Curso LLMs con herramientas en OpenAI

Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) han revolucionado la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial, pero su verdadero potencial se desbloquea cuando pueden ejecutar acciones concretas más allá de generar texto. Este roadmap te guiará a través del ecosistema de herramientas de OpenAI, enseñándote a construir aplicaciones inteligentes capaces de buscar información en tiempo real, ejecutar código, interactuar con sistemas locales y orquestar flujos de trabajo complejos.

Aprenderás a transformar un modelo de lenguaje en un asistente funcional que puede tomar decisiones, utilizar herramientas externas y resolver problemas del mundo real de forma autónoma. Desde la configuración inicial hasta la implementación de arquitecturas avanzadas con bucles de herramientas, dominarás las técnicas que están definiendo el futuro del desarrollo con IA.

Público objetivo

Este roadmap está diseñado para:

• Desarrolladores de software con conocimientos básicos de programación que desean integrar capacidades de IA en sus aplicaciones
• Ingenieros de machine learning interesados en ampliar las funcionalidades de los LLMs mediante herramientas externas
• Arquitectos de soluciones que buscan diseñar sistemas inteligentes capaces de automatizar tareas complejas
• Profesionales técnicos que quieren comprender cómo funcionan los asistentes de IA modernos y sus mecanismos de ejecución

Se recomienda tener experiencia previa con Python y familiaridad con conceptos básicos de APIs REST. No es necesario conocimiento previo de inteligencia artificial, aunque será beneficioso entender los fundamentos de los modelos de lenguaje.

Contenido del roadmap

Fundamentos de OpenAI

Comenzarás estableciendo las bases necesarias para trabajar con la plataforma OpenAI. Explorarás el ecosistema de servicios disponibles, aprenderás a obtener y gestionar tus credenciales de acceso mediante API keys, y configurarás tu entorno de desarrollo instalando el SDK oficial. También conocerás las diferentes APIs que OpenAI pone a tu disposición y sus casos de uso específicos.

Introducción al sistema de herramientas

Descubrirás el concepto fundamental de Tools en OpenAI: el mecanismo que permite a los modelos de lenguaje interactuar con el mundo exterior. Comprenderás cómo los LLMs pueden decidir cuándo y cómo utilizar herramientas para completar tareas que requieren información actualizada o capacidades de ejecución.

Herramientas de búsqueda y funciones personalizadas

Implementarás herramientas prácticas comenzando con Web Search, que permite a tus modelos acceder a información actualizada de Internet. Aprenderás a crear Functions personalizadas, definiendo tus propias herramientas que el modelo puede invocar según el contexto de la conversación. Pondrás a prueba estos conocimientos con un reto práctico de implementación de funciones.

Ejecución de código y sistemas locales

Avanzarás hacia capacidades más potentes con la Herramienta Local Shell, que permite la ejecución de comandos en tu sistema operativo. Explorarás Code Interpreter, una herramienta que habilita la ejecución de código Python de forma segura, ideal para análisis de datos, cálculos complejos y generación de visualizaciones.

Arquitecturas avanzadas

Conocerás los MCP Servers (Model Context Protocol), un estándar emergente para la integración de herramientas externas de forma estandarizada. Dominarás el concepto del bucle de herramientas, la arquitectura que permite a los modelos ejecutar múltiples herramientas de forma secuencial hasta completar tareas complejas. Finalizarás con un reto de implementación completa de un bucle de herramientas funcional.

Objetivos de aprendizaje

Al completar este roadmap, serás capaz de:

• Configurar y autenticar correctamente tu entorno de desarrollo con OpenAI
• Integrar el SDK de OpenAI en aplicaciones Python para consumir sus servicios
• Diseñar e implementar funciones personalizadas que los modelos puedan invocar dinámicamente
• Habilitar capacidades de búsqueda web en tiempo real para mantener respuestas actualizadas
• Construir herramientas que ejecuten código Python de forma segura mediante Code Interpreter
• Implementar herramientas que interactúen con el sistema operativo local
• Comprender y aplicar el protocolo MCP para integración estandarizada de herramientas
• Desarrollar bucles de herramientas que permitan a los modelos resolver problemas complejos de forma autónoma
• Orquestar flujos de trabajo donde el modelo decide qué herramientas utilizar y en qué orden
• Depurar y optimizar aplicaciones que combinan LLMs con herramientas externas

Este roadmap te proporcionará las habilidades necesarias para construir la próxima generación de aplicaciones inteligentes, donde los modelos de lenguaje no solo conversan, sino que actúan y resuelven problemas reales de forma autónoma.