# Instrucciones para el agente: Tau: aprende las piezas de un agente de programación

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/huggingface/tau (licencia MIT)
- Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/tau-educational-agent

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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

Comprueba Python ≥3.12 y uv para la ruta siguiente. Tras instalar, comprueba tau en PATH; si no aparece, abre una terminal nueva según las indicaciones del gestor. Entra en la carpeta de un proyecto de ensayo antes de iniciar Tau.

### Paso 1: instala

```bash
uv tool install tau-ai
tau --version
```

### Paso 2: abre el proyecto que quieres explorar

```bash
tau
```

Dentro de Tau ejecuta `/login` y selecciona el proveedor. Usa `/model` para revisar el modelo. Pide una explicación del proyecto antes de permitir cambios.

## Comprobación

Comprueba la versión y el proveedor. Sigue una respuesta desde tau_coding hacia tau_agent y tau_ai para entender qué capa hace cada parte.

## Si algo falla

Si falta Python compatible, revisa los instaladores del README. Si el proveedor falla, usa la guía de modelos; no adivines el formato de su configuración.