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Temario del curso

1. Introducción a las Aplicaciones LLM y AutoGen v0.4

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

2. Conceptos clave y componentes de AutoGen

  • Comprensión del Marco Estratificado:
    • Capa Base: Arquitectura basada en eventos que soporta flujos 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 interactivos basados en eventos y solicitud-respuesta. 

3. Construyendo tu primera aplicación multiagente

  • Definición de Agentes: Creación de agentes Asistente y Proxy de Usuario. 
  • Establecimiento de Comunicación entre Agentes: Configuración de mensajería asíncrona entre agentes. 
  • Implementación de una Aplicación Ejemplo: Desarrollo de un sistema multiagente simple para resolver una tarea específica. 
  • Herramientas de Observabilidad y Depuración: Uso de rastreo de métricas integrado y seguimiento de mensajes para monitoreo en tiempo real. 

4. Estudios de caso y mejores prácticas

  • Aplicaciones Reales: Análisis de implementaciones exitosas de AutoGen en diversas industrias.
  • Mejores Prácticas: Pautas para diseñar aplicaciones LLM eficientes y escalables usando AutoGen.
  • Desafíos y Soluciones: Abordaje de los desafíos comunes enfrentados durante el desarrollo y sus soluciones.
  • Preguntas y Respuestas

El taller está dirigido a:

  • desarrolladores de software
  • cienctíficos de datos
  • ingenieros de datos
  • personas con formación o inclinación hacia la programación que desean aprender sobre programación de IA.

Requerimientos

Requisitos previos - Programación en Python

 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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