Lliçó 11: Què és un provider? Qui et dona accés als models
Entén la cadena model → provider → usuari, i per què el mateix model pot costar diferent segons on l’usis.
Lliçons
Lliçó 12: Què és una API? La porta d'entrada als LLM
Desmitifiquem les APIs — què són, com funcionen, i per què les necessites per tenir un agent.
Lliçó 13: Gratuït vs de pagament — on puc usar IA sense pagar?
Mapeig de les opcions gratuïtes reals per usar IA: des de chats web fins a models locals al teu ordinador.
Lliçó 14: Models locals — executar un LLM al teu ordinador amb Ollama
Què vol dir executar un model localment, quan té sentit, com funciona Ollama, i quins models pots córrer segons el teu hardware.
Lliçó 15: Resum — el mapa complet per accedir a un LLM
Consolidem tot l’après amb un diagrama mental clar, una taula comparativa, i un arbre de decisió per triar model i provider.
Lliçó 16: Què és un agent d'IA? Més que un chatbot
Definim agent d’IA, el diferenciem d’un chatbot, i entenem per què és un salt qualitatiu en com interactuem amb la IA.
Lliçó 17: Anatomia d'un agent — les peces del trencaclosques
Detallem els components d’un agent d’IA: cervell, eines, memòria, sentits i mans. Com encaixen per crear un agent funcional.
Lliçó 18: Tools i Skills — les mans de l'agent
Què són les tools i skills, per què són essencials, com un agent decideix quina usar, i què és el MCP.
Lliçó 19: La memòria d'un agent — com recorda (i oblida)
Els tipus de memòria d’un agent, què són els embeddings, com funciona RAG, i per què la memòria és el problema més difícil.
Lliçó 20: Frameworks d'agents — OpenClaw, LangChain i altres
Les opcions per muntar un agent: des de les més simples fins a les més complexes. Quin triar segons el teu nivell.