Companion Code — Programación Agéntica: Manual Práctico

Este repositorio contiene todo el código fuente de los ejercicios y proyectos del libro.

Requisitos

• Python 3.11 o superior
• Una clave de API de OpenAI o Anthropic (ver .env.example)

Instalación

# Clonar el repositorio
git clone https://github.com/[usuario]/programacion-agentica-code.git
cd programacion-agentica-code

# Crear entorno virtual
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate   # Windows

# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Configurar claves de API
cp .env.example .env
# Editar .env con sus claves

Estructura

El código está organizado bajo un enfoque pedagógico de "aprender haciendo", dividido en dos grandes carpetas:

• plantillas/: Contiene la estructura base de los archivos con comentarios # TODO donde debes implementar la lógica agéntica y realizar los ejercicios del libro. ¡Empieza aquí!
• soluciones/: Contiene el código 100% resuelto y funcional. Consúltalo si te quedas atascado o quieres comparar tu implementación con la del autor.

Dentro de ambas carpetas, el código está dividido por capítulos:

• Los listados de código del capítulo
• Una carpeta ejercicios/ con instrucciones para práctica independiente

Proyecto principal: InvestigaBot

InvestigaBot es un asistente de investigación que se construye progresivamente:

Versión	Capítulo	Descripción
v1	3	Agente mínimo: pregunta → búsqueda → respuesta con fuentes
v2	4	+ evaluador de fuentes + reflexión sobre la síntesis
v3	5	Equipo multi-agente: Buscador → Evaluador → Sintetizador → Citador
v4	6	+ servidores MCP para APIs académicas
v5	9	+ guardrails, trazado, pruebas, gestión de costos
final	10	Caso de estudio completo

Proyecto complementario: DocuBot

Ejercicios breves de documentación automática de código en los capítulos 3, 6 y 8.

Licencia

MIT

Autor

Dr. Alexander Barquero Elizondo Universidad de Costa Rica