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
Revisión de los Conceptos Clave de AutoGen
- Definiciones de agentes y grupos
- Llamada de funciones y encadenamiento de roles
- Limitaciones de los agentes integrados y dónde se necesita personalización
Construcción de Agentes Personalizados con Python
- Definición del comportamiento del agente utilizando subclases user_proxy y AssistantAgent
- Inyección de lógica específica para cada rol y toma de decisiones
- Creación de módulos de agentes reutilizables y mixins
Integración Avanzada y Enrutamiento de Herramientas
- Registro, vinculación e invocación de herramientas
- Enrutamiento condicional de entradas a herramientas específicas
- Gestión de cadenas de herramientas multi-paso y acciones compuestas
Gestión de la Planificación y el Contexto
- Diseño de descomponedores de tareas y planificadores intermedios
- Mantenimiento del contexto entre agentes encadenados
- Implementación de memoria acotada para sesiones de larga duración
Mecanismos de Manejo de Errores y Recuperación
- Detección y gestión de interacciones fallidas o incompletas
- Reintentos iniciados por el agente y lógica de contingencia
- Registro de eventos (logging), depuración y validación de respuestas
Colaboración Multi-Agente con Roles Personalizados
- Coordinación de especialistas dentro de grupos dinámicos de agentes
- Orquestación de bucles de razonamiento y flujos de trabajo cooperativos
- Separación de roles frente a combinación de roles en la asignación de tareas
Estrategias de Implementación en el Mundo Real
- Optimización del rendimiento y costos (uso de tokens, almacenamiento en caché)
- Incrustación de flujos de trabajo de AutoGen en aplicaciones web o tuberías de procesamiento
- Seguridad, observabilidad e integración con retroalimentación del usuario
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Destreza en programación Python
- Experiencia construyendo aplicaciones basadas en LLMs
- Familiaridad con la llamada de funciones y el diseño de sistemas multi-agente
Público Objetivo
- Desarrolladores seniors
- Ingenieros de plataforma
- Arquitectos de IA
14 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