Programa del Curso

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

  • Visión general de Large Language Models (LLMs): Comprendiendo sus capacidades y aplicaciones.
  • Introducción a AutoGen v0.4: Explorando sus características, arquitectura y cómo simplifica el desarrollo de sistemas AI agentes.

2. Conceptos y Componentes Principales de AutoGen

  • Comprendiendo el Marco Estratificado:
    • Capa Central: Arquitectura orientada a eventos que apoya flujos de trabajo dinámicos.
    • API AgentChat: Creando agentes dirigidos por tareas con APIs de alto nivel.
    • Extensiones: Integración de agentes, herramientas y módulos de memoria personalizados para mayor funcionalidad.
  • Mensajería Asincrónica: Implementando estilos de interacción orientada a eventos y solicitud-respuesta.

3. Construyendo tu Primera Aplicación Multiagente

  • Definición de Agentes: Creando agentes Asistente y Proxy de Usuario.
  • Establecimiento de Comunicación entre Agentes Communication: Configurando mensajería asincrónica entre los agentes.
  • Implementación de una Aplicación de Ejemplo: Desarrollando un sistema multiagente simple para resolver una tarea específica.
  • Herramientas de Observabilidad y Depuración: Utilizando el seguimiento de métricas y rastreo de mensajes incorporados para monitoreo en tiempo real.

4. Estudios de Caso y Mejores Prácticas

  • Aplicaciones del Mundo Real: Examinando implementaciones exitosas de AutoGen en diversos sectores.
  • Mejores Prácticas: Directrices para diseñar aplicaciones LLM eficientes y escalables utilizando AutoGen.
  • Desafíos y Soluciones: Abordando los desafíos comunes durante el desarrollo y sus soluciones.
  • P&A

El taller está destinado a:

  • desarrolladores de software
  • científicos de datos
  • ingenieros de datos
  • personas con antecedentes en programación que desean aprender sobre la programación AI.

Requerimientos

. Prerrequisitos - Python programación

 7 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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