Crear el tuyo con código

Ahora lo construyes tú: un agente de verdad, con un modelo de lenguaje real, en unas 40 líneas de Python. Es el mismo agente de la compra que moviste a mano en la lección 2.

No hace falta saber programar. Lo ejecutarás en Google Colab, en el navegador y sin instalar nada, y entenderás cada parte. Antes verás qué necesitas, qué opciones gratuitas hay y qué puedes hacer con la suscripción que ya pagas.

Al final, en el laboratorio, lo ejecutarás y le añadirás una herramienta.

• Una clave: gratis y solo tuya.
• Un modelo: Gemini, en su nivel gratuito.
• Un bucle: pedir, ejecutar, devolver y parar.

Lo que necesitas

Tres cosas: Python, que ya trae Colab; un modelo al que preguntar, y una clave de API para usarlo. La clave es como la contraseña de tu programa: quien la tiene gasta a tu nombre. No se comparte ni se escribe en el código; en Colab va en «Secretos».

El curso usa la API de Gemini en su nivel gratuito, con el modelo gemini-3.5-flash-lite. La clave se saca en Google AI Studio sin tarjeta, el modelo usa herramientas y está disponible en España. El 19 de octubre de 2026 daba 15 peticiones por minuto y 500 al día, y cada vuelta del bucle es una. Tus cifras, en la página de límites de AI Studio.

Lee sus condiciones antes: hay que tener 18 años y Google lo plantea para uso profesional, no de consumo. Pide no enviar datos personales al nivel gratuito. En el Espacio Económico Europeo no usa lo que envías para mejorar sus productos, pero esa regla sigue.

Otras opciones

Gemini no es la única puerta. Estas son las alternativas, con sus límites:

• Groq: plan gratuito con los límites publicados (30 peticiones por minuto y 1.000 al día en sus modelos abiertos) y, por defecto, no guarda lo que envías.
• Mistral: empresa europea, con modo gratuito sin tarjeta. En ese modo puede entrenar con tus datos, salvo que lo desactives en su ajuste de privacidad.
• Un modelo barato de pago: GPT-6 Luna o Claude Haiku 5.5 cuestan 0,10 dólares por millón de tokens de entrada. Cien tareas de cinco vueltas salen por unos 0,23 dólares, según nuestro cálculo. Ponle un tope de gasto a la cuenta.
• Un modelo en tu ordenador: gratis y sin enviar nada fuera, pero eso es otro curso.

Con otro proveedor cambian el kit y unas pocas líneas. El bucle es el mismo.

¿Y la suscripción que ya pagas?

Ninguna suscripción de consumo incluye la API: ni ChatGPT, ni Claude, ni Google AI Pro. Tu agente de 40 líneas necesita una clave, y por eso el curso usa la gratuita de Gemini. Pero quien ya paga puede hacer otras cosas:

• Claude Pro o Max: incluye Claude Code, que es un agente. Se puede lanzar desde un programa con claude -p, para uso personal.
• ChatGPT, también Free y Go: Codex, su agente de programar, funciona con tu sesión y tiene un kit de Python.
• Google AI Pro: no da acceso a la API; solo más cupo en Antigravity, su entorno de programar.

Son agentes ya hechos que usas con tu plan; no son el tuyo. Y sus condiciones son de uso personal: para algo que usen otras personas, hace falta la API.

El agente, por partes

Las herramientas son funciones normales de Python. La línea entre comillas triples le dice al modelo para qué sirve cada una:

def buscar_precio(producto: str) -> dict:
    """Devuelve el precio en euros de un producto del supermercado."""
    precio = PRECIOS.get(producto.lower())
    if precio:
        return {"producto": producto, "precio": precio}
    return {"error": f"No hay precio para {producto}"}

La otra, anotar, apunta un producto en la lista y devuelve el total. Los precios están en una tabla del propio programa: el agente solo sabe lo que le dan sus herramientas. Si un producto no está, la herramienta devuelve un error, y el modelo puede probar otra cosa o decírtelo.

Para añadir una herramienta basta con escribir la función y ponerla en la lista que recibe el agente.

El bucle, en código

Este es el bucle, simplificado: pedir le pasa al modelo el historial y las herramientas, y usar ejecuta la herramienta que pide. En el cuaderno, cada una son unas pocas líneas.

for paso in range(1, 11):
    respuesta = pedir(historial)
    llamadas = respuesta.function_calls
    if not llamadas:
        return respuesta.text
    for llamada in llamadas:
        historial.append(usar(llamada))

Son las cuatro cosas de la lección 2: pide al modelo, mira si ha terminado, ejecuta lo que pide y le devuelve el resultado. El range de la primera línea es el tope: diez vueltas, como mucho. En la práctica siguiente montas tú las piezas.

Hazlo: tu agente en Colab

1. Saca tu clave en Google AI Studio, con tu cuenta de Google y sin tarjeta.
2. Abre el cuaderno del laboratorio en Google Colab. Sale en otra pestaña, fuera de Andruna, y te pedirá entrar con tu cuenta de Google.
3. Guarda la clave en «Secretos», el icono de la llave, con el nombre GEMINI_API_KEY, y ejecuta las celdas en orden.
4. Haz los tres retos: que encuentre el aceite de oliva, una herramienta que avise si la compra pasa de 10 € y que diga cuántos mensajes lee en cada vuelta.

Cada reto trae su solución, oculta. ¿Prefieres tu ordenador? Descarga el cuaderno: necesitas Python 3.11 o posterior y el kit google-genai.

• La clave, en Secretos: nunca en el código.
• Sin datos personales: es el nivel gratuito.
• Sin prisa: 15 peticiones por minuto.