Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a los agentes de IA interactivos
- Visión general de las capacidades interactivas de AgentCore.
- Diseño de flujos de trabajo enriquecidos con memoria y herramientas.
- Casos de uso en análisis, automatización y soporte.
Trabajo con la memoria de AgentCore
- Configuración de la persistencia de sesiones.
- Diseño de flujos de trabajo multisalto y conscientes del contexto.
- Laboratorio práctico: creación de un agente de análisis de datos con memoria.
Cómputo dinámico con el intérprete de código
- Operaciones compatibles y restricciones de seguridad.
- Ejecución segura de transformaciones y cálculos.
- Laboratorio práctico: habilitación de transformaciones de datos en tiempo real.
Interacción en tiempo real con la herramienta de navegación
- Configuración de la herramienta de navegación para flujos de trabajo de agentes.
- Obtención de datos e interacción con interfaces de usuario.
- Laboratorio práctico: creación de un agente con capacidades de interacción web.
Combinación de memoria, código y herramientas de navegación
- Cadenas de flujos de trabajo entre memoria y herramientas.
- Diseño de flujos de trabajo multisensoriales e interactivos.
- Laboratorio práctico: creación de un asistente de atención al cliente.
Pruebas y observabilidad
- Depuración de flujos de trabajo interactivos.
- Registro y monitoreo del uso de herramientas.
- Laboratorio práctico: paneles de observabilidad para agentes interactivos.
Mejores prácticas para el despliegue empresarial
- Equilibrio entre interactividad, seguridad y gobernanza.
- Optimización del rendimiento y la experiencia de usuario.
- Estudios de casos sobre adopción empresarial.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con Python o JavaScript para prototipado.
- Conocimiento del diseño de aplicaciones impulsadas por LLM (Grandes Modelos de Lenguaje).
- Familiaridad con flujos de datos en la nube.
Público objetivo
- Ingenieros de ML.
- Científicos de datos.
- Desarrolladores centrados en UX (Experiencia de Usuario).
14 Horas