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Temario del curso

Introducción a Sistemas de Agentes LLM

  • Agentes LLM y conceptos de arquitectura multi-agente
  • Visión general del marco de trabajo AutoGen y su ecosistema
  • Roles de agente: proxy de usuario, asistente, llamador de funciones, entre otros

Instalación y Configuración de AutoGen

  • Configuración del entorno Python y dependencias
  • Fundamentos del archivo de configuración de AutoGen
  • Conexión a proveedores LLM (OpenAI, Azure, modelos locales)

Diseño de Agentes y Asignación de Roles

  • Comprensión de los tipos de agentes y patrones de conversación
  • Definición de objetivos, prompts e instrucciones del agente
  • Delegación de tareas basada en roles y flujo de control

Llamada de Funciones e Integración de Herramientas

  • Registro de funciones para uso por agentes
  • Ejecución autónoma y colaborativa de funciones
  • Conexión de APIs externas y scripts Python a los agentes

Gestión de Conversaciones y Memoria

  • Rastreo de sesiones y memoria persistente
  • Mensajería entre agentes y manejo de tokens
  • Gestión del contexto e historial de la conversación

Flujos de Trabajo Agentes de Extremo a Extremo

  • Construcción de tareas colaborativas en múltiples pasos (por ejemplo, análisis de documentos, revisión de código)
  • Simulación diálogos usuario-agente y cadenas de decisión
  • Depuración y refinamiento del rendimiento del agente

Casos de Uso y Despliegue

  • Agentes internos de automatización: investigación, informes, scripting
  • Bots externos: asistentes de chat, integraciones de voz
  • Empaquetado y despliegue de sistemas de agentes en producción

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la programación en Python
  • Conocimiento previo de modelos de lenguaje grande e ingeniería de prompts
  • Experiencia con APIs y flujos de trabajo de automatización

Público Objetivo

  • Ingenieros de IA
  • Desarrolladores de ML
  • Arquitectos de automatización
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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