Temario del curso

Introducción a los Sistemas Multi-Agente

  • Visión general de agentes, entornos y modelos de interacción
  • Cooperación, competencia y autonomía en sistemas agentizados
  • Aplicaciones en logística, robótica y toma de decisiones

Conceptos Principales de la Arquitectura de Agentes

  • Agentes reactivos vs. deliberativos
  • Protocolos de comunicación y modelos de coordinación
  • Representación del conocimiento y estado compartido

Implementación de Agentes en Python

  • Creación de agentes utilizando el marco Mesa
  • Modelado de entornos e interacciones
  • Simulación del comportamiento de los agentes y visualización

Coordinación y Comunicación

  • Paseo de mensajes y arquitecturas de memoria compartida
  • Negociación, consenso y asignación de tareas
  • Algoritmos de coordinación (red de contratos, basados en mercado, modelos de enjambre)

Aprendizaje y Adaptación en Sistemas Multi-Agente

  • Aprendizaje por refuerzo para múltiples agentes
  • Dinámicas de aprendizaje cooperativas vs. competitivas
  • Uso de PettingZoo y Stable-Baselines3 para MARL

Cálculo Distribuido y Escalabilidad

  • Uso de Ray para simulaciones multi-agente distribuidas
  • Gestión de concurrencia y sincronización
  • Paralelización del cálculo y manejo de recursos compartidos

Colaboración Humano-Agente

  • Diseño de interfaces para coordinación con la intervención humana
  • Flujos de trabajo híbridos con apoyo a decisiones asistido por IA
  • Consideraciones éticas y operativas

Proyecto Final

  • Diseñar e implementar un sistema multi-agente en Python
  • Demostrar coordinación y aprendizaje entre los agentes
  • Presentar resultados de la simulación y insights sobre el rendimiento

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • Dominio avanzado en la programación de Python
  • Buena comprensión del aprendizaje por refuerzo o el diseño de agentes de IA
  • Familiaridad con los conceptos de sistemas distribuidos y redes

Audiencia

  • Arquitectos de sistemas que diseñan sistemas AI colaborativos o distribuidos
  • Investigadores trabajando en coordinación e inteligencia colectiva
  • Ingenieros desarrollando flujos de trabajo híbridos humano-agente o multi-agente
 28 Horas

Próximos cursos

Categorías Relacionadas