import{s as Ua,f as fa,n as ga,o as Ba}from"../chunks/scheduler.37c15a92.js";import{S as ka,i as Ia,g as p,s as l,r,A as Ga,h as o,f as a,c as n,j as ba,u as c,x as i,k as Ne,y as _a,a as t,v as u,d,t as h,w as M}from"../chunks/index.2bf4358c.js";import{C as m}from"../chunks/CodeBlock.4e987730.js";import{H as Ve}from"../chunks/Heading.8ada512a.js";import{E as va}from"../chunks/getInferenceSnippets.42ccd5ac.js";function qa(xe){let y,Bs,fs,ks,j,Is,w,Ye,Gs,J,Re="Este curso es agnóstico en cuanto al framework porque queremos <strong>centrarnos en los conceptos de agentes de IA y evitar perdernos en los detalles específicos de un framework particular</strong>.",_s,T,Ee="Además, queremos que los estudiantes puedan utilizar los conceptos que aprenden en este curso en sus propios proyectos, usando cualquier framework que prefieran.",vs,b,Fe="Por lo tanto, para esta Unidad 1, utilizaremos una biblioteca de agentes de prueba y una API serverless simple para acceder a nuestro motor LLM.",qs,U,Qe="Probablemente no usarías estos en producción, pero servirán como un buen <strong>punto de partida para entender cómo funcionan los agentes</strong>.",Cs,f,We="Después de esta sección, estarás listo para <strong>crear un Agente simple</strong> usando <code>smolagents</code>",$s,g,ze="Y en las siguientes Unidades también utilizaremos otras bibliotecas de Agentes de IA como <code>LangGraph</code>, <code>LangChain</code> y <code>LlamaIndex</code>.",Zs,B,Ae="Para mantener las cosas simples, utilizaremos una función simple de Python como Herramienta y Agente.",Xs,k,He="Utilizaremos paquetes integrados de Python como <code>datetime</code> y <code>os</code> para que puedas probarlo en cualquier entorno.",Ns,I,Se='Puedes seguir el proceso <a href="https://huggingface.co/agents-course/notebooks/blob/main/unit1/dummy_agent_library.ipynb" rel="nofollow">en este notebook</a> y <strong>ejecutar el código tú mismo</strong>.',Vs,G,xs,_,Le="En el ecosistema de Hugging Face, hay una característica conveniente llamada API Serverless que te permite ejecutar fácilmente inferencia en muchos modelos. No se requiere instalación ni despliegue.",Ys,v,Rs,q,Es,C,Pe="output:",Fs,$,Qs,Z,Oe="Como vimos en la sección de LLM, si solo hacemos decodificación, <strong>el modelo solo se detendrá cuando prediga un token EOS</strong>, y esto no sucede aquí porque este es un modelo conversacional (chat) y <strong>no aplicamos la plantilla de chat que espera</strong>.",Ws,X,De='Si ahora agregamos los tokens especiales relacionados con el <a href="https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct">modelo Llama-3.2-3B-Instruct</a> que estamos usando, el comportamiento cambia y ahora produce el EOS esperado.',zs,N,As,V,Ke="output:",Hs,x,Ss,Y,sa="Usar el método “chat” es una forma mucho más conveniente y confiable de aplicar plantillas de chat:",Ls,R,Ps,E,ea="output:",Os,F,Ds,Q,aa="El método chat es el método RECOMENDADO para usar para asegurar una transición suave entre modelos, pero como este notebook es solo educativo, seguiremos usando el método “text_generation” para entender los detalles.",Ks,W,se,z,ta="En las secciones anteriores, vimos que el núcleo de una biblioteca de agentes es agregar información en el prompt del sistema.",ee,A,la="Este prompt del sistema es un poco más complejo que el que vimos anteriormente, pero ya contiene:",ae,H,na="<li><strong>Información sobre las herramientas</strong></li> <li><strong>Instrucciones del ciclo</strong> (Pensamiento → Acción → Observación)</li>",te,S,le,L,pa="Ya que estamos ejecutando el método “text_generation”, necesitamos aplicar el prompt manualmente:",ne,P,pe,O,oa="También podemos hacerlo así, que es lo que sucede dentro del método <code>chat</code>:",oe,D,ie,K,ia="El prompt ahora es:",re,ss,ce,es,ra="¡Vamos a decodificar!",ue,as,de,ts,ca="output:",he,ls,Me,ns,ua="¿Ves el problema?",me,ps,da=`<p>¡La respuesta fue alucinada por el modelo. Necesitamos detenerlo para ejecutar realmente la función!
Ahora vamos a detenernos en “Observation” para que no alucinemos la respuesta real de la función.</p>`,ye,os,je,is,ha="output:",we,rs,Je,cs,Ma=`¡Mucho mejor!
Ahora vamos a crear una función dummy para el clima. En una situación real, probablemente llamarías a una API.`,Te,us,be,ds,ma="output:",Ue,hs,fe,Ms,ya="Vamos a concatenar el prompt base, la completación hasta la ejecución de la función y el resultado de la función como una Observación y reanudar la generación.",ge,ms,Be,ys,ja="Aquí está el nuevo prompt:",ke,js,Ie,ws,wa="Output:",Ge,Js,_e,ve,qe,Ts,Ja="Aprendimos cómo podemos crear Agentes desde cero usando código Python, y <strong>vimos lo tedioso que puede ser ese proceso</strong>. Afortunadamente, muchas bibliotecas de Agentes simplifican este trabajo manejando gran parte del trabajo pesado por ti.",Ce,bs,Ta="Ahora, estamos listos <strong>para crear nuestro primer Agente real</strong> usando la biblioteca <code>smolagents</code>.",$e,Us,Ze,gs,Xe;return j=new Ve({props:{title:"Biblioteca de Agente de Prueba",local:"biblioteca-de-agente-de-prueba",headingTag:"h1"}}),G=new Ve({props:{title:"API Serverless",local:"api-serverless",headingTag:"h2"}}),v=new m({props:{code:"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",highlighted:`<span class="hljs-keyword">import</span> os
<span class="hljs-keyword">from</span> huggingface_hub <span class="hljs-keyword">import</span> InferenceClient

