Com donar ulls i oïdes a un agent d’IA: recerca automàtica amb AIsa i OpenCode

Venimos aquí al dashboard y es que es ridículo. Hemos usado 8 céntimos. 8 céntimos, chicos. Es que voy a intentar hacer una investigación más profunda a ver si se ocurre. Voy a pensar en algo. No puedo dejar el vídeo con 8 céntimos. Tengo que gastar más. Probablemente tu agente de inteligencia artificial es un genio. Le pides que te razone algo, que te monte código o que te haga un plan y va y te lo hace. Pero hay una cosa que no te dicen y es que ese [música] genio está encerrado en un cuarto sin ventanas ni puertas. No ve nada de lo que pasa fuera. no sabe lo que salió ayer ni lo que está petando en su sector y encima no puede entrar a ningún sitio a mirar, ¿vale? es un agente que es muy listo, pero que parece que sea sordo y ciego. Y claro, seguramente tu reacción a esto será decir, pues hombre, le conectamos cosas, le podemos conectar MCPs, [música] ¿no? Como ya enseñaste en otro vídeo. Y correcto, puedes hacerlo, pero para el tema de buscar información y usar proveedores externos, tendrías que ir conectando uno por uno con su diferente MCP y tipo de conexión y usando cuentas personales, ¿no? Por ejemplo, si lo conectas con algo de Twitter, tendrías que usar tu cuenta personal de Twitter. Lo mismo para el correo, para todo esto, ¿vale? Cada uno tendría su caso aislado. Y eso, amigos míos, es un trabajo enorme e innecesario. Pues hoy os traigo una herramienta que se carga totalmente toda esa parte de configurar cosas por separado y nos unifica todo para que podamos trabajar más rápido y sin ningún problema. Igual que siempre en las otras dinámicas de los vídeos, voy a enseñar un caso real, algo que necesito y os voy a enseñar cómo lo hago yo en mi configuración, en este caso con Open Code. Y en concreto lo que vamos a ver y resolver es cómo buscaría yo información, haría un research para la temática del próximo vídeo, pero esto se puede aplicar a cualquier cosa, cualquier

información que queráis extraer, cualquier dato, da igual, ¿vale? Es el ejemplo que pongo en el vídeo de hoy. Así que si os interesa este tema, quedaos en el vídeo que empiezo ya. Y cómo no, suscribiros si no lo estáis, eh, que veo que mucha gente no está suscrita todavía. Venga, darle a ese botón. Perfecto. Pues voy a contaros la idea rápidamente. Pues yo cada semana mi trabajo como youtuber, aunque penséis que no se trabaja, es bastante amplio. Pues yo cada semana para poder subiros vídeos a YouTube tengo que hacer una serie de trabajos que son bastante repetitivos. Lo primero que hago pues es entrar a las redes sociales, ya sea YouTube, X, LinkedIn, la que sea y me pego un buen rato viendo qué clase de contenido está subiendo a la gente, sobre todo por dos cosas, por uno, ver qué es lo que le interesa a las personas y lo segundo, intentar [carraspeo] no repetirme y no subir lo mismo que sube todo el mundo. Cuando ya por fin he cogido la idea que tengo, me tengo que ir a Twitter a ver qué comenta la gente y también me tengo que ir a Reddit porque suele haber un subreddit de gente comentando y bueno, tengo que investigar por internet y encima si es algún software en específico, luego me voy a su documentación, pues para mirarme toda la documentación y no cagarla en el vídeo y decir algo que no es. Y como veis, esto es muy repetitivo y lo que buscamos en este canal es automatizar ese tipo de cosas, las cosas repetitivas para luego tener más tiempo a otras cosas. De esto vale la inteligencia artificial. Pues es justo lo que voy a hacer. Voy a soltar a mi agente y se va a poner a buscar en YouTube, mirar cosillas, comprobar las cosas también en Twitter y aparte pues que mire la documentación en la respectiva página web de lo que queremos hacer. Y la clave para hacer esto sin volverme loco y tener que configurar diferentes herramientas,

