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Temario del curso

Introducción a los entornos de Python para desarrollo agéntico

  • Configuración de Python, entornos virtuales y gestión de dependencias.
  • Uso de Git y Docker para versionado y aislamiento.
  • Mejores prácticas para entornos reproducibles.

Visión general de SDK y frameworks de agentes

  • LangChain, AutoGen y otros SDK emergentes.
  • Estructura y ciclo de vida del agente: percepción, razonamiento y acción.
  • Comparación de capacidades de SDK y estilos arquitectónicos.

Construcción de agentes funcionales en Python

  • Creación de un agente simple con LangChain.
  • Conexión de agentes a herramientas y APIs externas.
  • Gestión de entrada/salida, memoria y persistencia.

Integración de herramientas y APIs

  • Definición y registro de herramientas para uso del agente.
  • Integración segura de APIs y gestión de claves.
  • Uso de fuentes de datos externas y llamadas a funciones personalizadas.

Orquestación de agentes y patrones de comunicación

  • Colaboración multi-agente utilizando AutoGen.
  • Delegación de tareas y lógica de planificación.
  • Orquestación impulsada por eventos y asíncrona.

Pruebas, depuración y observabilidad

  • Prueba de agentes con entradas simuladas y entornos controlados.
  • Depuración del flujo de mensajes y invocación de herramientas.
  • Implementación de registros estructurados y métricas de rendimiento.

Despliegue y consideraciones de producción

  • Empaquetado y contenedorización de servicios de agentes en Python.
  • Integración con pipelines de CI/CD.
  • Escalabilidad, monitoreo y mantenimiento de agentes de larga duración.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de la programación en Python y gestión de paquetes.
  • Experiencia con APIs REST y estructuras de datos JSON.
  • Familiaridad básica con E/S asíncrona en Python.

Público objetivo

  • Ingenieros backend
  • Ingenieros de plataforma
  • Ingenieros de ML
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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