Curso de Implementación de Agentes de IA en Entornos de Producción

AutoGen es un marco de código abierto de Microsoft para crear aplicaciones multiagente que utilizan LLMs, herramientas, memoria e interacción con el usuario.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y arquitectos avanzados que desean diseñar y_deploy_agentes altamente personalizados utilizando las APIs basadas en Python, la capacidad de llamada de funciones y herramientas modulares de AutoGen.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes personalizados con lógica específica de roles y enruteo de herramientas.
• Construir flujos de trabajo dinámicos utilizando la llamada avanzada a funciones y cambio de contexto.
• Implementar módulos de memoria y marcos de planificación dentro de equipos de agentes.
• Gestionar estados de error multiagente y mecanismos de reintento adaptativo.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio y avanzado que desean integrar Read AI con plataformas como Slack, sistemas CRM y Notion para automatizar flujos de trabajo e improve la eficiencia del equipo.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Conectar Read AI con Slack, Salesforce, Notion y herramientas similares.
• Automatizar la entrega de resúmenes de reuniones y acciones en diferentes plataformas.
• Sincronizar datos de Read AI con sistemas CRM y tableros de tareas.
• Solucionar problemas de integración y optimizar configuraciones según las necesidades del equipo.

AutoGen para la Automatización de Inteligencia Artificial en Empresas es un curso práctico enfocado en implementar sistemas escalables y de agentes inteligentes para automatizar operaciones empresariales complejas utilizando el marco AutoGen.

Este entrenamiento guiado por instructores (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de IA de nivel intermedio a avanzado que desean implementar arquitecturas multiagente en plataformas y procesos empresariales utilizando el marco AutoGen.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar y automatizar flujos de trabajo empresariales usando AutoGen y agentes LLM.
• Integrar AutoGen con LangChain para una orquestación avanzada y manejo de contexto.
• Construir tuberías RAG e integrar datos empresariales para la automatización contextual.
• Conectar agentes con plataformas empresariales como Slack, Jira y SharePoint.
• Escalar y monitorear implementaciones de AutoGen en entornos de producción.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas y discusiones.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio viviente.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales intermedios de negocios e inteligencia artificial que desean crear agentes comerciales inteligentes y específicos del dominio utilizando CrewAI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de CrewAI y su relevancia en casos de uso empresarial.
• Crear agentes orientados al negocio utilizando roles, herramientas y memoria.
• Construir equipos de agentes que colaboren para realizar flujos de trabajo comerciales.
• Aplicar CrewAI en escenarios prácticos como finanzas, marketing y soporte al cliente.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está orientada a profesionales principiantes que deseen explorar los fundamentos de CrewAI y construir sistemas multiagente simples.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y los principios de diseño de CrewAI.
• Definir roles, tareas y flujos dentro de un equipo de agentes.
• Crear flujos de trabajo colaborativos utilizando el marco de CrewAI.
• Construir, probar y ejecutar escenarios multiagente básicos.

Esta formación en vivo (presencial o en línea) dirigida por un instructor está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean escalar sistemas CrewAI, integrar con herramientas empresariales y deploy soluciones de automatización en entornos de producción.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar sistemas multiagente escalables utilizando CrewAI.
• Integrar agentes con herramientas empresariales como Slack, bases de datos y APIs.
• Implementar monitoreo, registro y diagnóstico del comportamiento de los agentes.
• Implementar, gestionar y escalar soluciones CrewAI en entornos de producción.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar flujos de trabajo técnicos y comerciales utilizando CrewAI mediante casos de uso del mundo real e integraciones de herramientas.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y principios básicos de CrewAI.
• Diseñar flujos de trabajo que involucren a múltiples agentes colaboradores.
• Integrar CrewAI con API, herramientas y sistemas externos.
• Implementar y orquestar casos de uso de automatización del mundo real.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales avanzados que desean diseñar e implementar sistemas multiagente personalizados utilizando CrewAI con flujos de trabajo complejos, disparadores de eventos y integraciones de herramientas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y construir agentes de IA personalizados con roles especializados y herramientas.
• Implementar flujos de tareas multiagentes complejos y orientados a eventos.
• Integrar APIs externas y canales de datos dentro de un sistema CrewAI.
• Optimizar la coordinación, el manejo de errores y la eficiencia de ejecución en sistemas multiagentes.