<span class="hljs-comment">## Necesitas un token de https://hf.co/settings/tokens, asegúrate de seleccionar &#x27;read&#x27; como tipo de token. Si ejecutas esto en Google Colab, puedes configurarlo en la pestaña &quot;settings&quot; bajo &quot;secrets&quot;. Asegúrate de llamarlo &quot;HF_TOKEN&quot;</span>
os.environ[<span class="hljs-string">&quot;HF_TOKEN&quot;</span>]=<span class="hljs-string">&quot;hf_xxxxxxxxxxxxxx&quot;</span>

client = InferenceClient(provider=<span class="hljs-string">&quot;hf-inference&quot;</span>, model=<span class="hljs-string">&quot;meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct&quot;</span>)
<span class="hljs-comment"># si las salidas para las siguientes celdas son incorrectas, el modelo gratuito puede estar sobrecargado. También puedes usar este endpoint público que contiene Llama-3.2-3B-Instruct</span>
<span class="hljs-comment"># client = InferenceClient(&quot;https://jc26mwg228mkj8dw.us-east-1.aws.endpoints.huggingface.cloud&quot;)</span>`,wrap:!1}}),q=new m({props:{code:"b3V0cHV0JTIwJTNEJTIwY2xpZW50LnRleHRfZ2VuZXJhdGlvbiglMEElMjAlMjAlMjAlMjAlMjJUaGUlMjBjYXBpdGFsJTIwb2YlMjBGcmFuY2UlMjBpcyUyMiUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMG1heF9uZXdfdG9rZW5zJTNEMTAwJTJDJTBBKSUwQSUwQXByaW50KG91dHB1dCk=",highlighted:`output = client.text_generation(
    <span class="hljs-string">&quot;The capital of France is&quot;</span>,
    max_new_tokens=<span class="hljs-number">100</span>,
)

