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Temario del curso
Introducción a los sistemas multiagente
- Definición de sistemas multiagente en el ecosistema de inteligencia artificial.
- Beneficios clave y desafíos.
- Casos de uso y aplicaciones empresariales.
AgentCore para la orquestación multiagente
- Arquitectura de orquestación de AgentCore.
- Gestión de múltiples agentes en flujos de trabajo.
- Laboratorio práctico: orquestación de interacciones simples entre agentes.
Modelos de colaboración y comunicación
- Patrones de paso de mensajes y memoria compartida.
- Estrategias de negociación y asignación de tareas.
- Laboratorio práctico: implementación de protocolos de colaboración entre agentes.
Especialización y asignación de roles
- Diseño de agentes especializados para diferentes tareas.
- Equilibrio entre autonomía y coordinación.
- Laboratorio práctico: creación de agentes con roles específicos.
Escalabilidad de sistemas multiagente
- Consideraciones arquitecturales para la escala empresarial.
- Monitoreo del rendimiento y balanceo de carga.
- Laboratorio práctico: escalado de un sistema de agentes orquestados.
Gobernanza, seguridad y cumplimiento
- Auditoría y observabilidad en flujos de trabajo multiagente.
- Modelos de permisos y seguridad.
- Análisis de casos: cumplimiento en entornos regulados.
Tendencias futuras en inteligencia artificial multiagente
- Tendencias en colaboración autónoma.
- Investigación emergente sobre colectivos de agentes.
- Implicaciones estratégicas para la adopción empresarial.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento sólido de sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Experiencia en el diseño de sistemas distribuidos.
- Conocimiento de los servicios de AWS y las arquitecturas basadas en la nube.
Público objetivo
- Arquitectos de sistemas.
- Investigadores de inteligencia artificial.
- Equipos de estrategia empresarial.
14 Horas