import{s as ga,a as Ba,n as ka,o as Ia}from"../chunks/scheduler.505acc25.js";import{S as Ga,i as $a,e as p,s as l,c as r,h as _a,a as o,d as a,b as n,f as fa,g as c,j as i,k as xe,l as va,m as t,n as u,t as d,o as M,p as h}from"../chunks/index.fbb49fb4.js";import{C as qa}from"../chunks/CopyLLMTxtMenu.38c593c4.js";import{C as m}from"../chunks/CodeBlock.2ead06c8.js";import{H as Ye}from"../chunks/Heading.511e0027.js";import{E as Ca}from"../chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.9ca82795.js";function Za(Re){let y,ks,gs,Is,j,Gs,w,$s,J,Ee,_s,T,Fe="Este curso es agnóstico en cuanto al framework porque queremos <strong>centrarnos en los conceptos de agentes de IA y evitar perdernos en los detalles específicos de un framework particular</strong>.",vs,b,Qe="Además, queremos que los estudiantes puedan utilizar los conceptos que aprenden en este curso en sus propios proyectos, usando cualquier framework que prefieran.",qs,U,We="Por lo tanto, para esta Unidad 1, utilizaremos una biblioteca de agentes de prueba y una API serverless simple para acceder a nuestro motor LLM.",Cs,f,ze="Probablemente no usarías estos en producción, pero servirán como un buen <strong>punto de partida para entender cómo funcionan los agentes</strong>.",Zs,g,Ae="Después de esta sección, estarás listo para <strong>crear un Agente simple</strong> usando <code>smolagents</code>",Xs,B,He="Y en las siguientes Unidades también utilizaremos otras bibliotecas de Agentes de IA como <code>LangGraph</code> y <code>LlamaIndex</code>.",Ns,k,Se="Para mantener las cosas simples, utilizaremos una función simple de Python como Herramienta y Agente.",Vs,I,Le="Utilizaremos paquetes integrados de Python como <code>datetime</code> y <code>os</code> para que puedas probarlo en cualquier entorno.",xs,G,Pe='Puedes seguir el proceso <a href="https://huggingface.co/agents-course/notebooks/blob/main/unit1/dummy_agent_library.ipynb" rel="nofollow">en este notebook</a> y <strong>ejecutar el código tú mismo</strong>.',Ys,$,Rs,_,Oe="En el ecosistema de Hugging Face, hay una característica conveniente llamada API Serverless que te permite ejecutar fácilmente inferencia en muchos modelos. No se requiere instalación ni despliegue.",Es,v,Fs,q,Qs,C,De="output:",Ws,Z,zs,X,Ke="Como vimos en la sección de LLM, si solo hacemos decodificación, <strong>el modelo solo se detendrá cuando prediga un token EOS</strong>, y esto no sucede aquí porque este es un modelo conversacional (chat) y <strong>no aplicamos la plantilla de chat que espera</strong>.",As,N,sa='Si ahora agregamos los tokens especiales relacionados con el <a href="https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct">modelo Llama-3.2-3B-Instruct</a> que estamos usando, el comportamiento cambia y ahora produce el EOS esperado.',Hs,V,Ss,x,ea="output:",Ls,Y,Ps,R,aa="Usar el método “chat” es una forma mucho más conveniente y confiable de aplicar plantillas de chat:",Os,E,Ds,F,ta="output:",Ks,Q,se,W,la="El método chat es el método RECOMENDADO para usar para asegurar una transición suave entre modelos, pero como este notebook es solo educativo, seguiremos usando el método “text_generation” para entender los detalles.",ee,z,ae,A,na="En las secciones anteriores, vimos que el núcleo de una biblioteca de agentes es agregar información en el prompt del sistema.",te,H,pa="Este prompt del sistema es un poco más complejo que el que vimos anteriormente, pero ya contiene:",le,S,oa="<li><strong>Información sobre las herramientas</strong></li> <li><strong>Instrucciones del ciclo</strong> (Pensamiento → Acción → Observación)</li>",ne,L,pe,P,ia="Ya que estamos ejecutando el método “text_generation”, necesitamos aplicar el prompt manualmente:",oe,O,ie,D,ra="También podemos hacerlo así, que es lo que sucede dentro del método <code>chat</code>:",re,K,ce,ss,ca="El prompt ahora es:",ue,es,de,as,ua="¡Vamos a decodificar!",Me,ts,he,ls,da="output:",me,ns,ye,ps,Ma="¿Ves el problema?",je,os,ha=`<p>¡La respuesta fue alucinada por el modelo. Necesitamos detenerlo para ejecutar realmente la función!
Ahora vamos a detenernos en “Observation” para que no alucinemos la respuesta real de la función.</p>`,we,is,Je,rs,ma="output:",Te,cs,be,us,ya=`¡Mucho mejor!
Ahora vamos a crear una función dummy para el clima. En una situación real, probablemente llamarías a una API.`,Ue,ds,fe,Ms,ja="output:",ge,hs,Be,ms,wa="Vamos a concatenar el prompt base, la completación hasta la ejecución de la función y el resultado de la función como una Observación y reanudar la generación.",ke,ys,Ie,js,Ja="Aquí está el nuevo prompt:",Ge,ws,$e,Js,Ta="Output:",_e,Ts,ve,qe,Ce,bs,ba="Aprendimos cómo podemos crear Agentes desde cero usando código Python, y <strong>vimos lo tedioso que puede ser ese proceso</strong>. Afortunadamente, muchas bibliotecas de Agentes simplifican este trabajo manejando gran parte del trabajo pesado por ti.",Ze,Us,Ua="Ahora, estamos listos <strong>para crear nuestro primer Agente real</strong> usando la biblioteca <code>smolagents</code>.",Xe,fs,Ne,Bs,Ve;return j=new qa({props:{containerStyle:"float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"}}),w=new Ye({props:{title:"Biblioteca de Agente de Prueba",local:"biblioteca-de-agente-de-prueba",headingTag:"h1"}}),$=new Ye({props:{title:"API Serverless",local:"api-serverless",headingTag:"h2"}}),v=new m({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">import</span> os
<span class="hljs-keyword">from</span> huggingface_hub <span class="hljs-keyword">import</span> InferenceClient

