En este tutorial acelerado aprenderás a construir e implementar un agente de IA en Python en solo 20 minutos. Verás cómo aprovechar la API de OpenAI junto a NodeJS y Vercel para crear un agente funcional: desde un repaso de alto nivel y la instalación de herramientas hasta la lógica del agente, los endpoints API, una interfaz HTML básica, pruebas locales y el despliegue final en producción.
Herramientas clave: Python para la lógica del agente, la API de OpenAI para capacidades de lenguaje, NodeJS para orquestar endpoints, y Vercel para un despliegue rápido. El flujo típico incluye configurar claves de API, escribir la lógica del agente, exponer endpoints REST, crear una interfaz simple y validar todo en local antes de push a Vercel.
Pasos principales en minutos: instalar dependencias, implementar la lógica del agente en Python, crear endpoints con NodeJS que llamen al servicio Python, diseñar una página HTML mínima para interacción, probar localmente con herramientas como ngrok o vercel dev y finalmente publicar en Vercel. El tutorial también menciona recursos extra como un 25% de descuento en boot.dev usando el código TECHWITHTIM, la mentoría DevLaunch para apoyo en proyectos reales y el repositorio con el código completo en GitHub para seguir paso a paso.
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En resumen, este tutorial es perfecto para obtener un proyecto práctico y rápido que puedas usar en tu portafolio, y en Q2BSTUDIO te ayudamos a industrializar esa idea: integrar IA para empresas, asegurar el entorno con ciberseguridad, desplegar en AWS o Azure y conectar con herramientas de inteligencia de negocio como Power BI. Si buscas crear agentes IA eficientes, automatizar procesos o desarrollar software a medida, podemos acompañarte desde el prototipo hasta la solución productiva.