Claude Managed Agents: Tutorial Python con Código, Ejemplos Prácticos y Comparación con OpenAI Responses API

La semana pasada, mientras estaba trabajando en un proyecto de inteligencia artificial para uno de mis clientes, me encontré con la necesidad de integrar una API de lenguaje natural para mejorar la interacción con los usuarios. Después de investigar un poco, descubrí Claude Managed Agents, una herramienta que me permitió crear agentes de inteligencia artificial personalizados y escalables. En este artículo, te mostraré cómo utilizar Claude Managed Agents con Python, incluyendo código y ejemplos prácticos, y compararé su funcionalidad con la API de OpenAI Responses.

Introducción a Claude Managed Agents

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Claude Managed Agents es una plataforma que permite a los desarrolladores crear y gestionar agentes de inteligencia artificial para una variedad de aplicaciones, desde chatbots hasta sistemas de recomendación. La plataforma ofrece una API RESTful que permite a los desarrolladores interactuar con los agentes y personalizar su comportamiento. En mi caso, necesitaba crear un agente que pudiera responder a preguntas de los usuarios y proporcionar información relevante sobre un tema específico.

Configuración del entorno

Antes de empezar a codificar, necesitaba configurar mi entorno de desarrollo. Instalé la biblioteca requests para hacer solicitudes HTTP a la API de Claude Managed Agents. También necesitaba obtener una clave de API para autenticarme en la plataforma. Puedes obtener una clave de API gratuita en el sitio web de Claude Managed Agents.

import requests

# Clave de API de Claude Managed Agents

api_key = "TU_CLAVE_DE_API"

# URL de la API de Claude Managed Agents

api_url = "https://api.claude.ai/v1/agents"

Creación de un agente

Para crear un agente, necesitaba hacer una solicitud POST a la API de Claude Managed Agents con los detalles del agente. En este caso, creé un agente llamado "Asistente de viajes" que podría responder a preguntas sobre destinos turísticos.

# Datos del agente

agent_data = {

    "name": "Asistente de viajes",

    "description": "Agente que responde a preguntas sobre destinos turísticos",

    "tags": ["viajes", "turismo"]

}

# Crear el agente

response = requests.post(api_url, json=agent_data, headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"})

# Verificar si el agente se creó correctamente

if response.status_code == 201:

    print("Agente creado correctamente")

else:

    print("Error al crear el agente")

Entrenamiento del agente

Una vez creado el agente, necesitaba entrenarlo con datos para que pudiera responder a preguntas de los usuarios. En este caso, utilicé un conjunto de datos de preguntas y respuestas sobre destinos turísticos.

# Datos de entrenamiento

training_data = [

    {"question": "¿Cuál es el mejor destino turístico en Europa?", "answer": "París"},

    {"question": "¿Cuál es el mejor destino turístico en Asia?", "answer": "Tokio"},

    # ...

]

# Entrenar el agente

for data in training_data:

    response = requests.post(f"{api_url}/{agent_data['name']}/train", json=data, headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"})

    # Verificar si el agente se entrenó correctamente

    if response.status_code == 200:

        print("Agente entrenado correctamente")

    else:

        print("Error al entrenar el agente")

Preguntas y respuestas

Una vez entrenado el agente, podía hacer preguntas y obtener respuestas. En este caso, hice una pregunta sobre el mejor destino turístico en Europa.

# Pregunta

question = "¿Cuál es el mejor destino turístico en Europa?"

# Obtener la respuesta

response = requests.post(f"{api_url}/{agent_data['name']}/query", json={"question": question}, headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"})

# Verificar si la respuesta es correcta

if response.status_code == 200:

    print("Respuesta:", response.json()["answer"])

else:

    print("Error al obtener la respuesta")

Comparación con OpenAI Responses API

La API de OpenAI Responses es otra herramienta popular para crear agentes de inteligencia artificial. Aunque ambas plataformas ofrecen funcionalidades similares, hay algunas diferencias clave. La API de OpenAI Responses es más fácil de usar y ofrece una mayor flexibilidad en términos de personalización, pero requiere una mayor cantidad de datos de entrenamiento y puede ser más costosa que Claude Managed Agents.

En mi experiencia, Claude Managed Agents es una herramienta más accesible y fácil de usar, especialmente para proyectos pequeños y medianos. Sin embargo, la API de OpenAI Responses es más adecuada para proyectos más grandes y complejos que requieren una mayor cantidad de personalización y flexibilidad.

Conclusión

En este artículo, te mostré cómo utilizar Claude Managed Agents con Python para crear un agente de inteligencia artificial personalizado y escalable. También comparé la funcionalidad de Claude Managed Agents con la API de OpenAI Responses y discutí las ventajas y desventajas de cada plataforma. Espero que esta información te sea útil para tu próximo proyecto de inteligencia artificial.

Recursos adicionales

• Claude Managed Agents: Tutorial Python con Código, Ejemplos Prácticos y Comparación con OpenAI Responses API - Pasquale Pillitteri

• Claude Code + Ollama: reduce 90% costos de IA en tu startup - El Ecosistema Startup

• ¿Qué es Ollama y Cómo Empezar?: Guía 2026 de LLM Locales - Pasquale Pillitteri

Espero que esta información te sea útil. ¡Si tienes alguna pregunta o necesitas más ayuda, no dudes en preguntar!