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Temario del curso
Introducción a los Sistemas Multiagente
- Definición de sistemas multiagente en el ecosistema de IA.
- Beneficios clave y desafíos.
- Casos de uso y aplicaciones empresariales.
AgentCore para la Orquestación de Sistemas Multiagente
- Arquitectura de orquestación de AgentCore.
- Gestión de múltiples agentes a lo largo de 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 distintas tareas.
- Equilibrio entre autonomía y coordinación.
- Laboratorio práctico: creación de agentes específicos por rol.
Escalabilidad de Sistemas Multiagente
- Consideraciones arquitecturales para la escala empresarial.
- Monitoreo de rendimiento y balanceo de carga.
- Laboratorio práctico: escalado de un sistema de agentes orquestado.
Gobernanza, Seguridad y Cumplimiento
- Auditabilidad y observabilidad para flujos de trabajo multiagente.
- Modelos de permisos y seguridad.
- Caso de estudio: cumplimiento normativo en entornos regulados.
Tendencias Futuras en IA Multiagente
- Avances en colaboración autónoma.
- Investigación emergente sobre colectividades 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 diseño de sistemas distribuidos.
- Conocimiento de los servicios de AWS y arquitecturas basadas en la nube.
Perfil del público objetivo
- Arquitectos de sistemas.
- Investigadores de IA.
- Equipos de estrategia empresarial.
14 Horas