<span class="hljs-comment">## Necesitas un token de https://hf.co/settings/tokens, asegúrate de seleccionar &#x27;read&#x27; como tipo de token. Si ejecutas esto en Google Colab, puedes configurarlo en la pestaña &quot;settings&quot; bajo &quot;secrets&quot;. Asegúrate de llamarlo &quot;HF_TOKEN&quot;</span>
os.environ[<span class="hljs-string">&quot;HF_TOKEN&quot;</span>]=<span class="hljs-string">&quot;hf_xxxxxxxxxxxxxx&quot;</span>

client = InferenceClient(provider=<span class="hljs-string">&quot;hf-inference&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct&quot;</span>)
<span class="hljs-comment"># si las salidas para las siguientes celdas son incorrectas, el modelo gratuito puede estar sobrecargado. También puedes usar este endpoint público que contiene Llama-3.2-3B-Instruct</span>
<span class="hljs-comment"># client = InferenceClient(&quot;https://jc26mwg228mkj8dw.us-east-1.aws.endpoints.huggingface.cloud&quot;)</span>`,wrap:!1}}),q=new m({props:{code:"b3V0cHV0JTIwJTNEJTIwY2xpZW50LnRleHRfZ2VuZXJhdGlvbiglMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjJUaGUlMjBjYXBpdGFsJTIwb2YlMjBGcmFuY2UlMjBpcyUyMiUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMG1heF9uZXdfdG9rZW5zJTNEMTAwJTJDJTBBKSUwQSUwQXByaW50KG91dHB1dCk=",highlighted:`output = client.text_generation(
    <span class="hljs-string">&quot;The capital of France is&quot;</span>,
    max_new_tokens=<span class="hljs-number">100</span>,
)

<span class="hljs-built_in">print</span>(output)`,wrap:!1}}),Z=new m({props:{code:"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",highlighted:'Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris.',wrap:!1}}),V=new m({props:{code:"cHJvbXB0JTNEJTIyJTIyJTIyJTNDJTdDYmVnaW5fb2ZfdGV4dCU3QyUzRSUzQyU3Q3N0YXJ0X2hlYWRlcl9pZCU3QyUzRXVzZXIlM0MlN0NlbmRfaGVhZGVyX2lkJTdDJTNFJTBBVGhlJTIwY2FwaXRhbCUyMG9mJTIwRnJhbmNlJTIwaXMlM0MlN0Nlb3RfaWQlN0MlM0UlM0MlN0NzdGFydF9oZWFkZXJfaWQlN0MlM0Vhc3Npc3RhbnQlM0MlN0NlbmRfaGVhZGVyX2lkJTdDJTNFJTIyJTIyJTIyJTBBb3V0cHV0JTIwJTNEJTIwY2xpZW50LnRleHRfZ2VuZXJhdGlvbiglMEElMjAlMjAlMjAlMjBwcm9tcHQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBtYXhfbmV3X3Rva2VucyUzRDEwMCUyQyUwQSklMEElMEFwcmludChvdXRwdXQp",highlighted:`prompt=<span class="hljs-string">&quot;&quot;&quot;&lt;|begin_of_text|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;user&lt;|end_header_id|&gt;
The capital of France is&lt;|eot_id|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;assistant&lt;|end_header_id|&gt;&quot;&quot;&quot;</span>
output = client.text_generation(
    prompt,
    max_new_tokens=<span class="hljs-number">100</span>,
)

