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Temario del curso

Introducción a los sistemas de agentes basados en LLM

  • Conceptos fundamentales sobre agentes LLM y arquitecturas multiagente
  • Descripción general del marco AutoGen y su ecosistema
  • Tipos de agentes: proxy de usuario, asistente, llamador de funciones, entre otros

Instalación y configuración de AutoGen

  • Configuración del entorno Python y sus dependencias
  • Elementos básicos para la configuración de AutoGen
  • Conexión con proveedores de LLM: OpenAI, Azure o modelos locales

Diseño de agentes y asignación de roles

  • Comprensión de los distintos tipos de agentes y patrones conversacionales
  • Definición de objetivos, prompts e instrucciones para cada agente
  • Asignación de tareas según el rol y control del flujo de operaciones

Llamada a funciones e integración de herramientas

  • Registro de funciones que podrán ser utilizadas por los agentes
  • Ejecución autónoma o conjunta de dichas funciones entre agentes
  • Conexión de APIs externas y scripts Python con los agentes

Gestión de conversaciones y memoria

  • Seguimiento de sesiones activas y almacenamiento persistente de información
  • Comunicación entre agentes y manejo de tokens durante la interacción
  • Control del contexto conversacional e historial de mensajes

Flujos de trabajo completos para agentes

  • Diseño de tareas colaborativas que requieren varios pasos, como análisis documental o revisión de código
  • Simulación de diálogos entre usuarios y agentes así como las cadenas lógicas de toma de decisiones
  • Técnicas para depurar y mejorar el rendimiento de los agentes

Casos prácticos y despliegue en producción

  • Uso interno de estos agentes: investigación, elaboración de informes o automatización de scripts
  • Aplicaciones orientadas al exterior: asistentes conversacionales o integraciones de voz
  • Empaquetado e implementación de sistemas basados en agentes listos para producción

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de programación en Python
  • Familiaridad con los modelos de lenguaje grandes y la ingeniería de prompts
  • Experiencia previa en el uso de APIs y flujos de automatización

Público objetivo

  • Ingenieros especializados en inteligencia artificial
  • Desarrolladores de aprendizaje automático
  • Arquitectos responsables de sistemas de automatización
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

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