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Temario del curso

Revisión de los conceptos fundamentales de AutoGen

  • Definiciones de agente y grupo.
  • Invocación de funciones y encadenamiento de roles.
  • Limitaciones de los agentes integrados y escenarios que requieren personalización.

Construcción de agentes personalizados con Python

  • Definición del comportamiento del agente mediante subclases de user_proxy y AssistantAgent.
  • Inyección de lógica específica por rol y toma de decisiones.
  • Creación de módulos de agente reutilizables y mixins.

Integración avanzada de herramientas y enrutamiento

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

Gestión de la planificación y el contexto

  • Diseño de descomponedores de tareas y planificadores intermedios.
  • Mantenimiento del contexto a lo largo de agentes encadenados.
  • Implementación de memoria con ámbito para sesiones prolongadas.

Mecanismos de gestión de errores y recuperación

  • Detección y control de interacciones fallidas o incompletas.
  • Reintentos iniciados por el agente y lógica de respaldo.
  • Registro, depuración y validación de respuestas.

Colaboración multiagente con roles personalizados

  • Coordinación de especialistas dentro de grupos dinámicos de agentes.
  • Orquestación de bucles de razonamiento y flujos de trabajo cooperativos.
  • Diferenciación entre separación y fusión de roles en la asignación de tareas.

Estrategias de implementación en el mundo real

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

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Dominio de la programación en Python.
  • Experiencia desarrollando aplicaciones basadas en modelos de lenguaje grande (LLM).
  • Familiaridad con la invocación de funciones y el diseño de sistemas multiagente.

Público objetivo

  • Desarrolladores seniors.
  • Ingenieros de plataformas.
  • Arquitectos de inteligencia artificial.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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