<span class="hljs-built_in">print</span>(output)`,wrap:!1}}),$=new m({props:{code:"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",highlighted:'Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris. The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris.',wrap:!1}}),N=new m({props:{code:"cHJvbXB0JTNEJTIyJTIyJTIyJTNDJTdDYmVnaW5fb2ZfdGV4dCU3QyUzRSUzQyU3Q3N0YXJ0X2hlYWRlcl9pZCU3QyUzRXVzZXIlM0MlN0NlbmRfaGVhZGVyX2lkJTdDJTNFJTBBVGhlJTIwY2FwaXRhbCUyMG9mJTIwRnJhbmNlJTIwaXMlM0MlN0Nlb3RfaWQlN0MlM0UlM0MlN0NzdGFydF9oZWFkZXJfaWQlN0MlM0Vhc3Npc3RhbnQlM0MlN0NlbmRfaGVhZGVyX2lkJTdDJTNFJTIyJTIyJTIyJTBBb3V0cHV0JTIwJTNEJTIwY2xpZW50LnRleHRfZ2VuZXJhdGlvbiglMEElMjAlMjAlMjAlMjBwcm9tcHQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBtYXhfbmV3X3Rva2VucyUzRDEwMCUyQyUwQSklMEElMEFwcmludChvdXRwdXQp",highlighted:`prompt=<span class="hljs-string">&quot;&quot;&quot;&lt;|begin_of_text|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;user&lt;|end_header_id|&gt;
The capital of France is&lt;|eot_id|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;assistant&lt;|end_header_id|&gt;&quot;&quot;&quot;</span>
output = client.text_generation(
    prompt,
    max_new_tokens=<span class="hljs-number">100</span>,
)

<span class="hljs-built_in">print</span>(output)`,wrap:!1}}),x=new m({props:{code:"VGhlJTIwY2FwaXRhbCUyMG9mJTIwRnJhbmNlJTIwaXMlMjBQYXJpcy4=",highlighted:'The capital of France <span class="hljs-keyword">is</span> Paris.',wrap:!1}}),R=new m({props:{code:"b3V0cHV0JTIwJTNEJTIwY2xpZW50LmNoYXQuY29tcGxldGlvbnMuY3JlYXRlKCUwQSUyMCUyMCUyMCUyMG1lc3NhZ2VzJTNEJTVCJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTIwJTdCJTIycm9sZSUyMiUzQSUyMCUyMnVzZXIlMjIlMkMlMjAlMjJjb250ZW50JTIyJTNBJTIwJTIyVGhlJTIwY2FwaXRhbCUyMG9mJTIwRnJhbmNlJTIwaXMlMjIlN0QlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjAlNUQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBzdHJlYW0lM0RGYWxzZSUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMG1heF90b2tlbnMlM0QxMDI0JTJDJTBBKSUwQXByaW50KG91dHB1dC5jaG9pY2VzJTVCMCU1RC5tZXNzYWdlLmNvbnRlbnQp",highlighted:`output = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {<span class="hljs-string">&quot;role&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;user&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;content&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;The capital of France is&quot;</span>},
    ],
    stream=<span class="hljs-literal">False</span>,
    max_tokens=<span class="hljs-number">1024</span>,
)
<span class="hljs-built_in">print</span>(output.choices[<span class="hljs-number">0</span>].message.content)`,wrap:!1}}),F=new m({props:{code:"UGFyaXMu",highlighted:"Paris.",wrap:!1}}),W=new Ve({props:{title:"Agente de Prueba",local:"agente-de-prueba",headingTag:"h2"}}),S=new m({props:{code:"JTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBKGVzdGUlMjBQZW5zYW1pZW50byUyRkFjY2klQzMlQjNuJTJGT2JzZXJ2YWNpJUMzJUIzbiUyMHB1ZWRlJTIwcmVwZXRpcnNlJTIwTiUyMHZlY2VzJTJDJTIwZGViZXMlMjB0b21hciUyMHZhcmlvcyUyMHBhc29zJTIwY3VhbmRvJTIwc2VhJTIwbmVjZXNhcmlvLiUyMEVsJTIwJTI0SlNPTl9CTE9CJTIwZGViZSUyMGVzdGFyJTIwZm9ybWF0ZWFkbyUyMGNvbW8lMjBtYXJrZG93biUyMHklMjB1c2FyJTIwc29sbyUyMFVOQSUyMGFjY2klQzMlQjNuJTIwYSUyMGxhJTIwdmV6LiklMEElMEElMEE=",highlighted:`Responde las siguientes preguntas <span class="hljs-keyword">lo</span> mejor que puedas. Tienes acceso <span class="hljs-keyword">a</span> las siguientes herramientas:

get_weather: Obtener <span class="hljs-keyword">el</span> clima actual <span class="hljs-keyword">en</span> <span class="hljs-keyword">una</span> ubicación dada

