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Temario del curso

Introducción a sistemas de agentes con modelos de lenguaje grande

  • Conceptos de agentes LLM y arquitecturas multicerebrales
  • Visión general del ecosistema y marco de trabajo AutoGen
  • Roles de agente: proxy de usuario, asistente, llamador de funciones, y más

Instalación y configuración de AutoGen

  • Configuración del entorno de Python y dependencias
  • Fundamentos del archivo de configuración de AutoGen
  • Conexión a 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 de funciones e integración de herramientas

  • Registro de funciones para uso del agente
  • Ejecución autónoma y colaborativa de funciones
  • Conexión de APIs externas y scripts de Python a los agentes

Gestión de conversaciones y memoria

  • Seguimiento de sesiones y memoria persistente
  • Mensajería entre agentes y manejo de tokens
  • Gestión del contexto y el historial de conversaciones

Flujos de trabajo de agente de extremo a extremo

  • Construcción de tareas colaborativas multi-etapa (p. ej., análisis de documentos, revisión de código)
  • Simulación de diálogos usuario-agente y cadenas de decisiones
  • Depuración y refinamiento del rendimiento del agente

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 grande e ingeniería de prompts
  • Experiencia con APIs y flujos de trabajo de automatización

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de IA
  • Desarrolladores de ML
  • Arquitectos de automatización
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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