El modelo dijo que había corregido el archivo. El archivo seguía exactamente igual. Y la noche anterior había explicado, con todo detalle, tres funciones que no existían. Este libro cuenta cómo construimos un agente de IA que no se deja engañar por su propio modelo. Qué vas a construir Vertex Agent: tu propia interfaz de agente, en el navegador, sobre un modelo de lenguaje que corre entero en tu máquina. Cada mensaje pasa primero por un guardián de seguridad local contra la inyección de prompts, llega al modelo, usa herramientas reales a través de MCP y vuelve con la respuesta. Y todo ese camino se ve en pantalla. Incluye un Modo Ingeniero en el que el agente trabaja sobre tu código dentro de un contenedor Docker sin internet ni privilegios, y cada cambio queda en un diff que tú aceptas o reviertes. Y un Estudio de prompts para crear, en minutos, agentes con el nombre, la voz y las reglas de un cliente. Todo en un portátil con Windows y una tarjeta gráfica de 6 GB. Sin nube, sin pagar por cada respuesta, sin que los datos salgan de casa. Por qué este libro es distinto Es una bitácora, no un tutorial. Se escribió mientras se construía, con los fallos incluidos: un comando que llegó cortado y dejó un archivo a medias, un guardián que bloqueó la propia documentación del proyecto, un modelo que tardaba más de un minuto en saludar. Cada fallo dejó una pieza de código. Seis intentos para que el agente corrigiera una inyección SQL real, y cinco pequeñas soluciones que hoy forman su arnés. Las verás una a una. Trata al modelo pequeño como lo que es. En vez de esperar un modelo perfecto, construye alrededor de uno imperfecto un sistema que lo vigila, lo empuja y comprueba lo que dice haber hecho contra la realidad. Lo que aprenderás Servir un modelo propio en LM Studio y vivir con un contexto de algo más de cinco mil tokens Poner un guardián contra la inyección de prompts, y calibrarlo sin que estorbe Conectar servidores MCP y diseñar herramientas que un modelo pequeño use bien Construir el bucle de agente en FastAPI y una interfaz en Angular que muestra la ruta de cada mensaje Aislar la ejecución de código en Docker, con diff, aceptar y revertir Escribir guardias que detectan cuándo el modelo afirma algo que no hizo Crear agentes de marca blanca para clientes, y convertir todo esto en un negocio Para quién es Para desarrolladores que ya juegan con modelos locales y quieren convertirlos en una aplicación que otra persona pueda usar. Para quien piensa ofrecer agentes de IA privados a pequeñas empresas. No necesitas haber leído Vertex-Core, aunque es su continuación natural: lo esencial se resume en un capítulo. Sí ayuda saber programar y no tenerle miedo a la línea de comandos.
