Creación de agentes AI con PydanticAI – Introducción
En los últimos meses he explorado el mundo de los agentes IA utilizando la librería PydanticAI y quiero compartir una guía práctica y accesible para quien quiera empezar. Antes de continuar un aviso útil: no soy una experta absoluta, así que toma estas explicaciones como un punto de partida para experimentar y aprender por tu cuenta.
Concepto de agente IA: un agente combina tres elementos básicos. Primero un LLM como GPT, Claude o Gemini que actúa como cerebro para procesar lenguaje natural y razonar. Segundo un system prompt que configura el comportamiento del LLM estableciendo propósito, tono y medidas de seguridad. Tercero herramientas o tools que permiten al agente interactuar con su entorno, acceder a datos, ejecutar código o llamar APIs.
Probar LLMs sin arruinarse: experimentar con agentes no exige usar siempre los LLMs comerciales más caros. Opciones prácticas son GitHub Models para pruebas gratuitas con límites, Google AI Studio para acceder a modelos Gemini y alternativas locales como Ollama para ejecutar modelos en tu equipo. Estas rutas permiten aprender conceptos de agentes y ajustar prompts sin un coste elevado. PydanticAI además soporta proveedores como OpenAI, Anthropic y HuggingFace, proporcionando flexibilidad al elegir modelo según necesidad y presupuesto.
Construir un agente con PydanticAI: el flujo general comprende elegir un LLM, diseñar un system prompt claro y declarar las tools que el agente podrá invocar. Un ejemplo simple es crear un asistente de recetas que, a partir de ingredientes, sugiera un plato y sus pasos de preparación. En PydanticAI las tools se definen mediante decoradores que describen la función y sus parámetros para que el LLM sepa cuándo y cómo llamarlas. Las respuestas devueltas por las tools pueden luego integrarse en la respuesta final generada por el LLM para cumplir el objetivo indicado en el system prompt.
Uso de tools y buenas prácticas: considera convertir en tools cualquier operación determinista o dependiente del tiempo, por ejemplo obtener la fecha actual o consultar una base de datos. Esto reduce errores del LLM, ahorra tokens y garantiza fiabilidad. Para que el modelo utilice las tools conviene documentar bien las funciones y, si es necesario, incluir ejemplos en el prompt que muestren la invocación correcta.
Salida estructurada con Pydantic: una de las ventajas clave de PydanticAI es que permite definir modelos de salida para que las respuestas del agente sigan una estructura predecible. Esto facilita integrar la salida en pipelines, serializar a JSON o consumirla desde otras aplicaciones. Por ejemplo un modelo RecipeOutput con campos name y preparation_steps asegura que el agente devuelva datos listos para ser procesados por herramientas automáticas.
Aplicaciones empresariales y casos de uso: los agentes IA son especialmente útiles en soluciones de automatización, asistentes para soporte al cliente, generación de informes automatizados o acciones sobre datos empresariales. Si buscas integrar agentes IA en proyectos de tamaño empresarial, Q2BSTUDIO ofrece servicios especializados en inteligencia artificial y desarrollo de aplicaciones a medida. Podemos ayudar a diseñar agentes IA que se integren con procesos existentes, con atención a seguridad, cumplimiento y optimización de costes.
Sobre Q2BSTUDIO: somos una empresa de desarrollo de software centrada en aplicaciones a medida y soluciones de inteligencia artificial. Contamos con experiencia en ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio y automatización de procesos. Si necesitas una solución de software a medida para incorporar agentes IA en tu negocio, visita nuestra página de servicios de inteligencia artificial servicios de inteligencia artificial para empresas y descubre cómo podemos ayudar. También ofrecemos desarrollo de aplicaciones y soluciones multiplataforma adaptadas a tus requisitos en software a medida y aplicaciones a medida.
Próximos pasos y recomendaciones: continúa experimentando con prompts y herramientas, mide costes y latencia según el proveedor de LLM elegido, y define salidas estructuradas para facilitar integraciones. Temas avanzados que merece la pena explorar incluyen instrumentación mediante Pydantic, estrategias de reintentos para gestionar rate limits, optimización de mensajes para ajustarse a ventanas de contexto y monitorización de agentes en producción.
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