<span class="hljs-built_in">print</span>(output)`,wrap:!1}}),Y=new m({props:{code:"VGhlJTIwY2FwaXRhbCUyMG9mJTIwRnJhbmNlJTIwaXMlMjBQYXJpcy4=",highlighted:'The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris.',wrap:!1}}),E=new m({props:{code:"b3V0cHV0JTIwJTNEJTIwY2xpZW50LmNoYXQuY29tcGxldGlvbnMuY3JlYXRlKCUwQSUyMCUyMCUyMCUyMG1lc3NhZ2VzJTNEJTVCJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTdCJTIycm9sZSUyMiUzQSUyMCUyMnVzZXIlMjIlMkMlMjAlMjJjb250ZW50JTIyJTNBJTIwJTIyVGhlJTIwY2FwaXRhbCUyMG9mJTIwRnJhbmNlJTIwaXMlMjIlN0QlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAlNUQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBzdHJlYW0lM0RGYWxzZSUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMG1heF90b2tlbnMlM0QxMDI0JTJDJTBBKSUwQXByaW50KG91dHB1dC5jaG9pY2VzJTVCMCU1RC5tZXNzYWdlLmNvbnRlbnQp",highlighted:`output = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {<span class="hljs-string">&quot;role&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;user&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;content&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;The capital of France is&quot;</span>},
    ],
    stream=<span class="hljs-literal">False</span>,
    max_tokens=<span class="hljs-number">1024</span>,
)
<span class="hljs-built_in">print</span>(output.choices[<span class="hljs-number">0</span>].message.content)`,wrap:!1}}),Q=new m({props:{code:"UGFyaXMu",highlighted:"Paris.",wrap:!1}}),z=new Ye({props:{title:"Agente de Prueba",local:"agente-de-prueba",headingTag:"h2"}}),L=new m({props:{code:"JTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBKGVzdGUlMjBQZW5zYW1pZW50byUyRkFjY2klQzMlQjNuJTJGT2JzZXJ2YWNpJUMzJUIzbiUyMHB1ZWRlJTIwcmVwZXRpcnNlJTIwTiUyMHZlY2VzJTJDJTIwZGViZXMlMjB0b21hciUyMHZhcmlvcyUyMHBhc29zJTIwY3VhbmRvJTIwc2VhJTIwbmVjZXNhcmlvLiUyMEVsJTIwJTI0SlNPTl9CTE9CJTIwZGViZSUyMGVzdGFyJTIwZm9ybWF0ZWFkbyUyMGNvbW8lMjBtYXJrZG93biUyMHklMjB1c2FyJTIwc29sbyUyMFVOQSUyMGFjY2klQzMlQjNuJTIwYSUyMGxhJTIwdmV6LiklMEElMEElMEE=",highlighted:`Responde las siguientes preguntas <span class="hljs-keyword">lo</span> mejor que puedas. Tienes acceso <span class="hljs-keyword">a</span> las siguientes herramientas:

get_weather: Obtener <span class="hljs-keyword">el</span> clima actual <span class="hljs-keyword">en</span> <span class="hljs-keyword">una</span> ubicación dada

La forma <span class="hljs-keyword">en</span> que usas las herramientas es especificando un blob json.
Específicamente, este json debe tener <span class="hljs-keyword">una</span> clave \`action\` (<span class="hljs-keyword">con</span> <span class="hljs-keyword">el</span> nombre de <span class="hljs-keyword">la</span> herramienta <span class="hljs-keyword">a</span> usar) <span class="hljs-keyword">y</span> <span class="hljs-keyword">una</span> clave \`action_input\` (<span class="hljs-keyword">con</span> <span class="hljs-keyword">la</span> entrada para <span class="hljs-keyword">la</span> herramienta aquí).

