Temario del curso

1. Introducción a las Aplicaciones de LLM y AutoGen v0.4

  • Visión general de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs): Comprender sus capacidades y aplicaciones.
  • Introducción a AutoGen v0.4: Explorando sus características, arquitectura y cómo simplifica el desarrollo de sistemas de IA agente.

2. Conceptos y Componentes Principales de AutoGen

  • Comprendiendo el Marco en Capas:
    • Capa Principal: Arquitectura basada en eventos que soporta flujos de trabajo dinámicos.
    • API AgentChat: Crear agentes orientados a tareas con APIs de alto nivel.
    • Extensiones: Integrando agentes personalizados, herramientas y módulos de memoria para una funcionalidad mejorada.
  • Mensajería Asincrónica: Implementando estilos de interacción basados en eventos y solicitudes-respuestas.

3. Creando tu Primera Aplicación Multi-Agente

  • Definiendo Agentes: Crear agentes Asistente y Proxy de Usuario.
  • Estableciendo la Comunicación entre Agentes: Configurando la mensajería asincrónica entre agentes.
  • Implementando una Aplicación de Ejemplo: Desarrollando un sistema multi-agente simple para resolver una tarea específica.
  • Herramientas de Observabilidad y Depuración: Utilizando el seguimiento de métricas integrado y la trazabilidad de mensajes para monitoreo en tiempo real.

4. Estudios de Caso y Mejores Prácticas

  • Aplicaciones del Mundo Real: Examinando implementaciones exitosas de AutoGen en diversas industrias.
  • Mejores Prácticas: Directrices para diseñar aplicaciones LLM eficientes y escalables utilizando AutoGen.
  • Desafíos y Soluciones: Abordando los desafíos comunes enfrentados durante el desarrollo y sus soluciones.
  • Preguntas y Respuestas

El taller está destinado a:

  • desarrolladores de software
  • científicos de datos
  • ingenieros de datos
  • personas con conocimientos o interés en programación que deseen aprender sobre la programación de IA.

Requerimientos

Requisitos previos - Programación en Python

 7 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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