En este tutorial mostramos cómo aprovechar el potencial de los OpenAI Agents para construir un sistema de investigación multiagente. Comenzamos configurando nuestro entorno en Colab, insertando la clave de la API de OpenAI, e instalando el SDK de OpenAI Agents. Luego, definimos herramientas personalizadas como web_search, analyze_data y save_research para que los agentes puedan realizar búsquedas, analizar datos y guardar resultados.
Creamos tres agentes especializados: el Research Specialist, encargado de recopilar y sintetizar información; el Data Analyst, que profundiza en el análisis y estructura los hallazgos; y el Research Coordinator, que coordina todo el flujo, delega tareas y toma decisiones finales. Cada agente tiene instrucciones claras y acceso a las herramientas específicas que necesita.
Mostramos cómo estos agentes pueden colaborar tanto de forma asincrónica como sincrónica, manteniendo memoria de la sesión para asegurar la continuidad en las conversaciones. Además, incluimos funciones auxiliares que facilitan la experimentación rápida y flexible.
Por ejemplo, definimos funciones que simulan resultados de búsqueda web, análisis resumidos o detallados, así como el guardado de investigaciones con marcas de tiempo. Con estas, los agentes pueden buscar y transformar información en conocimientos útiles que luego pueden conservar para futuras etapas del proceso.
También presentamos un flujo completo de investigación en tres fases coordinadas, donde el coordinador inicia la búsqueda, solicita un análisis detallado de tendencias y finalmente el analista realiza un estudio especializado sobre un tema concreto, todo mientras se mantiene la sesión y se guardan los resultados.
Además, demostramos análisis enfocados con un agente individual, limitando la cantidad de interacciones, y una opción para realizar investigaciones rápidas y sincrónicas para obtener insights clave en poco tiempo.
La función principal del tutorial integra estos ejemplos, ejecutando los diferentes flujos y mostrando cómo manejar posibles errores. También incluimos una herramienta para crear agentes personalizados de manera sencilla, ilustrada con un ejemplo de un agente revisor de código que analiza buenas prácticas en Python.
En resumen, este tutorial resalta las fortalezas del SDK de OpenAI Agents: la coordinación entre agentes especializados, la posibilidad de extender sus capacidades con herramientas propias, el mantenimiento de memoria para conversaciones continuas y la flexibilidad para trabajar tanto en modos asincrónicos como sincrónicos. Invitamos a los usuarios a personalizar roles, agregar nuevas herramientas y experimentar con distintas formas de delegar tareas, construyendo así potentes pipelines de investigación impulsados por inteligencia artificial con el mínimo esfuerzo.
Para probar este sistema solo necesitas colocar tu clave de API de OpenAI en el entorno de ejecución y listo, el resto está preparado para funcionar directamente en Colab.
