Temario del curso

Fundamentos de Agentes Autónomos

  • Conceptos fundamentales detrás de la IA agente
  • Tipos de marcos de agentes autónomos
  • Direcciones emergentes en investigación

En el Interior de BabyAGI

  • Lógica de generación y priorización de tareas
  • Bucles de ejecución y estructuras de memoria
  • Fortalezas y restricciones del diseño de BabyAGI

Comparando BabyAGI con Otros Agentes

  • Agentes de tareas basados en LLM y planificadores
  • Marcos de orquestación multi-agente
  • Modelos reactivos vs deliberativos de agentes

Evaluando Autonomía y Control

  • Niveles de autonomía en sistemas de IA
  • Modelos de supervisión y participación humana
  • Modos de fallo y factores de riesgo

Aplicaciones y Casos de Uso del Mundo Real

  • Automatización de investigación
  • Flujos de trabajo de conocimiento empresarial
  • Tareas de exploración y razonamiento autónomas

Benchmarking y Evaluación del Rendimiento

  • Criterios para evaluar agentes autónomos
  • Pruebas de estrés y análisis de comportamiento
  • Metodologías de evaluación comparativa

Diseñando e Implementando Sistemas Agentes

  • Consideraciones arquitectónicas
  • Integración con las herramientas organizacionales
  • Escalabilidad y gestión operativa

Trayectorias Futuras en la Autonomía de IA

  • Evolución de los marcos agentes
  • Potenciales avances y restricciones
  • Implicaciones estratégicas para la investigación e industria

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos avanzados de IA
  • Experiencia con flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Familiaridad con arquitecturas de agentes autónomos

Audiencia

  • Investigadores de IA
  • Líderes de innovación
  • Estrategas de IA
 14 Horas

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