¿vale? Es esta herramienta que vamos a ver hoy. Ia, ¿vale? Dicho en Cristiano. Al final es un servicio de API, una API Key que conecta a tu agente con un catálogo enorme de recursos que ya tienen preconfigurados. Ellos tienes APIs, skills, modelos, buscadores, datos de bolsa, crypto, Reddit, X, YouTube. Y bueno, me podría basar todo el día un montón. Os recomiendo que os paséis por la web y veáis todo el catálogo entero que tiene porque si no me pasaría todo el vídeo aquí nombrando plataformas que están integradas. Pues la idea es esa, tú le das esa [música] K de ISA a tu agente y él ya se puede conectar con todos estos proveedores y hacer la búsqueda por ti. Una comparación banal, para que lo podáis entender, es compararlo con una tarjeta SIM que tiene raming, ¿vale? Es una tarjeta SIM que puedes usar en todos los países sin tener que ir cambiándote de tarjetas SIM, ¿no? Pues esto sería un poco así, una herramienta que nos sirve para conectar con un montón de herramientas. Y os preguntaréis, ¿por qué no se configura nada? Pues sencillo, porque las cuentas que tienen ellos son suyas y ya están preconfiguradas por ellos. Alguien ya tiene una cuenta de developer creada en Twitter, lo mismo en Redit, ¿vale? Ya ellos han hecho ese trabajo por nosotros. Y también es importante saber que las cuentas son suyas porque esto solo nos sirve para extraer información. Ahora no le podemos pedir que nos publique algo en Twitter, por ejemplo, porque la cuenta es suya y solo sirve para extraer la información. ¿Queda clara la idea? Pues dicho esto, sabiendo que podemos extraer mucha información de diferentes sitios, vamos al ordenador a ver cómo se hace. Vale, chicos, ya estoy aquí en ISA, ¿vale? Y estoy aquí en el panel

donde he cargado $30. El dólar ese, pues me lo te lo dan a ti, te creas la cuenta y te lo regalan. Entonces, lo que vamos a hacer ahora es venirnos a App Keys y vamos a copiar. Bueno, si no tenéis, tenéis que crear aquí una nueva API Key, ¿vale? Y copiáis aquí el API Key y nos venimos a nuestra terminal de confianza. Ya sabéis que la mía es warp y le vamos a poner export y ponemos le ponemos un nombre ISA API Key y ponemos aquí el token. Me da igual que lo veáis este porque lo voy a cambiar, o sea, que podéis verlo sin problemas. Entonces, ahora lo que he hecho es asignar mi token a una variable. Entonces, lo que voy a hacer es abrir open code. Podríamos esto hacerlo en cloud Code, en cursor, en cualquier inteligencia artificial, ¿vale? Lo podemos hacer, no hay ningún problema, pero sabéis que a mí me encanta Open Code y es que lo adoro. Entonces, vamos a usar Kimi 2.7 Code, que también me encanta, y le vamos a poner el siguiente prompt, ¿vale? Para que veáis que esto es todo automatizado y que no aquí no hay nada que que vaya a hacer yo manual, ¿vale? Vamos a poner aquí que lo tengo copiado. Os digo isonwedogslm.txt. Vale, esto os voy a enseñar ahora lo que es. Esto al final es un txt que tienen ellos subidos con toda la documentación, ¿vale? Esto siempre se lo recomiendo a cualquier persona que me dice cómo documentar sus cosas. Pues fijaros, es un fichero donde explica que dónde está cada cosa y cada cosa pues entra aquí y la pues lo puede lo puede ver. A ver si sé copiarlo bien ahí y está en punto MD. En fin, esto es documentación que quiero que la lea y quiero que me analice. Fijaos, ayúdame a conectar y usar de forma segura las APIs, los skills, los modelos de ISA en este entorno que ya tengo

esta variable puesta y dime qué endints tengo disponibles para buscar en YouTube, leer en X, Twitter y hacer búsqueda web. Vamos a dejar ahí que piense. Y bueno, en dos minutillos ya nos ha dicho aquí lo que tenemos. ¿Y qué nos dice? pues que tenemos aquí eh uso de modelos y luego data API, que es lo que nos interesa. Entonces, ya sabe cómo llamar. Pues mira, para YouTube tiene este barra YouTube search, para Twitter tiene este también, para búsqueda web tiene este de aquí. Podríamos haber incluido Reddit, ¿vale? Podríamos haber incluido un montón de plataformas que ya os he dicho que busquéis, pero vamos a ir con lo interesante y es que vamos a hacer que busque el tema del vídeo que que queremos, ¿no? Que es lo guay del de este vídeo. Entonces, le pongo este nuevo prompt de aquí y atentos porque al final siempre yo siempre que explico sobre inteligencia artificial lo digo, ¿no? Esto ya no hay mucha complicidad técnica, es saber hablar y saber qué pedirle y al final esto es eso pedirle. y le he dicho, "Vas a ayudarme a preparar mi próximo vídeo de YouTube, que es sobre pequeño spoiler, de mi próximo vídeo, qué es un rag y cómo hacer uno." Vale, de esto se va a hablar en el próximo vídeo, pero obviamente no tengo que saberlo todo, primero me tengo que documentar y por eso hacemos esto. Pues aquí le digo, utiliza eh las APIs de Isa y pues uno con la de YouTube. Dime qué vídeos hay sobre este tema que funcione mejor. Dos, la PIDX. Mira a ver qué está hablando la gente. Y luego buscan la documentación oficial de la herramienta que se utilice en cuestión para hacer el RAG. No sé con qué herramienta se hace el RAG. Uy, cuidado que lo quito. No sé con qué herramienta se hace el Drag, ¿vale? pero que busque y si hay una herramienta en concreto de la documentación y así yo puedo informarme de todo. Y entonces aquí le

digo que cuando tenga todo que me lo junte en un informe corto de que se está diciendo que huecos que hay que no cubra nadie para cubrirlos yo en mi canal de YouTube en exclusiva y luego eh buscar ángulos del vídeo que yo podría hacer y que destaquen y básicamente le estoy haciendo que que me haga todo el trabajo que tendría que hacer yo. A ver si esto sale bien. Vamos a confiar en la inteligencia artificial. Quizá podría haber usado otro modelo. Kimi está muy bien. Quizá podríamos haber ido a por Opus o GLM. Pero bueno, vamos a dejar que Kimi haga esto y a ver qué es lo que sobreentiende aquí. Cada uno que use el modelo que le guste y que le apetezca y que pueda pagar, por supuesto. Para un momento conmigo. Vamos a hacer un poco de cálculos. Todo lo que acabo de hacer en el vídeo, ¿qué me habría costado si no hubiese utilizado Isa? Pues mira, me tendría que haber creado una cuenta de YouTube en un sitio, abrirme lo de Google developer, configurar las APS, autenticación y todo eso. Otra para la de X y abrirme también cuenta como developer y pagar la suscripción también de X y otra para la búsqueda web. En total, tres kits diferentes que tendría que haber configurado y tendría que haber perdido el tiempo y el dinero poniéndolas y que luego no me las intenten manear por uso excesivo o vete tú a saber por qué. Pues en vez de eso, solo hemos cogido una aquí, la hemos utilizado y listo, el agente ha tirado y ya ha funcionado. Esa es la idea de todo el vídeo, que estoy insistiendo todo el rato, me repito más que al ajo, pero es eso, solo con una aquí puedes tener todas las herramientas conectadas. Perfecto. Pues después de 3 minutos, tampoco ha sido tanto, nos ha hecho esta respuesta de aquí y ha buscado en todas las plataformas. Por ejemplo, en YouTube, ¿qué está funcionando? Pues aquí dice datos de 70 vídeos