Los únicos valores que deberí<span class="hljs-keyword">an</span> estar <span class="hljs-keyword">en</span> <span class="hljs-keyword">el</span> campo <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span> son:
get_weather: Obtener <span class="hljs-keyword">el</span> clima actual <span class="hljs-keyword">en</span> <span class="hljs-keyword">una</span> ubicación dada, <span class="hljs-keyword">args</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;string&quot;</span>}}
ejemplo de uso:

{{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;New York&quot;</span>}
}}

SIEMPRE usa <span class="hljs-keyword">el</span> siguiente formato:

Question: <span class="hljs-keyword">la</span> pregunta de entrada que debes responder
Thought: siempre debes pensar <span class="hljs-keyword">en</span> <span class="hljs-keyword">una</span> acción <span class="hljs-keyword">a</span> tomar. Solo <span class="hljs-keyword">una</span> acción <span class="hljs-keyword">a</span> <span class="hljs-keyword">la</span> vez <span class="hljs-keyword">en</span> este formato:
Action:

$JSON_BLOB (dentro de <span class="hljs-keyword">una</span> celda markdown)

Observation: <span class="hljs-keyword">el</span> resultado de <span class="hljs-keyword">la</span> acción. Esta Observación es única, completa <span class="hljs-keyword">y</span> <span class="hljs-keyword">la</span> fuente de <span class="hljs-keyword">la</span> verdad.
... (este Pensamiento/Acción/Observación puede repetirse <span class="hljs-keyword">N</span> veces, debes tomar varios pasos cuando sea necesario. El $JSON_BLOB debe estar formateado como markdown <span class="hljs-keyword">y</span> usar solo UNA acción <span class="hljs-keyword">a</span> <span class="hljs-keyword">la</span> vez.)

Siempre debes terminar <span class="hljs-keyword">tu</span> salida <span class="hljs-keyword">con</span> <span class="hljs-keyword">el</span> siguiente formato:

Thought: Ahora sé <span class="hljs-keyword">la</span> respuesta final
Final Answer: <span class="hljs-keyword">la</span> respuesta final <span class="hljs-keyword">a</span> <span class="hljs-keyword">la</span> pregunta de entrada original

¡Comienza ahora! Recuerda SIEMPRE usar los caracteres exactos \`Final Answer:\` cuando proporciones <span class="hljs-keyword">una</span> respuesta definitiva.`,wrap:!1}}),O=new m({props:{code:"cHJvbXB0JTNEZiUyMiUyMiUyMiUzQyU3Q2JlZ2luX29mX3RleHQlN0MlM0UlM0MlN0NzdGFydF9oZWFkZXJfaWQlN0MlM0VzeXN0ZW0lM0MlN0NlbmRfaGVhZGVyX2lkJTdDJTNFJTBBJTdCU1lTVEVNX1BST01QVCU3RCUwQSUzQyU3Q2VvdF9pZCU3QyUzRSUzQyU3Q3N0YXJ0X2hlYWRlcl9pZCU3QyUzRXVzZXIlM0MlN0NlbmRfaGVhZGVyX2lkJTdDJTNFJTBBV2hhdCdzJTIwdGhlJTIwd2VhdGhlciUyMGluJTIwTG9uZG9uJTIwJTNGJTBBJTNDJTdDZW90X2lkJTdDJTNFJTNDJTdDc3RhcnRfaGVhZGVyX2lkJTdDJTNFYXNzaXN0YW50JTNDJTdDZW5kX2hlYWRlcl9pZCU3QyUzRSUwQSUyMiUyMiUyMg==",highlighted:`prompt=<span class="hljs-string">f&quot;&quot;&quot;&lt;|begin_of_text|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;system&lt;|end_header_id|&gt;
<span class="hljs-subst">{SYSTEM_PROMPT}</span>
&lt;|eot_id|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;user&lt;|end_header_id|&gt;
What&#x27;s the weather in London ?
&lt;|eot_id|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;assistant&lt;|end_header_id|&gt;
&quot;&quot;&quot;</span>`,wrap:!1}}),K=new m({props:{code:"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",highlighted:`messages=[
    {<span class="hljs-string">&quot;role&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;system&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;content&quot;</span>: SYSTEM_PROMPT},
    {<span class="hljs-string">&quot;role&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;user&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;content&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;What&#x27;s the weather in London ?&quot;</span>},
    ]
<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct&quot;</span>)

tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=<span class="hljs-literal">False</span>,add_generation_prompt=<span class="hljs-literal">True</span>)`,wrap:!1}}),es=new m({props:{code:"JTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBKGVzdGUlMjBQZW5zYW1pZW50byUyRkFjY2klQzMlQjNuJTJGT2JzZXJ2YWNpJUMzJUIzbiUyMHB1ZWRlJTIwcmVwZXRpcnNlJTIwTiUyMHZlY2VzJTJDJTIwZGViZXMlMjB0b21hciUyMHZhcmlvcyUyMHBhc29zJTIwY3VhbmRvJTIwc2VhJTIwbmVjZXNhcmlvLiUyMEVsJTIwJTI0SlNPTl9CTE9CJTIwZGViZSUyMGVzdGFyJTIwZm9ybWF0ZWFkbyUyMGNvbW8lMjBtYXJrZG93biUyMHklMjB1c2FyJTIwc29sbyUyMFVOQSUyMGFjY2klQzMlQjNuJTIwYSUyMGxhJTIwdmV6LiklMEElMEElMEE=",highlighted:`&lt;|begin_of_text|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;system&lt;|end_header_id|&gt;
Responde las siguientes preguntas lo mejor <span class="hljs-keyword">que</span> puedas. Tienes acceso a las siguientes herramientas:

get_weather: Obtener el clima actual <span class="hljs-keyword">en</span> una ubicació<span class="hljs-keyword">n</span> dada

<span class="hljs-keyword">La</span> <span class="hljs-keyword">forma</span> <span class="hljs-keyword">en</span> <span class="hljs-keyword">que</span> usas las herramientas es especificando un blob json.
Específicamente, este json debe tener una clave \`action\` (con el nombre <span class="hljs-keyword">de</span> <span class="hljs-keyword">la</span> herramienta a usar) y una clave \`action_input\` (con <span class="hljs-keyword">la</span> entrada para <span class="hljs-keyword">la</span> herramienta aquí).

Los únicos valores <span class="hljs-keyword">que</span> deberí<span class="hljs-keyword">an</span> estar <span class="hljs-keyword">en</span> el campo <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span> son:
get_weather: Obtener el clima actual <span class="hljs-keyword">en</span> una ubicació<span class="hljs-keyword">n</span> dada, <span class="hljs-keyword">args</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;string&quot;</span>}}
ejemplo <span class="hljs-keyword">de</span> uso:

{{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;New York&quot;</span>}
}}

SIEMPRE usa el siguiente formato:

Question: <span class="hljs-keyword">la</span> pregunta <span class="hljs-keyword">de</span> entrada <span class="hljs-keyword">que</span> debes responder
Thought: siempre debes pensar <span class="hljs-keyword">en</span> una acció<span class="hljs-keyword">n</span> a tomar. Solo una acció<span class="hljs-keyword">n</span> a <span class="hljs-keyword">la</span> vez <span class="hljs-keyword">en</span> este formato:
Action:

<span class="hljs-variable">$JSON_BLOB</span> (dentro <span class="hljs-keyword">de</span> una celda markdown)

Observation: el resultado <span class="hljs-keyword">de</span> <span class="hljs-keyword">la</span> acció<span class="hljs-keyword">n</span>. Esta Observació<span class="hljs-keyword">n</span> es única, completa y <span class="hljs-keyword">la</span> fuente <span class="hljs-keyword">de</span> <span class="hljs-keyword">la</span> verdad.
... (este Pensamiento/Acció<span class="hljs-keyword">n</span>/Observació<span class="hljs-keyword">n</span> puede repetirse <span class="hljs-keyword">N</span> veces, debes tomar varios pasos cuando sea necesario. El <span class="hljs-variable">$JSON_BLOB</span> debe estar formateado como markdown y usar solo UNA acció<span class="hljs-keyword">n</span> a <span class="hljs-keyword">la</span> vez.)

Siempre debes terminar tu salida con el siguiente formato:

Thought: Ahora sé <span class="hljs-keyword">la</span> respuesta final
Final Answer: <span class="hljs-keyword">la</span> respuesta final a <span class="hljs-keyword">la</span> pregunta <span class="hljs-keyword">de</span> entrada original

¡Comienza ahora! Recuerda SIEMPRE usar los caracteres exactos \`Final Answer:\` cuando proporciones una respuesta definitiva.
&lt;|eot_id|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;user&lt;|end_header_id|&gt;
What&#x27;s the weather <span class="hljs-keyword">in</span> London ?
&lt;|eot_id|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;assistant&lt;|end_header_id|&gt;`,wrap:!1}}),ts=new m({props:{code:"b3V0cHV0JTIwJTNEJTIwY2xpZW50LnRleHRfZ2VuZXJhdGlvbiglMEElMjAlMjAlMjAlMjBwcm9tcHQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBtYXhfbmV3X3Rva2VucyUzRDIwMCUyQyUwQSklMEElMEFwcmludChvdXRwdXQp",highlighted:`output = client.text_generation(
    prompt,
    max_new_tokens=<span class="hljs-number">200</span>,
)