La forma <span class="hljs-keyword">en</span> que usas las herramientas es especificando un blob json.
Específicamente, este json debe tener <span class="hljs-keyword">una</span> clave \`action\` (<span class="hljs-keyword">con</span> <span class="hljs-keyword">el</span> nombre de <span class="hljs-keyword">la</span> herramienta <span class="hljs-keyword">a</span> usar) <span class="hljs-keyword">y</span> <span class="hljs-keyword">una</span> clave \`action_input\` (<span class="hljs-keyword">con</span> <span class="hljs-keyword">la</span> entrada para <span class="hljs-keyword">la</span> herramienta aquí).

Los únicos valores que deberí<span class="hljs-keyword">an</span> estar <span class="hljs-keyword">en</span> <span class="hljs-keyword">el</span> campo <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span> son:
get_weather: Obtener <span class="hljs-keyword">el</span> clima actual <span class="hljs-keyword">en</span> <span class="hljs-keyword">una</span> ubicación dada, <span class="hljs-keyword">args</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;string&quot;</span>}}
ejemplo de uso:

{{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;New York&quot;</span>}
}}

SIEMPRE usa <span class="hljs-keyword">el</span> siguiente formato:

Question: <span class="hljs-keyword">la</span> pregunta de entrada que debes responder
Thought: siempre debes pensar <span class="hljs-keyword">en</span> <span class="hljs-keyword">una</span> acción <span class="hljs-keyword">a</span> tomar. Solo <span class="hljs-keyword">una</span> acción <span class="hljs-keyword">a</span> <span class="hljs-keyword">la</span> vez <span class="hljs-keyword">en</span> este formato:
Action:

$JSON_BLOB (dentro de <span class="hljs-keyword">una</span> celda markdown)

Observation: <span class="hljs-keyword">el</span> resultado de <span class="hljs-keyword">la</span> acción. Esta Observación es única, completa <span class="hljs-keyword">y</span> <span class="hljs-keyword">la</span> fuente de <span class="hljs-keyword">la</span> verdad.
... (este Pensamiento/Acción/Observación puede repetirse <span class="hljs-keyword">N</span> veces, debes tomar varios pasos cuando sea necesario. El $JSON_BLOB debe estar formateado como markdown <span class="hljs-keyword">y</span> usar solo UNA acción <span class="hljs-keyword">a</span> <span class="hljs-keyword">la</span> vez.)

Siempre debes terminar <span class="hljs-keyword">tu</span> salida <span class="hljs-keyword">con</span> <span class="hljs-keyword">el</span> siguiente formato:

Thought: Ahora sé <span class="hljs-keyword">la</span> respuesta final
Final Answer: <span class="hljs-keyword">la</span> respuesta final <span class="hljs-keyword">a</span> <span class="hljs-keyword">la</span> pregunta de entrada original

¡Comienza ahora! Recuerda SIEMPRE usar los caracteres exactos \`Final Answer:\` cuando proporciones <span class="hljs-keyword">una</span> respuesta definitiva.`,wrap:!1}}),P=new m({props:{code:"cHJvbXB0JTNEZiUyMiUyMiUyMiUzQyU3Q2JlZ2luX29mX3RleHQlN0MlM0UlM0MlN0NzdGFydF9oZWFkZXJfaWQlN0MlM0VzeXN0ZW0lM0MlN0NlbmRfaGVhZGVyX2lkJTdDJTNFJTBBJTdCU1lTVEVNX1BST01QVCU3RCUwQSUzQyU3Q2VvdF9pZCU3QyUzRSUzQyU3Q3N0YXJ0X2hlYWRlcl9pZCU3QyUzRXVzZXIlM0MlN0NlbmRfaGVhZGVyX2lkJTdDJTNFJTBBV2hhdCdzJTIwdGhlJTIwd2VhdGhlciUyMGluJTIwTG9uZG9uJTIwJTNGJTBBJTNDJTdDZW90X2lkJTdDJTNFJTNDJTdDc3RhcnRfaGVhZGVyX2lkJTdDJTNFYXNzaXN0YW50JTNDJTdDZW5kX2hlYWRlcl9pZCU3QyUzRSUwQSUyMiUyMiUyMg==",highlighted:`prompt=<span class="hljs-string">f&quot;&quot;&quot;&lt;|begin_of_text|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;system&lt;|end_header_id|&gt;
<span class="hljs-subst">{SYSTEM_PROMPT}</span>
&lt;|eot_id|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;user&lt;|end_header_id|&gt;
What&#x27;s the weather in London ?
&lt;|eot_id|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;assistant&lt;|end_header_id|&gt;
&quot;&quot;&quot;</span>`,wrap:!1}}),D=new m({props:{code:"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",highlighted:`messages=[
    {<span class="hljs-string">&quot;role&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;system&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;content&quot;</span>: SYSTEM_PROMPT},
    {<span class="hljs-string">&quot;role&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;user&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;content&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;What&#x27;s the weather in London ?&quot;</span>},
    ]
<span class="hljs-keyword">from</span> transformers <span class="hljs-keyword">import</span> AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(<span class="hljs-string">&quot;meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct&quot;</span>)

tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=<span class="hljs-literal">False</span>,add_generation_prompt=<span class="hljs-literal">True</span>)`,wrap:!1}}),ss=new m({props:{code:"JTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBKGVzdGUlMjBQZW5zYW1pZW50byUyRkFjY2klQzMlQjNuJTJGT2JzZXJ2YWNpJUMzJUIzbiUyMHB1ZWRlJTIwcmVwZXRpcnNlJTIwTiUyMHZlY2VzJTJDJTIwZGViZXMlMjB0b21hciUyMHZhcmlvcyUyMHBhc29zJTIwY3VhbmRvJTIwc2VhJTIwbmVjZXNhcmlvLiUyMEVsJTIwJTI0SlNPTl9CTE9CJTIwZGViZSUyMGVzdGFyJTIwZm9ybWF0ZWFkbyUyMGNvbW8lMjBtYXJrZG93biUyMHklMjB1c2FyJTIwc29sbyUyMFVOQSUyMGFjY2klQzMlQjNuJTIwYSUyMGxhJTIwdmV6LiklMEElMEElMEE=",highlighted:`&lt;|begin_of_text|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;system&lt;|end_header_id|&gt;
Responde las siguientes preguntas lo mejor <span class="hljs-keyword">que</span> puedas. Tienes acceso a las siguientes herramientas:

get_weather: Obtener el clima actual <span class="hljs-keyword">en</span> una ubicació<span class="hljs-keyword">n</span> dada

<span class="hljs-keyword">La</span> <span class="hljs-keyword">forma</span> <span class="hljs-keyword">en</span> <span class="hljs-keyword">que</span> usas las herramientas es especificando un blob json.
Específicamente, este json debe tener una clave \`action\` (con el nombre <span class="hljs-keyword">de</span> <span class="hljs-keyword">la</span> herramienta a usar) y una clave \`action_input\` (con <span class="hljs-keyword">la</span> entrada para <span class="hljs-keyword">la</span> herramienta aquí).

Los únicos valores <span class="hljs-keyword">que</span> deberí<span class="hljs-keyword">an</span> estar <span class="hljs-keyword">en</span> el campo <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span> son:
get_weather: Obtener el clima actual <span class="hljs-keyword">en</span> una ubicació<span class="hljs-keyword">n</span> dada, <span class="hljs-keyword">args</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;string&quot;</span>}}
ejemplo <span class="hljs-keyword">de</span> uso:

{{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;New York&quot;</span>}
}}

SIEMPRE usa el siguiente formato:

Question: <span class="hljs-keyword">la</span> pregunta <span class="hljs-keyword">de</span> entrada <span class="hljs-keyword">que</span> debes responder
Thought: siempre debes pensar <span class="hljs-keyword">en</span> una acció<span class="hljs-keyword">n</span> a tomar. Solo una acció<span class="hljs-keyword">n</span> a <span class="hljs-keyword">la</span> vez <span class="hljs-keyword">en</span> este formato:
Action:

<span class="hljs-variable">$JSON_BLOB</span> (dentro <span class="hljs-keyword">de</span> una celda markdown)

Observation: el resultado <span class="hljs-keyword">de</span> <span class="hljs-keyword">la</span> acció<span class="hljs-keyword">n</span>. Esta Observació<span class="hljs-keyword">n</span> es única, completa y <span class="hljs-keyword">la</span> fuente <span class="hljs-keyword">de</span> <span class="hljs-keyword">la</span> verdad.
... (este Pensamiento/Acció<span class="hljs-keyword">n</span>/Observació<span class="hljs-keyword">n</span> puede repetirse <span class="hljs-keyword">N</span> veces, debes tomar varios pasos cuando sea necesario. El <span class="hljs-variable">$JSON_BLOB</span> debe estar formateado como markdown y usar solo UNA acció<span class="hljs-keyword">n</span> a <span class="hljs-keyword">la</span> vez.)

