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Duración 14 horas
Temario del curso
Repaso de los conceptos fundamentales de AutoGen
- Definiciones de agentes y grupos
- Llamada a funciones y encadenamiento de roles
- Limitaciones de los agentes integrados y cuándo es necesario la personalización
Construcción de agentes personalizados con Python
- Definición del comportamiento de agentes mediante subclases de user_proxy y AssistantAgent
- Inyección de lógica específica de rol y toma de decisiones
- Creación de módulos de agentes reutilizables y mixins
Integración y enrutamiento avanzado de herramientas
- 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 a través de agentes encadenados
- Implementación de memoria acotada para sesiones de larga duración
Gestión de errores y mecanismos de recuperación
- Detección y gestión de interacciones fallidas o incompletas
- Reintentos activados por el agente y lógica de respaldo (fallback)
- Registro de eventos, depuración y validación de respuestas
Colaboración multiagente con roles personalizados
- Coordinación de especialistas dentro de grupos de agentes dinámicos
- Orquestación de bucles de razonamiento y flujos de trabajo cooperativos
- Separación de roles frente a fusión de roles en la asignación de tareas
Estrategias de despliegue en el mundo real
- Optimización para el rendimiento y el coste (uso de tokens, caché)
- Integración de flujos de trabajo de AutoGen en aplicaciones web o pipelines
- Seguridad, observabilidad e integración de retroalimentación del usuario
Requerimientos
- Dominio de la programación en Python
- Experiencia en la construcción de aplicaciones basadas en LLMs
- Familiaridad con la llamada a funciones y el diseño de sistemas multiagente
Público objetivo
- Desarrolladores senior
- Ingenieros de plataforma
- Arquitectos de IA
Formación Corporativa a Medida
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Reseñas (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