únicos extraídos y pues aquí tiene los que más views tienen, ¿vale? 1,900,000 visitas, tiene bastante, ¿vale? Están todos en inglés. Y te dice, "Vale, pues, ¿qué qué se repite?" Pues explicación teórica, tutorial desde cero, rag con line chain, ¿vale? Español versus inglés. Hay más vídeos en inglés que en español, ¿vale? Pues podemos hacer falta un referente español con autoridad técnica, ese puedo ser yo. ¿Qué más me dice? Ha mirado en Twitter y aquí dice lo que se repite, el rag no es solo un vector de B, dudas sobre arquitectura y quejas sobre producción, ¿vale? Rags, ¿vale? Ajá. y tendencias emergentes. Aquí pues nos dice, pues esto ha salido de tendencias, graph rag, graphify, ¿vale? Nos está dando ya detalles de todo y luego ha buscado en la documentación de tres herramientas en concreto que utiliza la gente para usar RACs. Todo esto lo ha buscado en las plataformas y yo simplemente le he configurado una API key, ¿vale? Lo ha hecho todo automicamente, que me gusta decir a mí. Entonces, llegados al final, aquí me dice, "Vale, esto es lo que nadie cubre bien. Raj explicado desde cero sin frameworks." Ojito, eh, sin usar ningún framework. Eso está interesante saberlo. Luego raj en producción, errores silenciosos y evaluación, comparativa honesta. Y que tenemos aquí contenido en español con autoridad técnica. Vale, pues ya me queda claro qué es lo que nadie cubre bien. Perfecto. Y aquí me sugiere ya tres ángulos de vídeo, ¿vale? ¿Cómo funciona un rag con Python puro? Ojo, este puede estar interesante, puede ser que tire por ahí porque tu rag responde mal. Este no me gusta tanto porque ya asume que la gente tiene un rag y rag tuning o contexto, dónde gastar tu dinero, ¿vale? Y aquí comparar costes,

mencionar rebates de si el Raj está muerto, oye, no me disgusta. Vale, él me recomienda el ángulo uno. Pues bueno, yo lo que voy a hacer ahora mismo es decirle este otro prompt que tengo por aquí preparado y es que del informe que me ha hecho que me dé el ángulo con más hueco y que me monte un esquema de guion de cinco puntos para ese vídeo para yo saber un poco de lo que hablar. Luego ya profundizaré, no no quiero que me haga el detalle al concreto de el guion, ¿vale? Pero fijaos aquí me responde bastante rápido guion, ¿cómo funciona un rag realmente? ¿Vale? Y ya tengo yo mis puntos. Dice ya lo que va a durar aproximadamente. Aquí ya me dice el problema que puede resolver un rag, ¿vale? Me dice aquí los pasos de la pipeline. Bueno, ya tengo todo claro para hacer el vídeo. Un estudio de mercado, o sea, es impresionante. Yo yo no he conectado nada. Y vamos a ver lo que hemos gastado. Tenemos aquí al dashboard y es que es ridículo. Hemos usado 8 céntimos. 8 céntimos, chicos. As es que voy a intentar hacer una investigación más profunda a ver si se ocurre. Voy a pensar en algo. No puedo dejar el vídeo con 8 céntimos. Tengo que gastar más. Vale, he vuelto con un prompt mucho más grande, ¿vale? Donde le pido que investigue mucho más. Le añado Reddit, hacker news, búsqueda web y que bueno, ha hecho bastante, ¿vale? Aquí ya ha estado de 18 minutos, ¿no? No es moco de pavo esto. Luego para enseñaros quiero que veáis esto, o sea, actualizo página, sigo en 72 centavos, ¿vale? No son ni céntimos, o sea, que aún no he usado el este gratuito que tenéis, o sea, que veáis que podéis utilizarlo de sobra. Y aquí ya sí que me ha hecho una segunda pasada, ¿no? Ha mirado 123 vídeos, 433 Twitch y aquí va sacando información. ¿Por qué combinarlas? YouTube te dice que explicaciones se saturan en el mercado y Red te dice dónde duele de verdad.

