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Temario del curso
Revisión de los Conceptos Centrales de AutoGen
- Definiciones de agentes y grupos.
- Invocación de funciones y encadenamiento de roles.
- Limitaciones de los agentes integrados y dónde se requiere personalización.
Construcción de Agentes Personalizados con Python
- Definición del comportamiento del agente utilizando las subclases user_proxy y AssistantAgent.
- Inyección de lógica específica por rol y toma de decisiones.
- Creación de módulos de agentes reutilizables y mixins.
Integración Avanzada de Herramientas y Enrutamiento
- Registro, vinculación e invocación de herramientas.
- Enrutamiento condicional de entradas hacia herramientas específicas.
- Gestión de cadenas de herramientas multi-paso y acciones compuestas.
Planificación y Gestión del Contexto
- Diseño de descomponedores de tareas y planificadores intermedios.
- Mantenimiento del contexto entre agentes encadenados.
- Implementación de memoria con ámbito específico para sesiones prolongadas.
Mecanismos de Manejo de Errores y Recuperación
- Detección y gestión de interacciones fallidas o incompletas.
- Reintentos activados por el agente y lógica de respaldo (fallback).
- Registro de eventos, depuración y validación de respuestas.
Colaboración Multi-agente con Roles Personalizados
- Coordinación de especialistas dentro de grupos dinámicos de agentes.
- Orquestación de bucles de razonamiento y flujos de trabajo cooperativos.
- Separación versus integración de roles en la asignación de tareas.
Estrategias de Implementación en el Mundo Real
- Optimización para rendimiento y coste (uso de tokens, almacenamiento en caché).
- Integración de flujos de trabajo de AutoGen en aplicaciones web o pipelines.
- Seguridad, observabilidad e integración con la retroalimentación del usuario.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Destreza en programación con Python
- Experiencia construyendo aplicaciones basadas en LLMs
- Conocimiento de invocación de funciones y diseño de sistemas multi-agente
Público Objetivo
- Desarrolladores Senior
- Ingenieros de plataforma
- Arquitectos de IA
14 Horas
Testimonios (1)
Me gustó que constantemente proporcionara ejemplos, pero también ofreciera tiempo para el trabajo individual sobre lo que presentaba.
Iacob Giorgel
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Traducción Automática