Guía paso a paso para construir agentes AI con WatsonX Orchestrate Developer Edition

Utilizando la Herramienta de Desarrollador del Agente para Construir Agentes de IA con WatsonX Orchestrate Developer Edition

Introducción

Estás a punto de comenzar un viaje a construir agentes de Inteligencia Artificial con el Kit de Desarrollador del Agente (ADK) en WatsonX Orchestrate Developer Edition. Este entorno potente permite desarrollar y ejecutar agentes localmente, sin necesidad de estar conectado a IBM Cloud. Vamos a abordar cada paso de manera detallada para asegurarnos de que estás listo para comenzar.

Pasos para la instalación de agentes de IA en WatsonX

1. Requisitos del Sistema: Antes de empezar, es crucial verificar que tu sistema tenga Python 3.11-3.13 y Docker engine instalados.
2. Creación de Entorno Virtual con Python: Crea un entorno virtual utilizando Python 3.12, luego activa el entorno e instala los paquetes necesarios para este proceso.
3. Generación de Clave IBM: Para la ejecución local del Developer Edition, es necesario obtener una clave de autorización a través de MyIBM.
4. Configuración de WatsonX.ai Space & Runtime: Crea un espacio de despliegue en WatsonX.ai y enlázalo con un entorno de runtime utilizando tu clave de autorización.
5. Generación de Clave IBM Cloud: Para acceder al agente a WatsonX.ai, crea una clave de acceso a través del portal de IBM Cloud.
6. Creación de .env: Configura variables como la clave de autorización de IBM Cloud, la clave API de WatsonX.ai y el ID del espacio.
7. Apartado de Docker: Asegúrate de configurar los ajustes de docker a través de Rancher o Colima.

Orquestación de servidores

• Arranque del servidor de orquestación: Utiliza el archivo de entorno creado previamente para comenzar el servidor.

source .env
orchestrate server start --env-file .env

• Observabilidad con Langfuse: Si deseas, puedes activar la observabilidad integrando Langfuse. Accede a la interfaz del UI de Langfuse en http://localhost:3010 para observar las invocaciones del agente.
• Servicio de Chat UI: Arranca el servicio de Chat UI.

Carga del ejemplo de Agente de IA de WatsonX

• Clona el repositorio de ejemplos del ADK y navega hasta el directorio ‘agent_builder’ con la entidad ‘customer_care_planner’.

• git clone https://github.com/IBM/ibm-watsonx-orchestrate-adk.git
  cd ibm-watsonx-orchestrate-adk/examples/agent_builder/customer_care_planner
  tree ./

• 
• Verifica que WatsonX Orchestrate esté funcionando correctamente: Examina los registros del servidor para asegurarte de su estado operativo.
• Importa el ejemplo de agente y herramientas utilizando un script proporcionado en la documentación

• bash import-all.sh

• Reinicia el servicio Chat UI.

• orchestrate chat start

Exportación de agentes o herramientas en con WatsonX

Si deseas exportar tus cambios:, utiliza los comandos de línea proporcionados para exportar un tipo ‘external’, ‘native’ o ‘assistant’ del agente.

orchestrate agents list --verbose
export AGENT="customer_care_agent"
# 'native', 'external', 'assistant'.
export AGENT_TYPE="native"
orchestrate agents export -n ${AGENT} -k ${AGENT_TYPE} -o ./customer_care_agent.yml --agent-only

En resumen

Después de seguir estos pasos, has completado las siguientes tareas:

1. Instalación del ADK
2. Despliegue localizado de WatsonX Orchestrate Developer Edition
3. Carga y prueba del agente real (Planificador de Atención al Cliente)
4. Integración opcional de observabilidad con Langfuse

Ahora estás listo/a para explorar la herramienta de fesarrollador del Agente para construir agentes de IA localmente antes de moverlos a entornos de producción.

Fuente: https://suedbroecker.net/2025/06/25/getting-started-with-local-ai-agents-in-the-watsonx-orchestrate-developer-edition/