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Temario del curso
Introducción a los sistemas de agentes LLM
- Conceptos de agentes LLM y arquitectura multiagente
- Visión general del marco AutoGen y su ecosistema
- Roles de los agentes: proxy de usuario, asistente, llamador de funciones y más
Instalación y configuración de AutoGen
- Configuración del entorno Python y dependencias
- Fundamentos del archivo de configuración de AutoGen
- Conexión con proveedores de LLM (OpenAI, Azure, modelos locales)
Diseño de agentes y asignación de roles
- Comprensión de los tipos de agentes y patrones de conversación
- Definición de objetivos, prompts e instrucciones para los agentes
- Delegación de tareas basada en roles y flujo de control
Llamada a funciones e integración de herramientas
- Registro de funciones para uso por parte de los agentes
- Ejecución autónoma y colaborativa de funciones
- Conexión de APIs externas y scripts Python a los agentes
Gestión de conversaciones y memoria
- Rastreo de sesiones y memoria persistente
- Mensajería entre agentes y manejo de tokens
- Gestión del contexto y el historial de la conversación
Flujos de trabajo completos para agentes
- Construcción de tareas colaborativas en múltiples pasos (por ejemplo, análisis de documentos, revisión de código)
- Simulación de diálogos entre usuario y agente y cadenas de decisiones
- Depuración y refinamiento del rendimiento de los agentes
Casos de uso y despliegue
- Agentes de automatización interna: investigación, informes, scripting
- Bots orientados al exterior: asistentes de chat e integraciones de voz
- Embalaje y despliegue de sistemas de agentes en producción
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la programación en Python
- Familiaridad con modelos de lenguaje grande e ingeniería de prompts
- Experiencia con APIs y flujos de trabajo de automatización
Público objetivo
- Ingenieros de inteligencia artificial
- Desarrolladores de aprendizaje automático (ML)
- Arquitectos de automatización
21 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