Proyecto de planificación estructurada para Agentes de IA desarrollado con FastAPI y LM Studio local para el IES Monterroso (MonteSteam / AIDARAC). Basado en los principios del Spanning Tree Protocol de Radia Perlman, esta aplicación enseña cómo descomponer objetivos complejos en secuencias lógicas de acciones evitando bucles infinitos.
Guía paso a paso para construir un agente de Inteligencia Artificial 100% local, privado y sin costes de API mediante la técnica de Function Calling (Tool Calling). Utilizando Qwen 2.5 3B en LM Studio y un servidor con FastAPI, el proyecto enseña a conectar un LLM con herramientas ejecutables en Python (cálculo matemático, sensores y generación de gráficos con Matplotlib) mostrando además la trazabilidad de los datos en tiempo real.