Practical AI Agents proporciona a los desarrolladores un marco completo y ejemplos listos para usar para construir agentes autónomos impulsados por grandes modelos de lenguaje. Muestra cómo integrar herramientas API (por ejemplo, navegadores web, bases de datos, funciones personalizadas), implementar memoria tipo RAG, gestionar el contexto de las conversaciones y realizar planificación dinámica. Los ejemplos pueden adaptarse para chatbots, asistentes de análisis de datos, scripts de automatización de tareas o herramientas de investigación. El repositorio incluye notebooks, Dockerfiles y archivos de configuración para facilitar la configuración y el despliegue en diferentes entornos.

AutoGen Hands-On proporciona un entorno estructurado para aprender el uso del framework AutoGen mediante ejemplos prácticos en Python. Guía a los usuarios en la clonación del repositorio, la instalación de dependencias y la configuración de claves API para desplegar configuraciones multi-agente. Cada script muestra funciones clave como definir roles de agentes, memoria de sesiones, enrutamiento de mensajes y patrones de orquestación de tareas. El código incluye registro, manejo de errores y hooks extensibles que permiten personalizar el comportamiento de los agentes e integrarlos con servicios externos. Los usuarios adquieren experiencia práctica en construir flujos de trabajo colaborativos donde múltiples agentes interactúan para completar tareas complejas, desde chatbots de soporte al cliente hasta pipelines de procesamiento de datos automatizados. El tutorial fomenta buenas prácticas en coordinación multi-agente y desarrollo de IA escalable.

El Recetario de Agentes Gemini es un conjunto curado de herramientas de código abierto que ofrece una variedad de ejemplos prácticos para construir agentes inteligentes impulsados por los modelos de lenguaje Gemini de Google. Incluye código de muestra para orquestar cadenas de razonamiento de múltiples pasos, invocar API externas de manera dinámica, integrar kits de herramientas para recuperación de datos y gestionar flujos de conversación. El recetario demuestra mejores prácticas para manejo de errores, gestión de contexto y ingeniería de prompts, apoyando casos de uso como chatbots autónomos, automatización de tareas y sistemas de soporte para decisiones. Guía a los desarrolladores en la construcción de agentes personalizados que puedan interpretar solicitudes de usuarios, obtener datos en tiempo real, realizar cálculos y generar salidas formateadas. Siguiendo estas recetas, los ingenieros pueden acelerar la creación de prototipos de agentes y desplegar aplicaciones robustas de IA en diversos dominios.