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Temario del curso

1. Introducción a las aplicaciones con LLM y AutoGen v0.4

  • Visión general de los Modelos de Lenguaje Grande (LLM): comprensión de sus capacidades y aplicaciones. 
  • Introducción a AutoGen v0.4: exploración de sus características, arquitectura y cómo simplifica el desarrollo de sistemas de IA autónoma.

2. Conceptos y componentes clave de AutoGen

  • Comprensión del marco por capas:
    • Capa central: Arquitectura dirigida por eventos que admite flujos de trabajo dinámicos.
    • API AgentChat: Construcción de agentes orientados a tareas con APIs de alto nivel.
    • Extensiones: Integración de agentes personalizados, herramientas y módulos de memoria para mejorar la funcionalidad.
  • Mensajería asíncrona: Implementación de estilos de interacción dirigidos por eventos y solicitud-respuesta. 

3. Construcción de tu primera aplicación multiagente

  • Definición de agentes: Creación de agentes de Asistente y de Proxy de Usuario. 
  • Establecimiento de comunicación entre agentes: Configuración de mensajería asíncrona entre agentes. 
  • Implementación de una aplicación de ejemplo: Desarrollo de un sistema simple multiagente para resolver una tarea específica. 
  • Herramientas de observabilidad y depuración: Uso del seguimiento integrado de métricas y rastreo de mensajes para la supervisión en tiempo real. 

4. Estudios de caso y mejores prácticas

  • Aplicaciones en el mundo real: Análisis de implementaciones exitosas de AutoGen en diversas industrias.
  • Mejores prácticas: Directrices para diseñar aplicaciones LLM eficientes y escalables utilizando AutoGen.
  • Desafíos y soluciones: Abordaje de los desafíos comunes enfrentados durante el desarrollo y sus correspondientes soluciones.
  • Preguntas y respuestas

El taller está dirigido a:

  • desarrolladores de software
  • cierntíficos de datos
  • ingenieros de datos
  • personas con conocimientos o inclinación hacia la programación que deseen aprender sobre programación con IA.

Requerimientos

Requisitos previos - Programación en Python

 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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