Agente IA de Análisis de Datos

¿Qué vas a construir?

Un agente autónomo que recibe un archivo CSV o JSON, lo analiza con herramientas (tool use), genera gráficas, detecta anomalías y produce un informe ejecutivo en PDF.

Lo que aprenderás

• •Implementar Tool Use (function calling) con la API de Claude

• •Diseñar herramientas de análisis que el agente puede invocar

• •Crear un loop agéntico que razona hasta completar la tarea

• •Generar visualizaciones con matplotlib/plotly

• •Producir informes en PDF con reportlab

Pasos principales

Paso 1 — Definir las herramientas del agente

tools = [
    {"name": "load_csv", "description": "Carga un CSV y devuelve estadísticas básicas"},
    {"name": "plot_distribution", "description": "Genera un histograma de una columna"},
    {"name": "detect_anomalies", "description": "Detecta outliers usando IQR"},
    {"name": "calculate_correlation", "description": "Calcula correlación entre columnas"},
    {"name": "generate_summary", "description": "Genera un resumen ejecutivo del análisis"},
]

Paso 2 — Loop agéntico

El agente recibe el CSV, decide qué herramientas usar, las invoca, procesa los resultados y repite hasta tener suficiente información para el informe.

Paso 3 — Implementar las herramientas

Cada herramienta es una función Python real que procesa los datos. El agente recibe el resultado y decide el siguiente paso.

Paso 4 — Generación del informe

Claude redacta el informe en base a todos los resultados recopilados. Incluye: resumen ejecutivo, hallazgos clave, recomendaciones y apéndice con gráficas.

Paso 5 — Interfaz web

Upload de CSV con drag & drop. Progreso en tiempo real del análisis. Descarga del PDF generado.

Resultado esperado

Agente que analiza un dataset de 10k filas en menos de 60 segundos, genera 5+ visualizaciones y produce un informe de 5+ páginas listo para presentar.