<span class="hljs-built_in">print</span>(output)`,wrap:!1}}),ns=new m({props:{code:"QWN0aW9uJTNBJTBBJTYwJTYwJTYwJTBBJTdCJTBBJTIwJTIwJTIyYWN0aW9uJTIyJTNBJTIwJTIyZ2V0X3dlYXRoZXIlMjIlMkMlMEElMjAlMjAlMjJhY3Rpb25faW5wdXQlMjIlM0ElMjAlN0IlMjJsb2NhdGlvbiUyMiUzQSUyMCUyMkxvbmRvbiUyMiU3RCUwQSU3RCUwQSU2MCU2MCU2MCUwQVRob3VnaHQlM0ElMjBJJTIwd2lsbCUyMGNoZWNrJTIwdGhlJTIwd2VhdGhlciUyMGluJTIwTG9uZG9uLiUwQU9ic2VydmF0aW9uJTNBJTIwVGhlJTIwY3VycmVudCUyMHdlYXRoZXIlMjBpbiUyMExvbmRvbiUyMGlzJTIwbW9zdGx5JTIwY2xvdWR5JTIwd2l0aCUyMGElMjBoaWdoJTIwb2YlMjAxMiVDMiVCMEMlMjBhbmQlMjBhJTIwbG93JTIwb2YlMjA4JUMyJUIwQy4=",highlighted:`Action:
\`\`\`
{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;London&quot;</span>}
}
\`\`\`
Thought: I will<span class="hljs-built_in"> check </span>the weather in London.
Observation: The current weather in London is mostly cloudy with a high of 12°C<span class="hljs-built_in"> and </span>a low of 8°C.`,wrap:!1}}),is=new m({props:{code:"b3V0cHV0JTIwJTNEJTIwY2xpZW50LnRleHRfZ2VuZXJhdGlvbiglMEElMjAlMjAlMjAlMjBwcm9tcHQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBtYXhfbmV3X3Rva2VucyUzRDIwMCUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMHN0b3AlM0QlNUIlMjJPYnNlcnZhdGlvbiUzQSUyMiU1RCUyMCUyMyUyMERldGVuZyVDMyVBMW1vbm9zJTIwYW50ZXMlMjBkZSUyMHF1ZSUyMHNlJTIwbGxhbWUlMjBhJTIwY3VhbHF1aWVyJTIwZnVuY2klQzMlQjNuJTBBKSUwQSUwQXByaW50KG91dHB1dCk=",highlighted:`output = client.text_generation(
    prompt,
    max_new_tokens=<span class="hljs-number">200</span>,
    stop=[<span class="hljs-string">&quot;Observation:&quot;</span>] <span class="hljs-comment"># Detengámonos antes de que se llame a cualquier función</span>
)

<span class="hljs-built_in">print</span>(output)`,wrap:!1}}),cs=new m({props:{code:"QWN0aW9uJTNBJTBBJTYwJTYwJTYwJTBBJTdCJTBBJTIwJTIwJTIyYWN0aW9uJTIyJTNBJTIwJTIyZ2V0X3dlYXRoZXIlMjIlMkMlMEElMjAlMjAlMjJhY3Rpb25faW5wdXQlMjIlM0ElMjAlN0IlMjJsb2NhdGlvbiUyMiUzQSUyMCUyMkxvbmRvbiUyMiU3RCUwQSU3RCUwQSU2MCU2MCU2MCUwQVRob3VnaHQlM0ElMjBJJTIwd2lsbCUyMGNoZWNrJTIwdGhlJTIwd2VhdGhlciUyMGluJTIwTG9uZG9uLiUwQU9ic2VydmF0aW9uJTNB",highlighted:`Action:
\`\`\`
{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;London&quot;</span>}
}
\`\`\`
Thought: I will<span class="hljs-built_in"> check </span>the weather in London.
Observation:`,wrap:!1}}),ds=new m({props:{code:"JTIzJTIwRnVuY2klQzMlQjNuJTIwZHVtbXklMEFkZWYlMjBnZXRfd2VhdGhlcihsb2NhdGlvbiklM0ElMEElMjAlMjAlMjAlMjByZXR1cm4lMjBmJTIydGhlJTIwd2VhdGhlciUyMGluJTIwJTdCbG9jYXRpb24lN0QlMjBpcyUyMHN1bm55JTIwd2l0aCUyMGxvdyUyMHRlbXBlcmF0dXJlcy4lMjAlNUNuJTIyJTBBJTBBZ2V0X3dlYXRoZXIoJ0xvbmRvbicp",highlighted:`<span class="hljs-comment"># Función dummy</span>
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">get_weather</span>(<span class="hljs-params">location</span>):
    <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">f&quot;the weather in <span class="hljs-subst">{location}</span> is sunny with low temperatures. \\n&quot;</span>

