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Duración 21 horas (3 días)
Temario del curso
AutoGen en el Contexto Empresarial
- Por qué los agentes inteligentes son importantes para las operaciones empresariales.
- Revisión de la arquitectura y extensibilidad de AutoGen.
- Consideraciones sobre seguridad, trazabilidad y gobernanza.
Automatización de Flujos de Trabajo Empresariales con AutoGen
- Diseño de flujos de trabajo multiagente para la coordinación de tareas.
- Escenarios de automatización por roles: gestión de solicitudes, aprobaciones, resúmenes.
- Lógica de autoejecución y escalado para la continuidad de los negocios.
AutoGen con Integración de LangChain
- Componentes de LangChain y compatibilidad con AutoGen.
- Encadenamiento de agentes y herramientas con memoria, herramientas y lógica.
- LangChain Expression Language (LCEL) para flujos de trabajo complejos.
Tuberías de Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
- Conexión de agentes AutoGen con bases de conocimiento empresariales.
- Incorporación, búsqueda vectorial y tuberías de recuperación.
- Aumento de datos privados con modelos de código abierto o propietarios.
Integración con Herramientas Empresariales
- Uso de API para conectar Jira, Slack, Outlook, SharePoint y más.
- Activación de flujos de trabajo mediante interfaces de chat y sistemas de tickets.
- Notificaciones en tiempo real, registro y auditoría.
Despliegue, Supervisión y Escalado
- Empaquetado de agentes AutoGen para su despliegue.
- Supervisión de interacciones, uso y rendimiento de agentes.
- Escalado de agentes a través de departamentos y geografías.
Laboratorio de Prototipado de Casos de Uso Empresariales
- Ideación grupal: escenarios empresariales para la automatización.
- Construcción de flujos de trabajo de agentes personalizados con apoyo del instructor.
- Simulación de entornos de producción para validación.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Dominio del lenguaje de programación Python.
- Experiencia con LLM y ingeniería de prompts.
- Familiaridad con herramientas de automatización empresarial o flujos de trabajo.
Público Objetivo
- Equipos de IA empresarial.
- Arquitectos de soluciones.
- Estrategistas de innovación.
Reseñas (1)
Me gustó que constantemente proporcionara ejemplos, pero también ofreciera tiempo para el trabajo individual sobre lo que presentaba.
Iacob Giorgel
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Traducción Automática