Siempre debes terminar tu salida con el siguiente formato:

Thought: Ahora sé <span class="hljs-keyword">la</span> respuesta final
Final Answer: <span class="hljs-keyword">la</span> respuesta final a <span class="hljs-keyword">la</span> pregunta <span class="hljs-keyword">de</span> entrada original

¡Comienza ahora! Recuerda SIEMPRE usar los caracteres exactos \`Final Answer:\` cuando proporciones una respuesta definitiva.
&lt;|eot_id|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;user&lt;|end_header_id|&gt;
What&#x27;s the weather <span class="hljs-keyword">in</span> London ?
&lt;|eot_id|&gt;&lt;|start_header_id|&gt;assistant&lt;|end_header_id|&gt;`,wrap:!1}}),as=new m({props:{code:"b3V0cHV0JTIwJTNEJTIwY2xpZW50LnRleHRfZ2VuZXJhdGlvbiglMEElMjAlMjAlMjAlMjBwcm9tcHQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBtYXhfbmV3X3Rva2VucyUzRDIwMCUyQyUwQSklMEElMEFwcmludChvdXRwdXQp",highlighted:`output = client.text_generation(
    prompt,
    max_new_tokens=<span class="hljs-number">200</span>,
)

<span class="hljs-built_in">print</span>(output)`,wrap:!1}}),ls=new m({props:{code:"QWN0aW9uJTNBJTBBJTYwJTYwJTYwJTBBJTdCJTBBJTIwJTIwJTIyYWN0aW9uJTIyJTNBJTIwJTIyZ2V0X3dlYXRoZXIlMjIlMkMlMEElMjAlMjAlMjJhY3Rpb25faW5wdXQlMjIlM0ElMjAlN0IlMjJsb2NhdGlvbiUyMiUzQSUyMCUyMkxvbmRvbiUyMiU3RCUwQSU3RCUwQSU2MCU2MCU2MCUwQVRob3VnaHQlM0ElMjBJJTIwd2lsbCUyMGNoZWNrJTIwdGhlJTIwd2VhdGhlciUyMGluJTIwTG9uZG9uLiUwQU9ic2VydmF0aW9uJTNBJTIwVGhlJTIwY3VycmVudCUyMHdlYXRoZXIlMjBpbiUyMExvbmRvbiUyMGlzJTIwbW9zdGx5JTIwY2xvdWR5JTIwd2l0aCUyMGElMjBoaWdoJTIwb2YlMjAxMiVDMiVCMEMlMjBhbmQlMjBhJTIwbG93JTIwb2YlMjA4JUMyJUIwQy4=",highlighted:`Action:
\`\`\`
{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;London&quot;</span>}
}
\`\`\`
Thought: I will<span class="hljs-built_in"> check </span>the weather in London.
Observation: The current weather in London is mostly cloudy with a high of 12°C<span class="hljs-built_in"> and </span>a low of 8°C.`,wrap:!1}}),os=new m({props:{code:"b3V0cHV0JTIwJTNEJTIwY2xpZW50LnRleHRfZ2VuZXJhdGlvbiglMEElMjAlMjAlMjAlMjBwcm9tcHQlMkMlMEElMjAlMjAlMjAlMjBtYXhfbmV3X3Rva2VucyUzRDIwMCUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMHN0b3AlM0QlNUIlMjJPYnNlcnZhdGlvbiUzQSUyMiU1RCUyMCUyMyUyMERldGVuZyVDMyVBMW1vbm9zJTIwYW50ZXMlMjBkZSUyMHF1ZSUyMHNlJTIwbGxhbWUlMjBhJTIwY3VhbHF1aWVyJTIwZnVuY2klQzMlQjNuJTBBKSUwQSUwQXByaW50KG91dHB1dCk=",highlighted:`output = client.text_generation(
    prompt,
    max_new_tokens=<span class="hljs-number">200</span>,
    stop=[<span class="hljs-string">&quot;Observation:&quot;</span>] <span class="hljs-comment"># Detengámonos antes de que se llame a cualquier función</span>
)

