder, writes a Pygame snake game, and then splits it into several modules. You will also see how the agent's tool calls, your approval, and the final game fit together.
2 de código5 pasos de construcción3 ejercicios4 preguntas - 8
[61] Resumen: un agente es solo un LLM en un bucle con herramientas Beyond Pass
[62] Este resumen muestra que un agente de IA no es magia: es un software normal que pregunta repetidamente a un LLM qué hacer, ejecuta las herramientas que el LLM solicita y devuelve los resultados. Una vez que entiendes el bucle, puedes construir un agente funcional en Python puro, sin frameworks.
1 de código3 pasos de construcción2 ejercicios3 preguntas
Proyecto final
Construye tu propio mini agente de programación (y comprueba que el bucle funciona)
Construye un pequeño agente de programación en Python puro con cuatro herramientas (listar archivos, leer archivo, escribir archivo, ejecutar comando) y un bucle que se ejecuta hasta que el modelo responde en texto plano. También escribirás un modelo falso para probar el bucle sin llamar a ninguna API. Así verás que un agente es un LLM, herramientas y un bucle.
Sus 7 tareas se abren con Beyond Pass.
Vista previa gratis · La lección 1 completa
Qué es un agente: modelo, herramientas y bucle
Un agente de IA se compone de tres partes: un modelo que razona convirtiendo texto en texto, herramientas que le permiten actuar, y un bucle que lo mantiene trabajando hasta que la tarea está terminada. Esta lección muestra cómo encajan estas tres piezas y por qué una sola llamada al modelo es solo un chatbot.
Dibuja y escribe junto al vídeo.
La idea
Un agente de IA es, según las palabras del vídeo, simplemente tres cosas: un modelo, herramientas y un bucle. También puedes añadir contexto o memoria, pero el vídeo sugiere que la memoria puede integrarse en las herramientas, así que el núcleo son las tres partes.
El modelo es el cerebro. En la práctica, es solo una API: le envías texto y te devuelve texto. Puede ser un modelo local que ejecutas tú mismo (con Ollama, Docker Model Runner o LM Studio) o un modelo de código cerrado de un proveedor como Anthropic u OpenAI. Su trabajo es razonar, y lo que produce es texto lo bastante significativo como para que nuestro programa lo lea y actúe en consecuencia.
Las herramientas son las manos del agente. Una herramienta puede ser casi cualquier cosa: un servidor MCP, un servicio de terceros, una búsqueda web o una función de Python que escribas tú mismo. En este curso, las herramientas son funciones de Python sencillas, pero una función puede hacer cualquier cosa dentro de ella, y más adelante podrás conectar otras herramientas también.
El bucle es la parte más importante. Una petición y una respuesta es solo un chatbot. Un agente sigue avanzando: el modelo pide una herramienta, la herramienta se ejecuta, el resultado se envía de vuelta y el modelo decide el siguiente paso. Esto puede repetirse 20, 30 o 40 veces, y el bucle solo se detiene cuando el agente indica que ha terminado. Herramientas grandes como Claude Code, Cursor y Codex son, por debajo, las mismas tres cosas construidas de forma muy ingeniosa, con funciones adicionales.
Así que el plan del curso tiene tres pasos. Primero llamas a un LLM a través de una API. Después añades herramientas. Luego lo envuelves todo en un bucle. Cada paso se apoya en el anterior.
Puntos clave
- Agente = modelo + herramientas + bucle. Quita el bucle y tienes un chatbot. 0:46
- El modelo es el cerebro: recibe texto y devuelve texto, y es quien realiza el razonamiento. 0:58
- Las herramientas pueden ser cualquier cosa; en este curso son funciones de Python. 1:44
- El bucle permite que el agente siga trabajando en muchas peticiones hasta que indica que ha terminado. 1:55
- Productos como Claude Code, Cursor y Codex comparten estas mismas tres partes principales. 2:23
Palabras clave
- Agente
- Programa que usa un modelo, herramientas y un bucle para avanzar hacia una tarea a lo largo de muchos pasos.
- Modelo (LLM)
- El cerebro de razonamiento, al que se accede mediante una API, que convierte texto de entrada en texto de salida.
- Herramienta
- Una acción que puede realizar el agente, como una función de Python, una búsqueda web o un servidor MCP.
- Bucle
- El ciclo repetido de consultar al modelo, ejecutar una herramienta y devolver el resultado hasta que la tarea esté terminada.
