# Autoevaluación Rápida (sin calificar) [[quiz2]]

¿Qué?! Otra autoevaluación? Lo sabemos, lo sabemos, ... 😅 Pero esta breve autoevaluación no calificada está aquí  para **ayudarte a reforzar conceptos clave que acabas de aprender**.

Esta evaluación cubre flujos de trabajo de agentes y interacciones - componentes esenciales para construir agentes de IA efectivos.

### Q1: ¿Cuál es el propósito de AgentWorkflow en LlamaIndex?

<Question
choices={[
{
text: "Ejecutar uno o más agentes con herramientas",
explain: "Sí, el AgentWorkflow es la principal forma de crear un sistema con uno o más agentes.",
correct: true
},
{
text: "Crear un agente nico que pueda consultar tus datos sin memoria",
explain: "No, el AgentWorkflow es más capaz que eso, el QueryEngine es para consultas simples sobre tus datos.",
},
{
text: "Construir herramientas automáticamente para agentes",
explain: "El AgentWorkflow no construye herramientas, ese es el trabajo del desarrollador.",
},
{
text: "Administrar la memoria y el estado de los agentes",
explain: "Administrar la memoria y el estado no es el propósito principal del AgentWorkflow.",
}
]}
/>

---

### Q2: ¿Qué objeto se utiliza para mantener el estado del flujo de trabajo?

<Question
choices={[
{
text: "Estado",
explain: "Estado no es el objeto correcto para la gestión de estado del flujo de trabajo.",
},
{
text: "Contexto",
explain: "Contexto es el objeto correcto utilizado para mantener el estado del flujo de trabajo.",
correct: true
},
{
text: "WorkflowState",
explain: "WorkflowState no es el objeto correcto.",
},
{
text: "Administración",
explain: "Administración no es un objeto válido para el estado del flujo de trabajo.",
}
]}
/>

---

### Q3: ¿Qué  método debe utilizarse si deseas que un agente recuerde interacciones previas?

<Question
choices={[
{
text: "run(query_str)",
explain: ".run(query_str) no mantiene el historial de conversaciones.",
},
{
text: "chat(query_str, ctx=ctx)",
explain: "chat() no es un método válido en workflows.",
},
{
text: "interact(query_str)",
explain: "interact() no es un método válido para interacciones de agentes.",
},
{
text: "run(query_str, ctx=ctx)",
explain: "Al pasar y mantener el contexto, podemos mantener el estado!",
correct: true
}
]}
/>

---

### Q4: ¿Qué  es una característica clave de Agentic RAG?

<Question
choices={[
{
text: "Solo puede usar herramientas basadas en documentos para responder a preguntas en un flujo de trabajo RAG",
explain: "Agentic RAG puede usar diferentes herramientas, incluyendo herramientas basadas en documentos.",
},
{
text: "Responde a preguntas automáticamente sin herramientas, como un chatbot",
explain: "Agentic RAG utiliza herramientas para responder a preguntas.",
},
{
text: "Puede decidir usar cualquier herramienta para responder a preguntas, incluyendo herramientas RAG",
explain: "Agentic RAG tiene la flexibilidad de usar diferentes herramientas para responder a preguntas.",
correct: true
},
{
text: "Solo funciona con Agentes de Llamada de Funciones",
explain: "Agentic RAG no est  limitado a Agentes de Llamada de Funciones.",
}
]}
/>

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¿Entendido? Genial! Ahora hagamos un **resumen breve de la unidad!**


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/agents-course/blob/main/units/es/unit2/llama-index/quiz2.mdx" />