Contacta con nosotros

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas