Contenido de la lección 7 tramos
Proyecto Final — Mini-Hackathon Multi-Agente
Regla: PRODUCTIVIDAD MÁXIMA. IA al 100% como fuerza de desarrollo. Tú eres el arquitecto; ella, el equipo de obreros.
Formato: reto cronometrado en clase. En parejas o tríos. Herramientas: Gemini / AI Studio + Google Colab.
La misión: diseñar y poner a funcionar un sistema multiagente que ayude con un problema real de una comunidad. No tiene que ser perfecto. Tiene que funcionar y poder mostrarse.
El desafío
Construye un equipo de mínimo 2 agentes (ideal 3) que colaboren para resolver UN problema comunitario. Ejemplos para inspirarte (¡o inventa el tuyo!):
| Idea | Qué harían los agentes |
|---|---|
| Asistente de trámites ciudadanos | Un agente explica el trámite, otro verifica que sea correcto, otro lo redacta fácil |
| Orientador legal básico | Un agente entiende la duda, otro busca la base legal, otro responde claro al ciudadano |
| Revisor de proyectos rurales/comunitarios | Un agente lee la idea, otro evalúa riesgos, otro sugiere mejoras |
| Tutor de estudio | Un agente explica el tema, otro hace preguntas de práctica, otro evalúa las respuestas |
| Asesor ambiental local | Un agente da consejos de reciclaje, otro los adapta al barrio, otro arma un plan de acción |
Recuerda la ética (ETICA_Y_USO_RESPONSABLE.md): no uses datos personales reales de nadie. Construye para ayudar, no para dañar.
El cronómetro (45 min de construcción)
| Tiempo | Fase | Quién manda |
|---|---|---|
| 5 min | Definir el problema en una frase | TÚ (arquitecto) |
| 5 min | Diseñar los roles de cada agente | TÚ (arquitecto) |
| 25 min | Construir el flujo (a mano en AI Studio o con código en Colab) | IA copiloto + tú orquestas |
| 5 min | Probar y ajustar (auditar que funcione) | TÚ (auditor) |
| 5 min | Preparar la demo | TÚ (presentador) |
Está permitido construirlo "a mano" (encadenando prompts entre agentes en AI Studio, como el Modo 1 de la semana 5) o "con código" (Colab, Modo 2). Ambos valen. Lo que importa es que el equipo de agentes COLABORE y se vea funcionando.
Requisitos mínimos para aprobar (MVP)
Tu sistema debe tener:
- Un problema comunitario definido claramente en una frase.
- Mínimo 2 agentes con roles distintos y bien definidos.
- Un flujo donde la salida de un agente alimenta al siguiente (orquestación).
- Una demo funcional que puedas mostrar en vivo.
- Poder explicar cómo funciona y por qué lo diseñaste así.
Tech English para tu demo: workflow (flujo), agent (agente), role (rol), output (salida), input (entrada). Úsalas al presentar — suenan profesionales.
La presentación (3-4 min por equipo)
Cuenta tu historia (ver teoria.md de esta semana):
- El problema — "En una comunidad pasa que..."
- La solución — "Diseñamos un equipo de N agentes: el primero..., el segundo..."
- El show — muéstralo funcionando EN VIVO.
- Lo aprendido — "Lo más difícil fue... lo resolvimos..."
Rúbrica del proyecto final
| Criterio | Peso | Qué buscamos |
|---|---|---|
| Diseño / arquitectura | 30% | ¿El flujo y los roles están bien pensados? |
| Funciona (MVP) | 25% | ¿Corre y se puede mostrar? (no tiene que ser perfecto) |
| Colaboración de agentes | 20% | ¿Los agentes de verdad se complementan? |
| Explicación / demo | 15% | ¿Cuentan claro qué hicieron y por qué? |
| Uso responsable | 10% | ¿Respetaron la ética? ¿Dieron crédito a la IA? |
No se evalúa quién hizo la app más grande. Se evalúa quién pensó mejor: diseño claro, agentes que colaboran, y un equipo que entiende y explica lo que construyó.
Cierre de ZapiaLab
Hace 6 semanas, algunos de ustedes no sabían qué era una variable. Hoy orquestan equipos de inteligencias artificiales para ayudar a su comunidad.
No aprendieron a "usar ChatGPT". Aprendieron a pensar, diseñar, auditar y dirigir — con la IA como copiloto, nunca como piloto.
Eso es ser un arquitecto de la era de los agentes. Bienvenidos. El juego apenas empieza.
Fin de la lección: abajo están las preguntas y los comentarios.
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