Conjuntos de herramientas habituales (web, calculadora y RAG)
La caja de herramientas inicial: buscar en la web, hacer cálculos y consultar su base de conocimiento; cubre el 80 % de las demostraciones.
Conjuntos de herramientas habituales (web, calculadora y RAG) es una lección gratuita de AI Agents en CoddyKit. Esta es la lección 3 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de AI Agents, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
Partes de esta lección aún no han sido traducidas y se muestran en inglés.
La caja de herramientas inicial
Tres herramientas cubren el 80 % de las demostraciones de agentes:
- web_search: buscar en la web pública
- calculator: evaluar expresiones matemáticas
- retrieve: buscar en la base de conocimiento interna (RAG)
Herramienta 1: Búsqueda web
Use la API de Tavily, Serper o Brave Search:
import requests
def web_search(query: str, k: int = 5):
r = requests.post('https://api.tavily.com/search',
json={'api_key': TAVILY_KEY, 'query': query, 'max_results': k})
results = r.json()['results']
return [
{'title': r['title'], 'url': r['url'], 'snippet': r['content'][:300]}
for r in results
]Web Search Tool Schema
schema_search = {'type': 'function', 'function': {
'name': 'web_search',
'description': 'Search the public web. Use for current events or facts after the knowledge cutoff.',
'parameters': {'type': 'object', 'properties': {
'query': {'type': 'string', 'description': 'What to search for'},
'k': {'type': 'integer', 'default': 5}
}, 'required': ['query']}
}}
import json
print(json.dumps(schema_search, indent=2))
Herramienta 2: Calculadora
Los modelos no realizan operaciones aritméticas de forma fiable mentalmente. Una herramienta de calculadora corrige la mayoría de los errores numéricos:
import math
ALLOWED = {k: getattr(math, k) for k in ['sqrt','log','exp','sin','cos','tan','pi','e']}
def calculator(expression: str) -> str:
try:
return str(eval(expression, {'__builtins__': {}}, ALLOWED))
except Exception as e:
return f'Error: {e}'
print(calculator('sqrt(16) + 2'))
Calculator Tool Schema
schema_calc = {'type': 'function', 'function': {
'name': 'calculator',
'description': 'Evaluate a math expression like 2 + 3 * sqrt(16). Use for any arithmetic.',
'parameters': {'type': 'object', 'properties': {
'expression': {'type': 'string'}
}, 'required': ['expression']}
}}
import json
print(json.dumps(schema_calc, indent=2))
Tool 3: RAG / Knowledge Retrieval
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma
store = Chroma(persist_directory='./db', embedding_function=OpenAIEmbeddings())
def retrieve(query: str, k: int = 4):
docs = store.similarity_search(query, k=k)
return [{'text': d.page_content, 'source': d.metadata.get('source')} for d in docs]Retrieve Tool Schema
schema_retrieve = {'type': 'function', 'function': {
'name': 'retrieve',
'description': 'Search the internal knowledge base for company-specific information (policies, docs, history).',
'parameters': {'type': 'object', 'properties': {
'query': {'type': 'string'},
'k': {'type': 'integer', 'default': 4}
}, 'required': ['query']}
}}
import json
print(json.dumps(schema_retrieve, indent=2))
Herramienta 4: Intérprete de código (extra)
Para tareas de datos, proporcione al agente un entorno aislado de Python:
def run_python(code: str) -> str:
# Use a sandboxed environment (E2B, Firecracker, gVisor)
return sandbox.run(code).stdoutHerramienta 5: Obtener contenido HTTP (extra)
Para obtener el contenido de URL específicas (después de que web_search devuelva un enlace prometedor):
def fetch_url(url: str) -> str:
r = requests.get(url, timeout=10)
return BeautifulSoup(r.text, 'html.parser').get_text()[:5000]Consejos para describir herramientas
- Indique CUÁNDO usar la herramienta, no solo qué hace
- Mencione las entradas y salidas habituales
- Indique las limitaciones («solo funciona con texto en inglés», «tiempo de espera de 5 segundos»)
Evitar la superposición de herramientas
Dos herramientas con funciones superpuestas confunden al modelo. Si search_web y retrieve «buscan», aclare en las descripciones cuándo debe usarse cada una.
Evaluación del uso de herramientas
Prepare un conjunto de pruebas pequeño con 50 preguntas; cada una debe tener una herramienta «correcta» que invocar. Ejecute el agente y mida con qué frecuencia elige la herramienta adecuada. Es una métrica muy reveladora.
Herramientas ocultas
Algunas herramientas son útiles, pero no siempre; muéstrelas solo cuando sean pertinentes. Por ejemplo, refund_order solo cuando el usuario esté autenticado y pregunte por un reembolso.
La mejor forma de mejorar la selección
Su agente elige con demasiada frecuencia la herramienta equivocada. ¿Cuál es la solución más sencilla?
Repaso
La caja de herramientas inicial: web_search, calculator y retrieve. Créela, evalúela y vaya mejorando las descripciones. Esto cubre la mayoría de los primeros casos de uso de agentes.
Preguntas frecuentes
¿La lección «Conjuntos de herramientas habituales (web, calculadora y RAG)» es gratis?
Sí — el texto completo de «Conjuntos de herramientas habituales (web, calculadora y RAG)» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de AI Agents, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de AI Agents incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Conjuntos de herramientas habituales (web, calculadora y RAG)»?
La caja de herramientas inicial: buscar en la web, hacer cálculos y consultar su base de conocimiento; cubre el 80 % de las demostraciones. Practicas AI Agents con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar AI Agents?
No se requiere experiencia previa. AI Agents en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 3 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Conjuntos de herramientas habituales (web, calculadora y RAG)»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de AI Agents?
Sí. Cada lección de AI Agents incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- ReAct: patrón de razonamiento y acción
- Implementar ReAct desde cero
- Conjuntos de herramientas habituales (web, calculadora y RAG)
- Detectar y recuperarse de errores de herramientas