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Temario del curso

Introducción a los entornos de Python para el desarrollo agéntico

  • Configuración de Python, entornos virtuales y gestión de dependencias
  • Uso de Git y Docker para control de versiones y aislamiento
  • Mejores prácticas para entornos reproducibles

Resumen de SDKs y frameworks de agentes

  • LangChain, AutoGen y otros SDKs emergentes
  • Estructura y ciclo de vida del agente: percepción, razonamiento y acción
  • Comparación de capacidades de SDKs y estilos de arquitectura

Construcción de agentes funcionales en Python

  • Creación de un agente sencillo con LangChain
  • Conexión de agentes a herramientas y APIs externas
  • Gestión de entradas/salidas, memoria y persistencia

Integración de herramientas y APIs

  • Definición y registro de herramientas para uso del agente
  • Integración segura de APIs y gestión de claves
  • Uso de fuentes de datos externas y llamadas a funciones personalizadas

Orquestación de agentes y patrones de comunicación

  • Colaboración multi-agente utilizando AutoGen
  • Delegación de tareas y lógica de planificación
  • Orquestación basada en eventos y asíncrona

Pruebas, depuración y observabilidad

  • Prueba de agentes con entradas simuladas y entornos controlados
  • Depuración del flujo de mensajes y ejecución de herramientas
  • Implementación de registro estructurado y métricas de rendimiento

Consideraciones para el despliegue y la producción

  • Empaquetado y contenedorización de servicios de agentes en Python
  • Integración con pipelines de CI/CD
  • Escala, monitoreo y mantenimiento de agentes de ejecución prolongada

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la programación en Python y la gestión de paquetes
  • Experiencia con APIs REST y estructuras de datos JSON
  • Familiaridad básica con E/S asíncrona en Python

Audiencia

  • Ingenieros de backend
  • Ingenieros de plataforma
  • Ingenieros de ML
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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