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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a los Sistemas Multi-Agente
- Definición de los sistemas multi-agente en el ecosistema de IA
- Beneficios y desafíos clave
- Casos de uso y aplicaciones empresariales
AgentCore para la Orquestación Multi-Agente
- Arquitectura de orquestación de AgentCore
- Gestión de múltiples agentes a través de flujos de trabajo
- Práctica de laboratorio: orquestar interacciones simples entre agentes
Modelos de Colaboración y Comunicación
- Patrones de paso de mensajes y memoria compartida
- Estrategias de negociación y asignación de tareas
- Práctica de laboratorio: implementación de protocolos de colaboración entre agentes
Especialización y Asignación de Roles
- Diseño de agentes especializados para diferentes tareas
- Equilibrio entre autonomía y coordinación
- Práctica de laboratorio: creación de agentes específicos por rol
Escala de Sistemas Multi-Agente
- Consideraciones arquitectónicas para la escala empresarial
- Monitoreo de rendimiento y equilibrado de carga
- Práctica de laboratorio: escalado de un sistema de agentes orquestado
Gobernanza, Seguridad y Cumplimiento
- Auditoría y observabilidad en flujos de trabajo multi-agente
- Modelos de permisos y seguridad
- Estudio de caso: cumplimiento normativo en entornos regulados
Próximas Tendencias en la IA Multi-Agente
- Tendencias en la colaboración autónoma
- Investigación emergente en colectivos de agentes
- Implicaciones estratégicas para la adopción empresarial
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de sistemas de IA y aprendizaje automático.
- Experiencia en el diseño de sistemas distribuidos.
- Familiaridad con los servicios de AWS y las arquitecturas basadas en la nube.
Público Objetivo
- Arquitectos de sistemas.
- Investigadores en IA.
- Equipos de estrategia empresarial.
