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Temario del curso

Revisión de los Conceptos Clave de AutoGen

  • Definiciones de agentes y grupos.
  • Llamada a funciones y encadenamiento de roles.
  • Limitaciones de los agentes incorporados y dónde se requiere personalización.

Construcción de Agentes Personalizados con Python

  • Definición del comportamiento del agente utilizando subclases user_proxy y AssistantAgent.
  • Inyección de lógica específica para cada rol y toma de decisiones.
  • Creación de módulos de agentes reutilizables y mezclas (mixins).

Integración Avanzada de Herramientas y Enrutamiento

  • Registro, vinculación e invocación de herramientas.
  • Enrutamiento condicional de entradas a herramientas específicas.
  • Gestión de cadenas de herramientas multi-etapa y acciones compuestas.

Planificación y Gestión del Contexto

  • Diseño de descomponedores de tareas y planificadores intermedios.
  • Mantenimiento del contexto entre agentes encadenados.
  • Implementación de memoria con ámbito para sesiones de larga duración.

Mecanismos de Manejo de Errores y Recuperación

  • Detección y gestión de interacciones fallidas o incompletas.
  • Reintentos iniciados por el agente y lógica de respaldo (fallback).
  • Registro, depuración y validación de respuestas.

Colaboración Multi-Agente con Roles Personalizados

  • Coordinación de especialistas dentro de grupos dinámicos de agentes.
  • Orquestación de bucles de razonamiento y flujos de trabajo cooperativos.
  • Separación frente a fusión de roles en la asignación de tareas.

Estrategias de Implementación en el Mundo Real

  • Optimización para rendimiento y costo (uso de tokens, almacenamiento en caché).
  • Inclusión de flujos de trabajo AutoGen en aplicaciones web o canalizaciones.
  • Seguridad, observabilidad e integración de la retroalimentación del usuario.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Dominio de la programación en Python
  • Experiencia en desarrollo de aplicaciones basadas en LLM
  • Conocimiento familiaridad con llamadas a funciones y diseño de sistemas multi-agente

Público Objetivo

  • Desarrolladores senior
  • Ingenieros de plataforma
  • Arquitectos de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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