Diseño de Flujos de Trabajo Multiagente con AutoGen Studio

AutoGen es un marco de trabajo de código abierto de Microsoft para construir aplicaciones multi-agente que utilizan Modelos de Lenguaje Grande (LLM), herramientas, memoria e interacción con el usuario.

Este curso en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores y arquitectos de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar agentes profundamente personalizados utilizando las APIs basadas en Python de AutoGen, las capacidades de llamada de funciones y las cadenas de herramientas modulares.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes personalizados con lógica específica por rol y enrutamiento de herramientas.
• Construir flujos de trabajo dinámicos utilizando llamadas a funciones avanzadas y cambio de contexto.
• Implementar módulos de memoria y marcos de planificación dentro de equipos de agentes.
• Gestionar estados de error en entornos multi-agente y mecanismos de reintento adaptativo.

Formato del Curso

• Clase magistral interactiva y debate.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

AutoGen para la Automatización Empresarial de IA es un curso práctico centrado en la implementación de sistemas de agentes escalables e inteligentes para automatizar operaciones empresariales complejas utilizando el marco de trabajo AutoGen.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la IA de nivel intermedio a avanzado que deseen desplegar arquitecturas multiagente en plataformas y procesos empresariales mediante el uso del marco de trabajo AutoGen.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y automatizar flujos de trabajo empresariales utilizando AutoGen y agentes de LLM.
• Integrar AutoGen con LangChain para una orquestación avanzada y el manejo del contexto.
• Construir pipelines de RAG y conectar datos empresariales para lograr automatización contextual.
• Conectar agentes con plataformas empresariales como Slack, Jira y SharePoint.
• Escalar y monitorear los despliegues de AutoGen en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Construcción de sistemas de agentes con modelos de lenguaje grande utilizando AutoGen es un curso práctico centrado en el desarrollo de sistemas multicerebrales mediante el marco de trabajo AutoGen de Microsoft para modelos de lenguaje grande (LLM).

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en inteligencia artificial y automatización que desean diseñar, implementar y orquestar sistemas multicerebrales utilizando AutoGen con Python y LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar arquitecturas multicerebrales utilizando el marco de trabajo AutoGen.
• Configurar roles de agente, capacidades y comportamientos de coordinación.
• Utilizar la llamada de funciones y el manejo de memoria para interacciones entre agentes.
• Construir y probar flujos de trabajo de agentes LLM basados en Python para casos de uso reales.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Este taller de un día, diseñado para desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la IA, le ayudará a comprender y aprovechar el poder de los sistemas de IA agéntica mediante AutoGen v0.4.

A través de una combinación de ejercicios prácticos y demostraciones, aprenderá cómo construir, administrar y desplegar aplicaciones multiagente impulsadas por Modelos de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés).

Al finalizar el curso, obtendrá una base sólida en la arquitectura en capas de AutoGen, dominará la comunicación asíncrona entre agentes y explorará casos de uso reales y las mejores prácticas para desarrollar aplicaciones escalables e inteligentes basadas en LLM.