Construye un STOCK PICKER con IA en 15 Minutos | CrewAI Día (Structured Outputs + Tools)
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Sobre esta lección
¿Quieres dominar agentes autónomos de IA? En este tutorial del Día 3 de CrewAI construyes un Stock Picker completo que analiza el mercado y te envía notificaciones con recomendaciones de inversión - aprenderás 3 técnicas avanzadas que pocos desarrolladores conocen. Patreon 👉 https://www.patreon.com/posts/141164420 🚀 LO QUE APRENDERÁS:En este tutorial avanzado de CrewAI aprenderás: ✅ Structured Outputs: Forzar respuestas en JSON perfecto con Pydantic ✅ Custom Tools: Crear herramientas personalizadas (push notifications) ✅ Hierarchical Process: Manager agent que coordina el equipo ✅ Sistema de 4 agentes trabajando en equipo ✅ Context passing entre tareas complejas ✅ Integración de Serper + Pushover APIs 💼 PROYECTO STOCK PICKER:Construirás un sistema completo que:1. Busca empresas trending con Trending Company Finder2. Investiga cada empresa con Financial Researcher3. Selecciona la mejor con Stock Picker agent4. Coordina todo con Manager agent (hierarchical)5. Te envía notificación push con la recomendación ⚠️ DISCLAIMER: Este proyecto es educativo. No uses esto para decisiones reales de inversión. 🎯 LAS 3 TÉCNICAS AVANZADAS:*1. Structured Outputs con Pydantic:*Define schemas usando BaseModel y Field de Pydantic, luego usa `output_pydantic=` en tus tasks para forzar que el output sea JSON que cumpla tu schema. Nunca más texto inconsistente - siempre datos estructurados perfectos. *2. Custom Tools:*Crea tus propias herramientas definiendo:- Input schema con Pydantic (PushNotificationInput)- Clase heredando de BaseTool- Método `_run` que ejecuta la acción- Asigna con `tools=[TuTool()]` al agent *3. Hierarchical Process:*En lugar de process=sequential, usa process=hierarchical con un manager_agent que tiene `allow_delegation=True`. El manager decide qué agente hace qué tarea, cuándo, y puede reasignar trabajo dinámicamente.
Sobre este curso
🔥 2025 es el año en que los Agentes de IA se integran al mundo laboral. Esta serie representa un momento decisivo en la historia de la Inteligencia Artificial. Nunca ha sido más importante dominar la IA Agéntica... y este curso intensivo de 6 semanas está diseñado para llevarte directo a la vanguardia de esta revolución. 🚀 🔍 Aprenderás a diseñar, construir y desplegar Agentes Autónomos con aplicaciones reales y comerciales. Desde conectar modelos LLM con patrones de diseño efectivos, hasta implementar frameworks profesionales como: ✅ OpenAI Agents SDK ✅ CrewAI ✅ LangGraph ✅ Autogen ✅ Y una exploración avanzada del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Anthropic 💡 Este curso es totalmente práctico. Cada semana desarrollarás proyectos funcionales que te permitirán: 👨💼 Aplicar la IA Agéntica a problemas comerciales reales 🧠 Diseñar soluciones con patrones arquitectónicos efectivos 🤖 Crear aplicaciones autónomas con herramientas, memoria y salidas estructuradas 💼 Construir productos con agentes que colaboran, escriben código, navegan la web y toman decisiones ✨ ¡Desarrollarás 8 proyectos sorprendentes, desde simuladores de trading hasta asistentes que navegan por internet contigo! 🎯 **¿Qué aprenderás?** • Cómo aplicar la IA Agéntica en escenarios del mundo real • Conectar LLMs para colaborar y ejecutar tareas complejas • Dominar frameworks de última generación para construir agentes autónomos • Desarrollar soluciones repetibles y escalables • Aprovechar herramientas open-source y tecnologías pioneras como MCP • Y sobre todo... crear agentes que trabajan como verdaderos colaboradores digitales 📌 **¿Qué necesitas?** • Idealmente conocimientos básicos de Python • Curiosidad, paciencia y ganas de aprender haciendo • Presupuesto opcional (el curso puede completarse sin gastar en APIs) 👥 **¿Para quién es este curso?** ¡Para todos! Ya seas programador, emprendedor, profesional de negocios o simplemente un apasionado por la IA, este curso te dará las habilidades necesarias para dominar esta tecnología transformadora. 🧠 ¡Domina los Agentes de IA y transforma tu carrera en 2025! 💼💡 #AgentesIA #CursoIA #AutonomousAgents #CrewAI #LangGraph #Autogen #OpenAI #MCP #Python #InteligenciaArtificial #MachineLearning #AIRevolution #FrameworksIA #EdDunner
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning