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Temario del curso

Revisión de los conceptos básicos de AutoGen

  • Definiciones de agentes y grupos.
  • Llamadas a funciones y encadenamiento de roles.
  • Limitaciones de los agentes integrados y áreas donde se necesita personalización.

Construcción de agentes personalizados con Python

  • Definición del comportamiento del agente utilizando subclases user_proxy y AssistantAgent.
  • Inyección de lógica específica por rol y toma de decisiones.
  • Creación de módulos y mezclas (mixins) de agentes reutilizables.

Integración avanzada de herramientas y enrutamiento

  • Registro, vinculación e invocación de herramientas.
  • Enrutamiento condicional de entradas a herramientas específicas.
  • Gestión de cadenas de herramientas multi-paso y acciones compuestas.

Planificación y gestión de contexto

  • Diseño de descomponedores de tareas y planificadores intermedios.
  • Mantenimiento del contexto entre agentes encadenados.
  • Implementación de memoria con alcance limitado para sesiones prolongadas.

Mecanismos de manejo de errores y recuperación

  • Detección y gestión de interacciones fallidas o incompletas.
  • Rintentos desencadenados por agentes y lógica de respaldo (fallback).
  • Registro, 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 versus fusión de roles en la asignación de tareas.

Estrategias de implementación en el mundo real

  • Optimización para rendimiento y costos (uso de tokens, almacenamiento en caché).
  • Integración de flujos de trabajo de AutoGen en aplicaciones web o pipelines.
  • Seguridad, observabilidad e integración de retroalimentación del usuario.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Habilidad en programación con Python.
  • Experiencia desarrollando aplicaciones basadas en LLM.
  • Familiaridad con llamadas a funciones y diseño de sistemas multi-agente.

Público objetivo

  • Desarrolladores senior.
  • Ingenieros de plataformas.
  • Arquitectos de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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