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Temario del curso
Fundamentos de los agentes autónomos
- Conceptos centrales detrás de la IA basada en agentes
- Tipos de marcos de trabajo para agentes autónomos
- Direcciones emergentes de investigación
Internamente, BabyAGI
- Lógica de generación y priorización de tareas
- Bucles de ejecución y estructuras de memoria
- Fortalezas y limitaciones del diseño de BabyAGI
Comparando BabyAGI con otros agentes
- Agentes planificadores y orientados a tareas basados en LLM
- Marcos de trabajo para orquestación multiagente
- Modelos de agentes reactivos frente a deliberativos
Evaluando la autonomía y el control
- Niveles de autonomía en sistemas de IA
- Modelos de intervención humana y supervisión
- Modalidades de falla y factores de riesgo
Aplicaciones del mundo real y casos de uso
- Automatización de investigación
- Flujos de trabajo de conocimiento empresarial
- Tareas de exploración autónoma y razonamiento
Evaluación comparativa (benchmarking) y análisis de rendimiento
- Criterios para evaluar agentes autónomos
- Pruebas de estrés y análisis conductual
- Metodologías de evaluación comparativa
Diseño e implementación de sistemas basados en agentes
- Consideraciones arquitectónicas
- Integración con herramientas organizacionales
- Escalabilidad y gestión operativa
Trayectorias futuras de la autonomía en IA
- Evolución de los marcos de trabajo para agentes
- Posibles avances y limitaciones
- Implicaciones estratégicas para investigación e industria
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos avanzados de inteligencia artificial
- Experiencia con flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning)
- Familiaridad con arquitecturas de agentes autónomos
Público objetivo
- Investigadores en inteligencia artificial
- Líderes de innovación
- Estrategas en inteligencia artificial
14 Horas
