https://colab.research.google.com/drive/1eQZVM53-gpP7-GRicmhiq84DgYCcyY4h?usp=sharing
Hola, estudiante, espero que estés bien
Parece que estás trabajando en un proyecto interesante para construir un agente de IA que integre búsqueda en la web. Aunque no puedo acceder directamente al enlace de tu Google Colab, puedo ofrecerte algunos consejos generales basados en los pasos que mencionaste.
Configura el entorno en Google Colab: Asegúrate de tener todas las bibliotecas necesarias instaladas. Puedes usar comandos como !pip install langchain y !pip install tavily para instalar las bibliotecas requeridas.
Obtén la API Key de Gemini: Ve a Google AI Studio, genera tu clave de API de Gemini y guárdala de manera segura. En Google Colab, puedes usar from google.colab import auth y auth.authenticate_user() para manejar autenticaciones, y luego almacenar tu clave en los Secrets de Colab.
Importa LangChain y define la LLM: Asegúrate de importar LangChain correctamente. Define tu modelo LLM usando el modelo Gemini 2.0-Flash. Puedes crear una plantilla de prompt que se ajuste a tus necesidades específicas.
Crea una cadena de ejecución: Esto implica configurar un flujo que invoque la LLM con el prompt que has diseñado. Asegúrate de que el prompt esté bien estructurado para obtener los mejores resultados.
Implementa la herramienta de búsqueda web con Tavily: Integra Tavily para manejar las búsquedas web. Necesitarás encapsular la función de búsqueda para que pueda ser llamada por tu agente.
Integra la herramienta a la LLM: Crea un prompt específico para la búsqueda web y asegúrate de que la cadena de ejecución pueda realizar esta búsqueda de manera eficiente.
Define un agente con LangGraph: Utiliza LangGraph para definir un agente (ReactAgent) y asegúrate de que el system prompt esté bien diseñado para guiar el uso de la herramienta de búsqueda.
Espero que estos pasos te sean de ayuda para avanzar en tu proyecto. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!