- API
- Una forma de que un programa envíe una petición a otro servicio y reciba una respuesta.
Ojo
- Una sola llamada al modelo no es un agente. Una pregunta y una respuesta es un chatbot; el bucle es lo que lo convierte en agente. 1:15
- Un modelo local y un modelo en la nube son ambos «el modelo» aquí. El modelo se define por su función (razonar mediante texto), no por el lugar donde se ejecuta. 1:00
- La memoria y el contexto son extras opcionales; el vídeo dice que pueden integrarse en las herramientas. 0:52
Práctica
Con tus propias palabras, explica por qué un programa que envía una pregunta a un modelo e imprime la respuesta es un chatbot y no un agente.
Pista
Piensa en lo que añade el bucle y en cuántas peticiones se producen.
Solución
- Sale una petición y vuelve una respuesta, y luego el programa se detiene.
- Un agente necesita un bucle para poder llamar a herramientas, obtener resultados y seguir avanzando durante muchos pasos hasta que indica que ha terminado.
Un chatbot hace una petición y recibe una respuesta. Un agente entra en un bucle: consulta al modelo, ejecuta una herramienta, devuelve el resultado y repite hasta que la tarea está terminada.
En papel o en tu cuaderno de notas, dibuja una caja para el modelo, una caja para las herramientas y una flecha circular para el bucle. Dibuja flechas que muestren qué va del modelo a una herramienta y vuelve.
Pista
El bucle debería conectar el modelo y las herramientas en un ciclo.
Solución
- Dibuja la caja del modelo y la caja de las herramientas una al lado de la otra.
- Dibuja una flecha del modelo a las herramientas (una llamada a herramienta) y otra de vuelta (el resultado de la herramienta).
- Dibuja una flecha circular alrededor de ambas para mostrar que el bucle se repite hasta que la tarea termina.
Un diagrama con el modelo y las herramientas conectados por flechas en un círculo que se repite, etiquetado como el bucle.
En tu bloc de notas
Dibuja tres cajas con las etiquetas Modelo, Herramientas y Bucle. Luego dibuja flechas: el modelo envía una petición a las herramientas, las herramientas devuelven un resultado al modelo, y una flecha circular alrededor de ellos muestra que el bucle se repite hasta que la tarea está terminada.
Test
¿Qué tres cosas componen un agente de IA según el capítulo?
- Un modelo, herramientas y un bucle
- Una base de datos, un navegador y un servidor
- Un prompt, una fuente y un tema de color
- Solo un modelo grande con memoria
Mostrar la respuesta
A. Un modelo, herramientas y un bucle · El vídeo dice que un agente es simplemente tres cosas: un modelo, herramientas y un bucle.
0:46 ver el momento¿Por qué el bucle es la parte más importante?
- Hace que el modelo sea más rápido
- Permite que el agente siga llamando a herramientas y trabajando en muchas peticiones hasta terminar una tarea
- Guarda la clave de la API
- Reemplaza al modelo
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B. Permite que el agente siga llamando a herramientas y trabajando en muchas peticiones hasta terminar una tarea · Sin el bucle, una petición da una respuesta, como un chatbot. El bucle permite que el agente avance a través de muchos pasos.
1:55 ver el momento¿Cuál es la función principal del modelo en un agente?
- Ejecutar las herramientas directamente en el ordenador
- Razonar, recibiendo texto de entrada y devolviendo texto de salida
- Almacenar archivos
- Dibujar la interfaz de usuario
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B. Razonar, recibiendo texto de entrada y devolviendo texto de salida · El modelo es el cerebro. Razona y genera texto, que el programa luego lee y usa.
1:12 ver el momento¿Qué forma tienen las herramientas en este curso?
- Solo servidores MCP
- Funciones de Python que escribimos nosotros
- Modelos de código cerrado
- Extensiones del navegador
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B. Funciones de Python que escribimos nosotros · La página del vídeo dice que las herramientas de este vídeo serán funciones de Python, aunque más adelante podrían conectarse a otras herramientas.
1:50 ver el momento
Lecciones 2–8 y el proyecto final
Se abren con Beyond Pass: todas las lecciones de todos los cursos, completas. Un solo pago: 14,99 $ por 90 días o 29 $ por un año. Sin suscripción.
Hecho por Beyond a partir del vídeo «Building AI Agents in Pure Python - Beginner Course» de Tech With Tim. El vídeo se reproduce en el propio reproductor de YouTube. Míralo en YouTube · Todas las lecciones