liqiang
b119135836
Build latest book artifacts / build (push) Canceled after 0s
dependency resolution / resolve (3.11) (push) Canceled after 0s
dependency resolution / resolve (3.13) (push) Canceled after 0s
deploy-pages / build (push) Canceled after 0s
deploy-pages / deploy (push) Canceled after 0s
i18n consistency check / check (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter2/context-compression) (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter2/prompt-injection) (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter2/system-hint) (push) Canceled after 0s
provider adoption tests / test (chapter3/log-sanitization) (push) Canceled after 0s
web-search-agent tests / test (push) Canceled after 0s
web-search-agent tests / agentbook (push) Canceled after 0s
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# Capítulo 1 · Fundamentos de los Agentes de IA
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> **Agente = LLM + Contexto + Herramientas**; La ingeniería del Harness es la verdadera ventaja competitiva
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## Cómo leer los experimentos
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El texto usa skeletons breves para explicar el flujo de control; el directorio de experimentos contiene adaptadores SDK completos, registros, pruebas y evidencias de aceptación. No hace falta leer cada archivo línea por línea.
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- **Starter:** Empieza por el objetivo, el comando mínimo y la aceptación; comienza con [context](context/);
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- **Builder:** Sigue el punto de entrada, el bucle central, el esquema de estado/mensajes, las herramientas y el verificador.
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- **Maintainer:** Después revisa pruebas, manifiestos, fallos, rollback y adaptadores de proveedores.
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En la primera pasada puedes omitir credenciales, presentación y compatibilidad de proveedores; vuelve al reproducir una cifra.
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## Proyectos Complementarios
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| Exp. | Proyecto | Tipo | Descripción |
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| 1-1 | [context](context/) | ✅ | Experimentos de ablación sistemática que muestran la importancia de los componentes del contexto; compatible con SiliconFlow Qwen, ByteDance Doubao y Moonshot Kimi |
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| 1-2 | [web-search-agent](web-search-agent/) | ✅ | Agente Kimi K3 con capacidad de búsqueda profunda básica, capaz de realizar búsquedas multirronda e integración de información |
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| 1-3 | [search-codegen](search-codegen/) | ✅ | Integración de herramientas nativas de GPT-5, utilizando búsqueda web y sandbox de código para análisis complejos |
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| 7-1, 7-2 | [learning-from-experience](learning-from-experience/) | ✅ | Comparación entre Q-learning tradicional y aprendizaje en contexto basado en LLM, reproduciendo la eficiencia de muestra (250–400x) |
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## Tipos de Proyectos
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| Icono | Tipo | Significado |
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| ✅ | **Autónomo** | Código completo en este repositorio, se ejecuta tras configurar la Clave API |
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| 📖 | **Guía de Reproducción** | Documento detallado que depende de **repositorios externos** para realizar `git clone` |
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| 🚧 | **Documento de Diseño** | Solo arquitectura/plan de implementación, el código ejecutable aún está en desarrollo |
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