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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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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