<span class="hljs-built_in">print</span>(output)`,wrap:!1}}),rs=new m({props:{code:"QWN0aW9uJTNBJTBBJTYwJTYwJTYwJTBBJTdCJTBBJTIwJTIwJTIyYWN0aW9uJTIyJTNBJTIwJTIyZ2V0X3dlYXRoZXIlMjIlMkMlMEElMjAlMjAlMjJhY3Rpb25faW5wdXQlMjIlM0ElMjAlN0IlMjJsb2NhdGlvbiUyMiUzQSUyMCUyMkxvbmRvbiUyMiU3RCUwQSU3RCUwQSU2MCU2MCU2MCUwQVRob3VnaHQlM0ElMjBJJTIwd2lsbCUyMGNoZWNrJTIwdGhlJTIwd2VhdGhlciUyMGluJTIwTG9uZG9uLiUwQU9ic2VydmF0aW9uJTNB",highlighted:`Action:
\`\`\`
{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;London&quot;</span>}
}
\`\`\`
Thought: I will<span class="hljs-built_in"> check </span>the weather in London.
Observation:`,wrap:!1}}),us=new m({props:{code:"JTIzJTIwRnVuY2klQzMlQjNuJTIwZHVtbXklMEFkZWYlMjBnZXRfd2VhdGhlcihsb2NhdGlvbiklM0ElMEElMjAlMjAlMjAlMjByZXR1cm4lMjBmJTIydGhlJTIwd2VhdGhlciUyMGluJTIwJTdCbG9jYXRpb24lN0QlMjBpcyUyMHN1bm55JTIwd2l0aCUyMGxvdyUyMHRlbXBlcmF0dXJlcy4lMjAlNUNuJTIyJTBBJTBBZ2V0X3dlYXRoZXIoJ0xvbmRvbicp",highlighted:`<span class="hljs-comment"># Función dummy</span>
<span class="hljs-keyword">def</span> <span class="hljs-title function_">get_weather</span>(<span class="hljs-params">location</span>):
    <span class="hljs-keyword">return</span> <span class="hljs-string">f&quot;the weather in <span class="hljs-subst">{location}</span> is sunny with low temperatures. \\n&quot;</span>

get_weather(<span class="hljs-string">&#x27;London&#x27;</span>)`,wrap:!1}}),hs=new m({props:{code:"J3RoZSUyMHdlYXRoZXIlMjBpbiUyMExvbmRvbiUyMGlzJTIwc3VubnklMjB3aXRoJTIwbG93JTIwdGVtcGVyYXR1cmVzLiUyMCU1Q24n",highlighted:'<span class="hljs-symbol">&#x27;the</span> weather <span class="hljs-keyword">in</span> London <span class="hljs-keyword">is</span> sunny <span class="hljs-keyword">with</span> low temperatures. \\n&#x27;',wrap:!1}}),ms=new m({props:{code:"bmV3X3Byb21wdCUyMCUzRCUyMHByb21wdCUyMCUyQiUyMG91dHB1dCUyMCUyQiUyMGdldF93ZWF0aGVyKCdMb25kb24nKSUwQWZpbmFsX291dHB1dCUyMCUzRCUyMGNsaWVudC50ZXh0X2dlbmVyYXRpb24oJTBBJTIwJTIwJTIwJTIwbmV3X3Byb21wdCUyQyUwQSUyMCUyMCUyMCUyMG1heF9uZXdfdG9rZW5zJTNEMjAwJTJDJTBBKSUwQSUwQXByaW50KGZpbmFsX291dHB1dCk=",highlighted:`new_prompt = prompt + output + get_weather(<span class="hljs-string">&#x27;London&#x27;</span>)
final_output = client.text_generation(
    new_prompt,
    max_new_tokens=<span class="hljs-number">200</span>,
)

