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Guion profesor · U04

Del prompt al agente

Objetivo de la sesión

ReAct, diseño de tools y control de terminación.

Guion por bloques

Bloque 1 — Anatomía de un agente (60 min)

ReAct: planificación, memoria de trabajo y criterios de terminación.

  • Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
  • Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
  • Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.

Bloque 2 — Diseño de herramientas (60 min)

La descripción es una especificación para el modelo. Granularidad, schemas y resultados vacíos.

  • Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
  • Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
  • Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.

Bloque 3 — Terminación y control (60 min)

Límites duros. Acciones irreversibles requieren confirmación humana o control programático.

  • Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
  • Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
  • Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.

Bloque 4 — Taller 2 (60 min)

Agente con ≥3 tools, manejo de errores y tope de iteraciones/costo/tiempo.

  • Demo viva: proyectar un caso corto; pedir predicción de la falla antes de correr el modelo.
  • Pregunta disparadora: “¿Qué evidencia descartaría tu intuición sobre este prompt/agente?”
  • Contingencia: si cae el proveedor cloud, usar LM Studio / Ollama; comparar calidad es contenido, no fracaso.

Claves del taller (no proyectar)

Implementá un loop ReAct contra LM Studio. Tools: calculator, file_read (sandbox), web_stub. Hard caps: 8 pasos, timeout 60s.

  • Exigir batería de casos antes de “se ve bien”.
  • Registrar modelo, temperatura y seed/config en el informe.
  • Rechazar entregas sin tope de iteraciones/costo/tiempo en agentes.

Checklist cierre

  • Articulación con la unidad siguiente / curso vecino.
  • Recordar lectura previa de la próxima sesión.
  • Recoger dudas sobre lab autónomo.

Se requiere sesión profesor

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