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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a los sistemas de agentes LLM
- Conceptos de agentes LLM y arquitectura multiagente
- Visión general del marco de trabajo AutoGen y su ecosistema
- Roles de agentes: proxy de usuario, asistente, llamador de funciones, entre otros
Instalación y configuración de AutoGen
- Configuración del entorno de Python y dependencias
- Básicos del archivo de configuración de AutoGen
- Conexión con proveedores de LLM (OpenAI, Azure, modelos locales)
Diseño de agentes y asignación de roles
- Comprensión de tipos de agentes y patrones de conversación
- Definición de objetivos, prompts e instrucciones de los agentes
- Delegación de tareas basada en roles y flujo de control
Llamada a funciones e integración de herramientas
- Registro de funciones para uso por los agentes
- Ejecución de funciones autónoma y colaborativa
- Conexión de APIs externas y scripts de Python con los agentes
Gestión de conversaciones y memoria
- Seguimiento de sesiones y memoria persistente
- Mensajería entre agentes y manejo de tokens
- Gestión del contexto e historial de la conversación
Flujos de trabajo de agentes de principio a fin
- Construcción de tareas colaborativas de múltiples pasos (p. ej., análisis de documentos, revisión de código)
- Simulación de diálogos usuario-agente y cadenas de decisión
- Depuración y refinamiento del rendimiento de los agentes
Casos de uso y despliegue
- Agentes de automatización interna: investigación, informes, scripting
- Bots orientados al exterior: asistentes de chat, integraciones de voz
- Empaquetado y despliegue de sistemas de agentes en producción
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la programación en Python
- Conocimiento de modelos de lenguaje de gran escala e ingeniería de prompts
- Experiencia con APIs y flujos de trabajo de automatización
Público objetivo
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de ML
- Arquitectos de automatización
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
