# Instrucciones para el agente: GAIA: desarrolla agentes locales para equipos AMD Ryzen AI

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.

- Dificultad: intermedio
- Proyecto: https://github.com/amd/gaia (licencia MIT)
- Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/gaia-local-agents

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## Para el agente: cómo acompañar al usuario

1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

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## Pasos de configuración

### Paso 1: comprueba el hardware y servidor

Comprueba que tienes Python ≥3.10 y pip disponibles para la ruta del paquete. Revisa [el inicio rápido de GAIA](https://amd-gaia.ai/docs/quickstart) para preparar el servidor y los requisitos de tu sistema.

### Paso 2: instala el paquete

```bash
pip install amd-gaia
```

Prepara el servidor y los modelos con el comando del [inicio rápido oficial](https://github.com/amd/gaia/blob/main/docs/quickstart.mdx):

```bash
gaia -v
gaia init --profile minimal
```

Guarda como `prueba_gaia.py` el ejemplo del README:

```python
from gaia.agents.base.agent import Agent
from gaia.agents.base.tools import tool

class MyAgent(Agent):
    """A simple agent with custom tools."""

    def _get_system_prompt(self) -> str:
        return "You are a helpful assistant."

    def _register_tools(self):
        @tool
        def get_weather(city: str) -> dict:
            """Get weather for a city."""
            return {"city": city, "temperature": 72, "conditions": "Sunny"}

agent = MyAgent()
result = agent.process_query("What's the weather in Austin?")
print(result)
```

Ejecuta `python prueba_gaia.py` en el mismo entorno. La herramienta de demostración devuelve Austin, temperatura 72 y condiciones Sunny: comprueba esa salida y su llamada a `get_weather`.

## Comprobación

Verifica que el modelo responde desde el servidor previsto y que la herramienta devuelve un resultado conocido. Comprueba por separado si el flujo usa red.

## Si algo falla

Si el paquete importa pero no responde, revisa el servidor de inferencia y modelo. Para incompatibilidad de hardware o sistema usa la tabla actual de requisitos y la guía oficial.