Y bueno, pues aquí ya tengo un análisis mucho más tenso, ¿no? Fijaos, reales que casi nadie cubre bien. Los tutoriales usan textos limpios y la producción empieza con PDF rotos, tal. Fijaos, ¿eh? Fijaos. Entonces, con esto, imagino que aquí ya me habrá hecho un resumen, ¿no? Que es que ha analizado 697 recursos, ¿no? Entre vídeos y posto. 697. Veredicto, el ángulo del rag desde cero sin framework sigue siendo un buen gancho, vamos, lo que teníamos desde el principio. Pero el contenido que destaca conecta con ese código básico de los problemas de producción reales. Si haces el vídeo, construye un rag puro en Python, pero gasta la segunda mitad explicando por qué eso no basta y por qué falla cuando lo subes con datos reales. Y algo superinesante que todo el mundo que cacharre con estas cosas debería de saber, y lo añado como plus al vídeo, es hacer algo como esto. Fijaos, le voy a decir que me guarde el flujo de investigación, ¿vale?, en un comando reutilizable para que pueda lanzar yo esta búsqueda cada semana y no tenga que escribirle este prom que ya he preparado. Básicamente, pues para tenerlo todo listo. A ver, perfecto. Dime en qué formato lo quieres. Fenomenal. Ahora le decimos, pues lo quiero en un alias del Shell, no, una skill, lo quiero en una skill para open code y así utilizo la skill así y listo. Y no tengo problema. Lo usaría constantemente cada semana sin repetir el pro. Os recomiendo hacer estas cosas. Y ahora, como siempre, voy a deciros lo que no me gusta, porque tampoco pienso venderos sumo, ¿vale? Aquí la verdad por delante. La única pega que le podría encontrar a usar esta herramienta es que dependes del mismo intermediario para todo y al final ellos te dan la pi key, que es muy cómoda,

pero sí que es verdad que te cobran por cada llamada que haces, ¿vale? es como la pega que le podemos encontrar porque al final no es un stack tuyo al 100% sino que te lo están alquilando. Ese sería el único problema y cosa que tenéis que tener en cuenta si queréis utilizar esto en producción. Y otra cosa rápida que no he comentado es que aparte de este servicio que nos ofrece, que hemos visto, también nos ofrece conexión a apis de modelos de inteligencia artificial, modelos que mayoritariamente son los chinos que están arrasando el mercado últimamente y de los cuales ya tengo un par de vídeos en el canal que puedes ir a ver, como el vídeo de Minimx, por ejemplo, modelos tipo di, Kimi, Quen y bueno, toda esa amalgama de modelos que está fenomenal. es una cosa a tener en cuenta, pero bueno, eso ya también lo ofrece todo el mundo y por eso no he hondado en eso en el vídeo, ¿vale? Lo interesante era lo que hemos visto de las herramientas, por eso me ha molado mucho esto de Isa y al final pues es eso, no traer algo diferente que no es un nuevo provider de modelos de inteligencia artificial, sino que tiene más cosillas que nos pueden ayudar al día a día, a desarrollar y a ser más productivos. Si queréis probarlo, como siempre, os voy a dejar el enlace en la descripción y pues os recomiendo que le echéis un vistazo y que me comentéis en comentarios. Comentadme que a mí me gusta. Decidme a ver qué os ha parecido, si os sirve, si no, qué opináis, si ya lo conocíais, todo, yo os leo. Dicho esto, muchas gracias por haber llegado hasta aquí. Recordaros que si no estáis suscritos ya es momento de suscribirse y que si te ha gustado el vídeo, que imagino que sí porque has llegado hasta aquí, dale a like. Así que nada, nos vemos en el próximo vídeo. Muchas gracias. Hasta otra.