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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

Número de participantes


Precio por participante

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