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

Número de participantes


Precio por Participante​

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