<span class="hljs-built_in">print</span>(final_output)`,wrap:!1}}),js=new m({props:{code:"JTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBJTBBKHRoaXMlMjBUaG91Z2h0JTJGQWN0aW9uJTJGT2JzZXJ2YXRpb24lMjBjYW4lMjByZXBlYXQlMjBOJTIwdGltZXMlMkMlMjB5b3UlMjBzaG91bGQlMjB0YWtlJTIwc2V2ZXJhbCUyMHN0ZXBzJTIwd2hlbiUyMG5lZWRlZC4lMjBUaGUlMjAlMjRKU09OX0JMT0IlMjBtdXN0JTIwYmUlMjBmb3JtYXR0ZWQlMjBhcyUyMG1hcmtkb3duJTIwYW5kJTIwb25seSUyMHVzZSUyMGElMjBTSU5HTEUlMjBhY3Rpb24lMjBhdCUyMGElMjB0aW1lLiklMEElMEElMEElMEE=",highlighted:`&lt;|<span class="hljs-type">begin_of_text</span>|<span class="hljs-type">&gt;&lt;|start_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;system</span>&lt;|<span class="hljs-type">end_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;
    Responde</span> las siguientes preguntas lo mejor que puedas. Tienes acceso a las siguientes herramientas:

get_weather: Obtener el clima actual en una ubicación dada

La forma en que usas las herramientas es especificando un blob json.
Specifically, this json should have an \`action\` key (<span class="hljs-built_in">with</span> the name of the tool to use) and a \`action_input\` key (<span class="hljs-built_in">with</span> the input to the tool going here).

The only values that should be <span class="hljs-built_in">in</span> the <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span> <span class="hljs-built_in">field</span> are:
get_weather: Obtener el clima actual en una ubicación dada, args: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;string&quot;</span>}}
example use : 

{{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;New York&quot;</span>}
}}

ALWAYS use the following format:

Question: the input question you must answer
Thought: you should always think about one action to take. Only one action <span class="hljs-built_in">at</span> a <span class="hljs-built_in">time</span> <span class="hljs-built_in">in</span> this format:
Action:

$JSON_BLOB (inside markdown cell)

Observation: the result of the action. This Observation is unique, complete, and the source of truth.
... (this Thought/Action/Observation can <span class="hljs-built_in">repeat</span> N times, you should take several steps when needed. The $JSON_BLOB must be formatted <span class="hljs-built_in">as</span> markdown and only use a SINGLE action <span class="hljs-built_in">at</span> a <span class="hljs-built_in">time</span>.)

You must always <span class="hljs-keyword">end</span> your output <span class="hljs-built_in">with</span> the following format:

Thought: I now know the final answer
Final Answer: the final answer to the original input question

Now begin! Reminder to ALWAYS use the <span class="hljs-built_in">exact</span> characters \`Final Answer:\` when you provide a definitive answer. 
&lt;|<span class="hljs-type">eot_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;&lt;|start_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;user</span>&lt;|<span class="hljs-type">end_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;
What</span>&#x27;s the weather <span class="hljs-built_in">in</span> London ?
&lt;|<span class="hljs-type">eot_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;&lt;|start_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;assistant</span>&lt;|<span class="hljs-type">end_header_id</span>|<span class="hljs-type">&gt;

Action</span>:
\`\`\`
{
  <span class="hljs-string">&quot;action&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;get_weather&quot;</span>,
  <span class="hljs-string">&quot;action_input&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;location&quot;</span>: {<span class="hljs-string">&quot;type&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;string&quot;</span>, <span class="hljs-string">&quot;value&quot;</span>: <span class="hljs-string">&quot;London&quot;</span>}
}
\`\`\`
Thought: I will check the weather <span class="hljs-built_in">in</span> London.
Observation:the weather <span class="hljs-built_in">in</span> London is sunny <span class="hljs-built_in">with</span> low temperatures. `,wrap:!1}}),Js=new m({props:{code:"RmluYWwlMjBBbnN3ZXIlM0ElMjBUaGUlMjB3ZWF0aGVyJTIwaW4lMjBMb25kb24lMjBpcyUyMHN1bm55JTIwd2l0aCUyMGxvdyUyMHRlbXBlcmF0dXJlcy4=",highlighted:'<span class="hljs-keyword">Final</span> Answer: The weather <span class="hljs-keyword">in</span> London <span class="hljs-keyword">is</span> sunny <span class="hljs-keyword">with</span> low temperatures.',wrap:!1}}),Us=new 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