Construir un Agente IA Generador de Informes con NVIDIA Nemotron en OpenRouter

TL;DR

• Un taller autodidacta muestra cómo construir una arquitectura de cuatro componentes basada en LangGraph para generar informes automáticamente usando NVIDIA Nemotron en OpenRouter.
• La arquitectura incluye un componente investigador que implementa un ciclo de razonamiento ReAct, un componente autor para escribir las secciones y un coordinador de agentes que orquesta el flujo de trabajo; una función de gating puede activar investigaciones adicionales cuando sea necesario.
• El núcleo del modelo se alimenta por endpoints NVIDIA NIM accesibles a través de un Conector ChatNVIDIA que funciona en OpenRouter; Tavily se usa como la herramienta principal de recolección de información.
• El flujo de trabajo se implementa con referencias a módulos de código (prompts.py, researcher.py, author.py, agent.py) y cuadernos, con la salida final en Markdown.
• El programa también cuenta con un Nemotron Labs Livestream y tutoriales autodidactas para ayudar a los desarrolladores a adoptar IA orientada a agentes para la generación de documentos.

Contexto y antecedentes

Las IA de agentes son sistemas autónomos que usan modelos de lenguaje grandes para tomar decisiones, adaptarse a requisitos cambiantes y realizar razonamiento complejo. El blog de desarrollo de NVIDIA presenta un camino autodidacta para construir un agente de generación de informes y explorar los componentes y flujos de trabajo relacionados NVIDIA Dev Blog. Para empezar, los desarrolladores deben configurar secretos usando Secrets Manager dentro del camino de aprendizaje DevX Learning Path en el JupyterLab Launcher y verificar en los registros que los secretos se añadieron con éxito. El material guía al usuario a la sección Introducción a los Agentes para comenzar. El contenido enfatiza cómo los agentes se diferencian de aplicaciones de IA más simples al permitir el uso dinámico de herramientas, razonamiento avanzado y estrategias de análisis adaptativas. El taller presenta cuatro consideraciones clave fundamentales para todos los agentes y luego muestra la construcción de un agente básico con una calculadora en el notebook code/intro_to_agents.ipynb. El objetivo práctico es contar con un agente capaz de completar una tarea de generación de documentos en varios pasos. El eje central del taller es un sistema de agentes de varias capas que corre con LangGraph y NVIDIA NIM hospedado como un endpoint de OpenRouter. La arquitectura presenta cuatro componentes interconectados que manejan aspectos distintos del proceso de generación de documentos. El modelo central que impulsa el agente se alimenta mediante endpoints NVIDIA NIM, que ofrecen capacidades de inferencia de alto rendimiento. La integración utiliza un Conector ChatNVIDIA que opera con NVIDIA NIM hospedado en OpenRouter. Las prompts utilizadas en el flujo ilustran principios de prompts confiables: las capacidades del agente se definen a través de sus herramientas, y Tavily sirve como la principal herramienta de búsqueda para tareas del agente. Las decisiones arquitectónicas en los módulos de herramientas se describen en el material del taller. El componente investigador implementa el patrón de razonamiento y acción ReAct, creando un bucle en el que el agente piensa, actúa y decide los siguientes pasos. El código de este componente investigador se encuentra en code/docgen_agent/researcher.py y puede probarse con code/researcher_client.ipynb, que muestra cada acción, la llamada a la herramienta, el resultado y el mensaje final. Para complementar ReAct, se añadió una función de gating antes del agente estilo React para determinar si se requieren investigaciones adicionales, seguida de un paso de escritura al final. El código de este componente de investigador está en code/docgen_agent/author.py y puede probarse con code/author_client.ipynb, que también muestra cada acción y el resultado final en formato Markdown. Con estos componentes, podemos unir nuestro flujo de trabajo de generación de documentos en un proceso lineal, que investiga el tema, escribe las secciones y compila el informe final en Markdown. La arquitectura utiliza LangGraph como marco para la gestión avanzada de estado y control de flujo, conectando todos los componentes en un único sistema de agentes. En el taller se muestra cómo mapear los componentes a nodos de LangGraph y cómo las aristas conectan o enrutan salidas intermedias entre pasos. ¡Felicidades! Al recorrer cada paso, has construido tu propio agente IA con LangGraph. Prueba tu nuevo agente con el cuaderno code/agent_client.ipynb. La generación final del informe se entregará en formato Markdown.

Por qué importa (impacto para desarrolladores/empresas)

Para los desarrolladores, el taller ilustra cómo los agentes autónomos pueden elegir herramientas dinámicamente, realizar razonamiento en varias etapas y adaptar su enfoque a la tarea. La combinación de LangGraph para la gestión de estados y NVIDIA NIM para la inferencia de alto rendimiento en OpenRouter ofrece una arquitectura escalable y modular para tareas de generación de documentos. La presencia de un componente investigador basado en ReAct, un módulo autor y un agente de orquestación provee un modelo práctico para construir flujos de trabajo más complejos que automatizan trabajos de conocimiento. Para las empresas, el enfoque ofrece un marco para desplegar agentes robustos que pueden manejar tareas multi-etapas utilizando endpoints de producción y una arquitectura modular. Los equipos pueden mejorar el agente de forma iterativa intercambiando herramientas, afinando prompts y ajustando la lógica de enrutamiento sin reestructurar todo el sistema. El formato autodidacta del taller, junto con transmisiones en vivo y tutoriales, ayuda a los profesionales a mantenerse actualizados sobre tendencias y herramientas de IA orientadas a agentes. NVIDIA Dev Blog

Detalles técnicos o Implementación

Conceptos fundamentales

• El taller enfatiza la diferencia entre agentes y aplicaciones LLM simples: los agentes pueden elegir dinámicamente herramientas, realizar razonamiento complejo y adaptar su enfoque.
• Cuatro consideraciones clave forman la base para construir el primer agente con una calculadora, como se muestra en code/intro_to_agents.ipynb. Herramientas y endpoints
• Los endpoints NVIDIA NIM alimentan el núcleo del modelo, permitiendo una inferencia de alto rendimiento.
• El Conector ChatNVIDIA utiliza NVIDIA NIM hospedado como endpoint de OpenRouter para enrutar llamadas al modelo.
• Tavily es la principal herramienta de búsqueda dentro del flujo.
• La configuración de secretos necesaria para el taller se maneja a través de Secrets Manager en el DevX Learning Path de NVIDIA dentro del JupyterLab Launcher; los registros deben confirmar la adición correcta de los secretos. Código, componentes y cuadernos
• El componente investigador está en code/docgen_agent/researcher.py y puede probarse con code/researcher_client.ipynb, que muestra acciones, llamadas a herramientas y el resultado final.
• El componente autor, responsable de escribir las secciones, se encuentra en code/docgen_agent/author.py y puede probarse con code/author_client.ipynb, mostrando acciones y el resultado final en Markdown.
• El flujo principal del agente está en code/docgen_agent/agent.py y puede probarse con code/agent_client.ipynb, con la salida final en Markdown.
• La arquitectura enlaza estos componentes con LangGraph para ilustrar nodos y enrutamiento. Gestión de estado y enrutamiento
• LangGraph se presenta como el marco para gestionar estado y control de flujo entre los componentes, habilitando una visualización de nodos y aristas que dirigen resultados intermedios. Pruebas y artefactos
• Un informe de investigación de muestra ilustra la salida del agente en Markdown.
• El taller ofrece cuadernos para probar cada componente y observar acciones, salidas de herramientas y resultados. Aprendizaje y referencias
• Un Nemotron Labs Livestream titulado Construyendo un Agente IA para Generación de Informes con NVIDIA Nemotron en OpenRouter está disponible, junto con tutoriales autodidactas para profundizar la comprensión. NVIDIA Dev Blog

Puntos clave

• Los agentes se diferencian de las aplicaciones LLM tradicionales al poder elegir dinámicamente herramientas y seguir etapas de razonamiento.
• Una arquitectura de cuatro componentes con LangGraph y NVIDIA NIM ofrece una base práctica para la generación de informes en producción.
• LangGraph facilita la gestión de estado y el control de flujo en flujos de trabajo de agentes complejos.
• Tavily actúa como fuente principal de búsqueda dentro del flujo del agente.
• El taller se centra en detalles prácticos, incluyendo prompts en prompts.py y cuadernos de prueba para investigadores, autores y agentes.
• La gestión de secretos y la configuración del entorno son esenciales para ejecutar el taller en JupyterLab.
• El programa se complementa con transmisiones en vivo del Nemotron y tutoriales autodidactas para facilitar la adopción.

Referencias

• https://developer.nvidia.com/blog/build-a-report-generator-ai-agent-with-nvidia-nemotron-on-openrouter/