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Práctica de IA - Parte 1: Agente de Chat Básico con LangChain y Gemini

¡Bienvenidos a la primera parte de la práctica de agentes de Inteligencia Artificial! En esta sesión, exploraremos cómo utilizar Python junto con la librería LangChain y el modelo Gemini Flash de Google para crear un agente conversacional interactivo.

📋 Requisitos Previos

Antes de comenzar, asegúrate de tener tu entorno virtual de Python activo e instala las dependencias necesarias. En este caso requerimos los componentes base de LangChain para usar el modelo generativo de Google:

pip install langchain-google-genai langchain-core

Además, necesitarás una clave de API (API Key) de Google AI Studio para conectar con el modelo Gemini:

  1. Visita Google AI Studio (MakerSuite) e inicia sesión con Google.
  2. Genera una nueva API Key.
  3. Configura la clave en tu entorno en la terminal antes de ejecutar el programa: 
    export GOOGLE_API_KEY="tu_api_key_aqui"

🚀 El Agente de Chat (1-chat.py)

Un asistente conversacional general. Recibe su configuración principal a través de un System Prompt indicándole que sea un asistente útil y amigable, y utiliza el loop de la terminal para mantener una conversación contigo simulando un chat convencional.

Cómo ejecutarlo:

python 1-chat.py
# O alternativamente pasando la API key: python 1-chat.py TU_API_KEY

🎯 Tu Objetivo

  1. Desarrolla el código: Debes crear el script 1-chat.py desde cero. Asegúrate de implementar correctamente:
    • La inicialización y configuración de ChatGoogleGenerativeAI.
    • La separación de roles mediante SystemMessage (instrucción de contexto) y HumanMessage (tu mensaje por teclado).
    • La captura de texto desde el terminal: 
      pregunta = input("\nTu pregunta: ").strip()
      (Recuerda que .strip() elimina espacios innecesarios).
    • La condición de salida del bucle: permite finalizar la ejecución al escribir "exit", "salir" o "quit".
  2. Ejecuta y prueba el programa haciendo varias preguntas para verificar que el flujo de conversación funciona correctamente.