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Temario del curso
Introducción a los Sistemas de Agentes LLM
- Agentes LLM y conceptos de arquitectura multiagente.
- Vista general del marco AutoGen y su ecosistema.
- Roles de agente: usuario proxy, asistente, llamador de funciones, entre otros.
Instalación y Configuración de AutoGen
- Configuración del entorno de Python y dependencias.
- Fundamentos del archivo de configuración de AutoGen.
- Conexión a proveedores de LLM (OpenAI, Azure, modelos locales).
Diseño de Agentes y Asignación de Roles
- Comprensión de tipos de agentes y patrones de conversación.
- Definición de objetivos, prompts e instrucciones para los agentes.
- Delegación de tareas basada en roles y flujo de control.
Invocación de Funciones e Integración de Herramientas
- Registro de funciones para el uso de los agentes.
- Ejecución autónoma y colaborativa de funciones.
- Conexión de APIs externas y scripts de 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 y el historial de la conversación.
Flujos de Trabajo de Agentes de Extremo a Extremo
- Construcción de tareas colaborativas en múltiples pasos (por ejemplo, análisis de documentos, revisión de código).
- Simulación de diálogos entre usuario y agente y cadenas de decisión.
- Depuración y refinamiento del rendimiento de los agentes.
Casos de Uso e Implementación
- Agentes de automatización interna: investigación, informes, scripting.
- Bots externos: asistentes de chat, integraciones de voz.
- Empaquetado y despliegue de sistemas de agentes en producción.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de la programación en Python.
- Conocimiento previo sobre modelos de lenguaje grandes y 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
Testimonios (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