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
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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