Curso de Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Este taller de 1 día, diseñado para desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la IA, te ayudará a comprender y aprovechar el poder de los sistemas de IA agentica utilizando AutoGen v0.4.
A través de una combinación de ejercicios prácticos y demostraciones, aprenderás a construir, gestionar y desplegar aplicaciones multiagente impulsadas por Large Language Models (LLMs).
Al final del curso, obtendrás una base sólida en la arquitectura por capas de AutoGen, dominarás la comunicación asíncrona entre agentes y explorarás casos de uso del mundo real y mejores prácticas para desarrollar aplicaciones escalables e inteligentes impulsadas por LLM.
Programa del Curso
1. Introducción a las Aplicaciones de LLM y AutoGen v0.4
- Descripción general de Large Language Models (LLMs): Comprender sus capacidades y aplicaciones.
- Introducción a AutoGen v0.4: Exploración de sus características, arquitectura y cómo simplifica el desarrollo de sistemas de IA agentic.
2. Conceptos y Componentes Básicos de AutoGen
- Comprensión del Marco de Trabajo en Capas:
- Capa Central: Arquitectura basada en eventos que soporta flujos de trabajo dinámicos.
- API AgentChat: Construcción de agentes orientados a tareas con APIs de alto nivel.
- Extensiones: Integración de agentes personalizados, herramientas y módulos de memoria para una funcionalidad mejorada.
- Mensajería Asíncrona: Implementación de estilos de interacción basados en eventos y solicitud-respuesta.
3. Construyendo tu Primera Aplicación Multi-Agente
- Definición de Agentes: Creación de agentes Asistente y Proxy de Usuario.
- Establecimiento de Agente Communication: Configuración de mensajería asíncrona entre agentes.
- Implementación de una Aplicación de Ejemplo: Desarrollo de un sistema multi-agente simple para resolver una tarea específica.
- Herramientas de Observabilidad y Depuración: Uso de seguimiento de métricas y trazabilidad de mensajes integrados para monitoreo en tiempo real.
4. Casos de Estudio y Mejores Prácticas
- Aplicaciones en el Mundo Real: Examen de implementaciones exitosas de AutoGen en diversas industrias.
- Mejores Prácticas: Directrices para diseñar aplicaciones de LLM eficientes y escalables utilizando AutoGen.
- Desafíos y Soluciones: Abordaje de los desafíos comunes durante el desarrollo y sus soluciones.
- Preguntas y Respuestas
El taller está dirigido a:
- desarrolladores de software
- científicos de datos
- ingenieros de datos
- personas con formación/inclinación en programación que deseen aprender sobre programación de IA.
Requerimientos
. Requisitos previos - Python programación
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Comprender la arquitectura y las capacidades de la API de Grok AI.
- Personalizar Grok AI para necesidades empresariales específicas.
- Integrar Grok AI con sistemas empresariales y herramientas de automatización.
- Optimizar flujos de trabajo impulsados por IA para mejorar la eficiencia y escalabilidad.
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