# Instrucciones para el agente: Qwen3.6-35B-A3B: sirve un modelo abierto para tareas de agentes

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: avanzado
- Proyecto: https://github.com/QwenLM/Qwen3.8 (licencia Apache-2.0)
- Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/qwen36-open-model

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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

### Preparación

Para Transformers, comprueba Python ≥3.11 con pip en un entorno aislado, según su [instalación](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/setup.py). Instala también torchvision y Pillow con versiones compatibles con PyTorch y tu hardware, como exige la ficha del modelo. Comprueba la memoria disponible antes de descargar los pesos.

### Paso 1: elige la ruta del modelo exacto

Abre la ficha oficial Qwen/Qwen3.6-35B-A3B y revisa Serving Qwen3.6. Prepara un entorno aislado y hardware suficiente para esa variante.

### Paso 2: usa la ruta de prueba con Transformers

La ficha publica:

```shell
pip install "transformers[serving]"
```

También exige torchvision y pillow; sigue su documentación enlazada para instalarlos según tu entorno.

```shell
transformers serve Qwen/Qwen3.6-35B-A3B --port 8000 --continuous-batching
```

### Paso 3: conecta un cliente

Con el servidor activo, abre otra terminal y activa el mismo entorno. Instala `openai` con `pip install openai` y guarda `prueba.py`, adaptado del cliente de la ficha a texto:

```python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY")
r = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3.6-35B-A3B",
    messages=[{"role": "user", "content": "¿Cuánto es 2 + 2?"}],
)
print(r.choices[0].message.content)
```

Ejecuta `python prueba.py`: debe devolver 4, quizá con explicación. `EMPTY` corresponde a este servidor local sin autenticación; no es una clave de OpenAI. Esta prueba verifica texto, no llamadas a herramientas ni visión.

## Comprobación

Confirma que se cargó la variante 3.6-35B-A3B y que responde en el servidor local. Mide memoria y latencia con tu contexto real antes de conectar un agente de larga duración.

## Si algo falla

Si falta memoria, revisa longitud de contexto, motor y hardware en la ficha. No sustituyas el nombre por el modelo 3.8 de los ejemplos actuales del repositorio sin reevaluar sus requisitos.

Fuente: [documentación oficial](https://github.com/QwenLM/Qwen3.8#readme).