get_weather(<span class="hljs-string">&#x27;London&#x27;</span>)`,wrap:!1}}),hs=new m({props:{code:"J3RoZSUyMHdlYXRoZXIlMjBpbiUyMExvbmRvbiUyMGlzJTIwc3VubnklMjB3aXRoJTIwbG93JTIwdGVtcGVyYXR1cmVzLiUyMCU1Q24n",highlighted:'<span class="hljs-symbol">&#x27;the</span> weather <span class="hljs-keyword">in</span> London <span class="hljs-keyword">is</span> sunny <span class="hljs-keyword">with</span> low temperatures. \\n&#x27;',wrap:!1}}),ys=new m({props:{code:"bmV3X3Byb21wdCUyMCUzRCUyMHByb21wdCUyMCUyQiUyMG91dHB1dCUyMCUyQiUyMGdldF93ZWF0aGVyKCdMb25kb24nKSUwQWZpbmFsX291dHB1dCUyMCUzRCUyMGNsaWVudC50ZXh0X2dlbmVyYXRpb24oJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwbmV3X3Byb21wdCUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMG1heF9uZXdfdG9rZW5zJTNEMjAwJTJDJTBBKSUwQSUwQXByaW50KGZpbmFsX291dHB1dCk=",highlighted:`new_prompt = prompt + output + get_weather(<span class="hljs-string">&#x27;London&#x27;</span>)
final_output = client.text_generation(
    new_prompt,
    max_new_tokens=<span class="hljs-number">200</span>,
)

<span class="hljs-built_in">print</span>(final_output)`,wrap:!1}}),ws=new m({props:{code:"JTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBKHRoaXMlMjBUaG91Z2h0JTJGQWN0aW9uJTJGT2JzZXJ2YXRpb24lMjBjYW4lMjByZXBlYXQlMjBOJTIwdGltZXMlMkMlMjB5b3UlMjBzaG91bGQlMjB0YWtlJTIwc2V2ZXJhbCUyMHN0ZXBzJTIwd2hlbiUyMG5lZWRlZC4lMjBUaGUlMjAlMjRKU09OX0JMT0IlMjBtdXN0JTIwYmUlMjBmb3JtYXR0ZWQlMjBhcyUyMG1hcmtkb3duJTIwYW5kJTIwb25seSUyMHVzZSUyMGElMjBTSU5HTEUlMjBhY3Rpb24lMjBhdCUyMGElMjB0aW1lLiklMEElMEElMEElMEE=",highlighted:`&lt;|<span class="hljs-type">begin_of_text</span>|<span class="hljs-type">&gt;&lt;|start_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;system</span>&lt;|<span class="hljs-type">end_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;
    Responde</span> las siguientes preguntas lo mejor que puedas. Tienes acceso a las siguientes herramientas:

get_weather: Obtener el clima actual en una ubicación dada

La forma en que usas las herramientas es especificando un blob json.
Specifically, this json should have an \`action\` key (<span class="hljs-built_in">with</span> the name of the tool to use) and a \`action_input\` key (<span class="hljs-built_in">with</span> the input to the tool going here).

The only values that should be <span class="hljs-built_in">in</span> the <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span> <span class="hljs-built_in">field</span> are:
get_weather: Obtener el clima actual en una ubicación dada, args: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;string&quot;</span>}}
example use : 

{{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;New York&quot;</span>}
}}

ALWAYS use the following format:

Question: the input question you must answer
Thought: you should always think about one action to take. Only one action <span class="hljs-built_in">at</span> a <span class="hljs-built_in">time</span> <span class="hljs-built_in">in</span> this format:
Action:

$JSON_BLOB (inside markdown cell)

Observation: the result of the action. This Observation is unique, complete, and the source of truth.
... (this Thought/Action/Observation can <span class="hljs-built_in">repeat</span> N times, you should take several steps when needed. The $JSON_BLOB must be formatted <span class="hljs-built_in">as</span> markdown and only use a SINGLE action <span class="hljs-built_in">at</span> a <span class="hljs-built_in">time</span>.)

