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Programa del Curso
Introducción a los Sistemas de Agentes LLM
- Conceptos de agentes LLM y arquitectura multi-agente
- Visión general del marco AutoGen y ecosistema
- Roles de los agentes: proxy de usuario, asistente, invocador de funciones y más
Instalación y Configuración de AutoGen
- Configuración del entorno Python y dependencias
- Básicos del archivo de configuración de AutoGen
- Conexión con proveedores LLM (OpenAI, Azure, modelos locales)
Diseño de Agentes y Asignación de Roles
- Comprensión de tipos de agentes y patrones de conversación
- Definición de metas, prompts e instrucciones para los agentes
- Delegación de tareas basada en roles y flujo de control
Llamadas a Funciones e Integración de Herramientas
- Registro de funciones para uso por parte de los agentes
- Ejecución autónoma y colaborativa de funciones
- Conexión de APIs externas y scripts Python con los agentes
Management de Conversación y Memoria
- Rastreo de sesiones y memoria persistente
- Mensajería entre agentes y manejo de tokens
- Administración del contexto y el historial de la conversación
Flujos de Trabajo de Agentes desde Inicio a Fin
- Creación de tareas colaborativas multi-paso (por ejemplo, análisis de documentos, revisión de código)
- Simulación de diálogos y cadenas de decisiones usuario-agente
- Depuración y refinamiento del rendimiento del agente
Use Cases e Implementación
- Agentes de automatización interna: investigación, informes, scripting
- Bots orientados al exterior: asistentes de chat, integraciones de voz
- Empaquetado e implementación de sistemas de agentes en producción
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de la programación en Python
- Familiaridad con los modelos de lenguaje grandes y el ingeniería de prompts
- Experiencia con APIs y flujos de trabajo automatizados
Público Objetivo
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de ML
- Arquitectos de automatización
21 Horas