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Temario del curso
Introducción a CrewAI
- Descripción general de CrewAI y su propósito
- Casos de uso reales de colaboración de agentes autónomos
- Componentes clave: agentes, roles, tareas, flujos
Instalación y configuración de CrewAI
- Instalación y configuración del entorno
- Estructura del proyecto y configuración básica
- Conexión con proveedores de LLM (OpenAI, etc.)
Definición de roles y responsabilidades de los agentes
- Creación de roles personalizados para agentes
- Asignación de capacidades y responsabilidades
- Gestión del contexto y los indicadores (prompts)
Diseño de tareas y flujos de trabajo
- Comprensión de la estructura de las tareas y sus dependencias
- Implementación de flujos de trabajo utilizando flujos (flows)
- Encadenamiento y coordinación de acciones entre múltiples agentes
Prueba y depuración de equipos de agentes
- Ejecución de agentes en modo de desarrollo
- Monitoreo de interacciones y registros
- Iteración en el diseño y el comportamiento
Construcción de un proyecto de ejemplo
- Diseño de un equipo simple de agentes para la investigación de contenido
- Ejecución del proyecto y análisis de resultados
- Exploración de variaciones y mejoras
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de programación en Python
- Familiaridad con el concepto de agentes de IA o modelos de lenguaje grandes (LLM)
- Interés en construir sistemas basados en agentes
Público objetivo
- Desarrolladores
- Líderes técnicos
- Entusiastas de la IA
7 Horas