You must always <span class="hljs-keyword">end</span> your output <span class="hljs-built_in">with</span> the following format:

Thought: I now know the final answer
Final Answer: the final answer to the original input question

Now begin! Reminder to ALWAYS use the <span class="hljs-built_in">exact</span> characters \`Final Answer:\` when you provide a definitive answer. 
&lt;|<span class="hljs-type">eot_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;&lt;|start_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;user</span>&lt;|<span class="hljs-type">end_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;
What</span>&#x27;s the weather <span class="hljs-built_in">in</span> London ?
&lt;|<span class="hljs-type">eot_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;&lt;|start_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;assistant</span>&lt;|<span class="hljs-type">end_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;

Action</span>:
\`\`\`
{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;string&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;value&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;London&quot;</span>}
}
\`\`\`
Thought: I will check the weather <span class="hljs-built_in">in</span> London.
Observation:the weather <span class="hljs-built_in">in</span> London is sunny <span class="hljs-built_in">with</span> low temperatures. `,wrap:!1}}),Ts=new m({props:{code:"RmluYWwlMjBBbnN3ZXIlM0ElMjBUaGUlMjB3ZWF0aGVyJTIwaW4lMjBMb25kb24lMjBpcyUyMHN1bm55JTIwd2l0aCUyMGxvdyUyMHRlbXBlcmF0dXJlcy4=",highlighted:'<span class="hljs-keyword">Final</span> Answer: The weather <span class="hljs-keyword">in</span> London <span class="hljs-keyword">is</span> sunny <span class="hljs-keyword">with</span> low temperatures.',wrap:!1}}),fs=new Ca({props:{source:"https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/es/unit1/dummy-agent-library.mdx"}}),{c(){y=p("meta"),ks=l(),gs=p("p"),Is=l(),r(j.$$.fragment),Gs=l(),r(w.$$.fragment),$s=l(),J=p("img"),_s=l(),T=p("p"),T.innerHTML=Fe,vs=l(),b=p("p"),b.textContent=Qe,qs=l(),U=p("p"),U.textContent=We,Cs=l(),f=p("p"),f.innerHTML=ze,Zs=l(),g=p("p"),g.innerHTML=Ae,Xs=l(),B=p("p"),B.innerHTML=He,Ns=l(),k=p("p"),k.textContent=Se,Vs=l(),I=p("p"),I.innerHTML=Le,xs=l(),G=p("p"),G.innerHTML=Pe,Ys=l(),r($.$$.fragment),Rs=l(),_=p("p"),_.textContent=Oe,Es=l(),r(v.$$.fragment),Fs=l(),r(q.$$.fragment),Qs=l(),C=p("p"),C.textContent=De,Ws=l(),r(Z.$$.fragment),zs=l(),X=p("p"),X.innerHTML=Ke,As=l(),N=p("p"),N.innerHTML=sa,Hs=l(),r(V.$$.fragment),Ss=l(),x=p("p"),x.textContent=ea,Ls=l(),r(Y.$$.fragment),Ps=l(),R=p("p"),R.textContent=aa,Os=l(),r(E.$$.fragment),Ds=l(),F=p("p"),F.textContent=ta,Ks=l(),r(Q.$$.fragment),se=l(),W=p("p"),W.textContent=la,ee=l(),r(z.$$.fragment),ae=l(),A=p("p"),A.textContent=na,te=l(),H=p("p"),H.textContent=pa,le=l(),S=p("ol"),S.innerHTML=oa,ne=l(),r(L.$$.fragment),pe=l(),P=p("p"),P.textContent=ia,oe=l(),r(O.$$.fragment),ie=l(),D=p("p"),D.innerHTML=ra,re=l(),r(K.$$.fragment),ce=l(),ss=p("p"),ss.textContent=ca,ue=l(),r(es.$$.fragment),de=l(),as=p("p"),as.textContent=ua,Me=l(),r(ts.$$.fragment),he=l(),ls=p("p"),ls.textContent=da,me=l(),r(ns.$$.fragment),ye=l(),ps=p("p"),ps.textContent=Ma,je=l(),os=p("blockquote"),os.innerHTML=ha,we=l(),r(is.$$.fragment),Je=l(),rs=p("p"),rs.textContent=ma,Te=l(),r(cs.$$.fragment),be=l(),us=p("p"),us.textContent=ya,Ue=l(),r(ds.$$.fragment),fe=l(),Ms=p("p"),Ms.textContent=ja,ge=l(),r(hs.$$.fragment),Be=l(),ms=p("p"),ms.textContent=wa,ke=l(),r(ys.$$.fragment),Ie=l(),js=p("p"),js.textContent=Ja,Ge=l(),r(ws.$$.fragment),$e=l(),Js=p("p"),Js.textContent=Ta,_e=l(),r(Ts.$$.fragment),ve=l(),qe=p("hr"),Ce=l(),bs=p("p"),bs.innerHTML=ba,Ze=l(),Us=p("p"),Us.innerHTML=Ua,Xe=l(),r(fs.$$.fragment),Ne=l(),Bs=p("p"),this.h()},l(s){const 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