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Temario del curso
Introducción a CrewAI
- Visión general de CrewAI y su propósito
- Casos de uso reales de la colaboración autónoma entre agentes
- Componentes clave: agentes, roles, tareas y flujos
Instalación y configuración de CrewAI
- Instalación y configuración del entorno
- Estructura del proyecto y configuración básica
- Conexión con proveedores de LLM (OpenAI, etc.)
Definición de roles y responsabilidades de los agentes
- Creación de roles personalizados para agentes
- Asignación de capacidades y responsabilidades
- Gestión del contexto y las indicaciones (prompts)
Diseño de tareas y flujos de trabajo
- Comprensión de las estructuras de tareas y dependencias
- Implementación de flujos de trabajo mediante flujos (flows)
- Encadenamiento y coordinación de acciones de múltiples agentes
Pruebas y depuración de tripulaciones (crews)
- Ejecución de agentes en modo de desarrollo
- Monitoreo de interacciones y registros (logs)
- Iteración en el diseño y comportamiento
Desarrollo de un proyecto de ejemplo
- Diseño de una tripulación sencilla de agentes para investigación de contenido
- Ejecución del proyecto y análisis de resultados
- Exploración de variaciones y mejoras
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python
- Familiaridad con el concepto de agentes de IA o modelos de lenguaje grandes (LLM)
- Interés en construir sistemas basados en agentes
Audiencia objetivo
- Desarrolladores
- Líderes técnicos
- Entusiastas de la inteligencia artificial
7 Horas