AutoGen Studio es un entorno visual para crear y gestionar flujos de trabajo multiagente basados en LLM sin requerir código.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales de negocios e innovación de nivel principiante a intermedio que deseen usar AutoGen Studio para diseñar visualmente, probar y perfeccionar las interacciones de los agentes en la automatización interna o el desarrollo de productos mejorados con IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear flujos de trabajo multiagente utilizando una interfaz sin código.
• Definir roles, prompts y objetivos de los agentes usando AutoGen Studio.
• Visualizar y gestionar el flujo de mensajes entre agentes.
• Incorporar el manejo de errores y la refinación del contexto en la lógica de los agentes.

Formato del Curso

• Seminario interactivo y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Guatemala (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen comprender las capacidades, casos de uso y aplicaciones potenciales de Grok AI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Entender qué es Grok AI y en qué se diferencia de otros chatbots.
• Explorar las características y funcionalidades clave de Grok AI.
• Interactuar de manera efectiva con Grok AI para uso personal y empresarial.
• Aprovechar Grok AI para mejorar la productividad, la creatividad y la resolución de problemas.
• Reconocer las consideraciones éticas y las limitaciones de los chatbots de IA.

Construir Sistemas de Agentes LLM con AutoGen es un curso práctico enfocado en el desarrollo de sistemas multiagentes utilizando el marco AutoGen de Microsoft para modelos de lenguaje grandes (LLMs).

Esta formación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de IA y automatización que desean diseñar, implementar y orquestar sistemas multiagentes utilizando AutoGen con Python y LLMs.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar arquitecturas multiagente utilizando el marco de AutoGen.
• Configurar roles de agentes, capacidades y comportamientos de coordinación.
• Usar llamadas a funciones y manejo de memoria para interacciones entre agentes.
• Construir y probar flujos de trabajo de agentes LLM basados en Python para casos de uso reales.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para arreglarlo.

Este taller de 1 día, diseñado para desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la IA, te ayudará a entender y aprovechar el poder de los sistemas de IA agente utilizando AutoGen v0.4. 

A través de una mezcla de ejercicios prácticos y demostraciones, aprenderás cómo construir, administrar y desplegar aplicaciones multiagente impulsadas por Large Language Models (LLMs). 

Al finalizar el curso, obtendrás una sólida base en la arquitectura en capas de AutoGen, dominarás la comunicación asíncrona entre agentes y explorarás casos de uso del mundo real y las mejores prácticas para desarrollar aplicaciones escalables e inteligentes impulsadas por LLM.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial) en Guatemala, está dirigida a profesionales principiantes que desean aprender a usar Read AI para capturar resúmenes de reuniones, extraer información clave y generar acciones con esfuerzo manual mínimo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e instalar Read AI para reuniones en plataformas principales.
• Generar automáticamente resúmenes de reuniones y identificar acciones.
• Interpretar el análisis de participación y sentimiento proporcionado por Read AI.
• Compartir, editar y organizar resúmenes eficazmente para la colaboración del equipo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está diseñado para profesionales de nivel intermedio que desean optimizar la colaboración del equipo remoto utilizando flujos de trabajo impulsados por IA y análisis Read AI.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo completos para reuniones de equipos remotos usando Read AI.
• Automatizar seguimientos y documentación para reducir la sobrecarga de las reuniones.
• Utilizar resúmenes de IA tanto para colaboración sincrónica como asincrónica.
• Seguir el compromiso del equipo y la responsabilidad a través de las perspectivas de Read AI.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o presencial) en Guatemala, está dirigido a profesionales de nivel avanzado que desean construir flujos de trabajo seguros y conformes con agentes utilizando CrewAI en entornos empresariales.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo seguros y auditable que involucren múltiples agentes.
• Implementar estrategias de privacidad de datos en sistemas autónomos.
• Integrar mecanismos de registro, gobernanza y cumplimiento normativo.
• Implementar y monitorear sistemas basados en CrewAI seguros en entornos de producción.