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Temario del curso
Introducción a los Sistemas Multi-Agente
- Definición de sistemas multi-agente en el ecosistema de IA.
- Beneficios y desafíos principales.
- Casos de uso y aplicaciones empresariales.
AgentCore para la Orquestación Multi-Agente
- Arquitectura de orquestación de AgentCore.
- Gestión de múltiples agentes a lo largo de flujos de trabajo.
- Laboratorio práctico: orquestación de interacciones simples entre agentes.
Modelos de Colaboración y Comunicación
- Patrones de paso de mensajes y memoria compartida.
- Estrategias de negociación y asignación de tareas.
- Laboratorio práctico: implementación de protocolos de colaboración entre agentes.
Especialización y Asignación de Roles
- Diseño de agentes especializados para distintas tareas.
- Equilibrio entre autonomía y coordinación.
- Laboratorio práctico: creación de agentes específicos por rol.
Escalado de Sistemas Multi-Agente
- Consideraciones arquitectónicas para escala empresarial.
- Monitoreo de rendimiento y balanceo de carga.
- Laboratorio práctico: escalado de un sistema de agentes orquestados.
Gobernanza, Seguridad y Cumplimiento
- Auditoría y observabilidad para flujos de trabajo multi-agente.
- Modelos de permisos y seguridad.
- Estudio de caso: cumplimiento en entornos regulados.
Futuras Directrices en IA Multi-Agente
- Tendencias en colaboración autónoma.
- Investigación emergente sobre colectivos de agentes.
- Implicaciones estratégicas para la adopción empresarial.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Experiencia en el diseño de sistemas distribuidos.
- Familiaridad con servicios de AWS y arquitecturas basadas en la nube.
Público Objetivo
- Arquitectos de sistemas.
- Investigadores de IA.
- Equipos de estrategia empresarial.
14 Horas