Curso de Desarrollo de Sistemas Multiagente
Los sistemas multiagente (MAS) son un área de vanguardia de la inteligencia artificial en la que múltiples agentes de IA colaboran o compiten en entornos dinámicos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado que deseen dominar las habilidades para diseñar, construir e implementar MAS que resuelvan problemas complejos del mundo real.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de las arquitecturas de sistemas multiagente.
- Implementar estrategias de comunicación, coordinación y toma de decisiones en MAS.
- Aplique la teoría de juegos para modelar las interacciones de los agentes y resolver conflictos.
- Aproveche marcos como JADE para crear soluciones MAS escalables.
- Aborde desafíos como la escalabilidad, la confianza y el comportamiento emergente en MAS.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a los sistemas multiagente
- Descripción general de los sistemas multiagente (MAS)
- Aplicaciones de MAS en dominios del mundo real
- Comparación con sistemas de agente único
Arquitecturas para sistemas multiagente
- Arquitecturas centralizadas frente a arquitecturas descentralizadas
- Enfoques híbridos y estratificados de MAS
- Herramientas y marcos para el desarrollo de MAS (por ejemplo, JADE, SPADE)
Agente Communication y Coordinación
- Communication protocolos y lenguajes (p. ej., FIPA ACL)
- Técnicas de coordinación: planificación, negociación y sincronización
- Comportamiento emergente y autoorganización en el MAS
Teoría de Juegos y Toma de Decisiones
- Fundamentos de la teoría de juegos para MAS
- Estrategias cooperativas vs competitivas
- Resolución de conflictos entre agentes
Aprendizaje en sistemas multiagente
- Aprendizaje por refuerzo en MAS
- Dinámicas de aprendizaje colaborativo y contradictorio
- Transferir el aprendizaje y el intercambio de conocimientos entre los agentes
Desafíos y Temas Avanzados
- Scalabilidad y rendimiento en grandes entornos MAS
- Confianza y seguridad en la comunicación con los agentes
- Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo del MAS
Manos a la obra Activities
- Implementación de un MAS básico para la asignación de recursos
- Simulación de la comunicación y coordinación de los agentes en un entorno dinámico
- Implementación de un MAS utilizando un marco como JADE
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los conceptos de inteligencia artificial
- Competencia en Python programación
- Familiaridad con la teoría de juegos y los sistemas distribuidos (recomendado)
Audiencia
- Investigadores de IA
- Ingenieros de IA
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Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
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Advanced AutoGen: Agentes Personalizados y Uso Dinámico de Herramientas
14 HorasAutoGen es un marco de código abierto de Microsoft para crear aplicaciones multiagente que utilizan LLMs, herramientas, memoria e interacción con el usuario.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y arquitectos avanzados que desean diseñar y_deploy_agentes altamente personalizados utilizando las APIs basadas en Python, la capacidad de llamada de funciones y herramientas modulares de AutoGen.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Desarrollar agentes personalizados con lógica específica de roles y enruteo de herramientas.
- Construir flujos de trabajo dinámicos utilizando la llamada avanzada a funciones y cambio de contexto.
- Implementar módulos de memoria y marcos de planificación dentro de equipos de agentes.
- Gestionar estados de error multiagente y mecanismos de reintento adaptativo.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Avanzado Read AI: Integración con Slack, CRM y Notion
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Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Conectar Read AI con Slack, Salesforce, Notion y herramientas similares.
- Automatizar la entrega de resúmenes de reuniones y acciones en diferentes plataformas.
- Sincronizar datos de Read AI con sistemas CRM y tableros de tareas.
- Solucionar problemas de integración y optimizar configuraciones según las necesidades del equipo.
Agentes Interactivos de IA: AgentCore Memory, Code Interpreter y Browser Tool en Acción
14 HorasAgentCore proporciona persistencia de memoria, un intérprete de código seguro y una herramienta de navegador que permiten a los agentes de IA ofrecer experiencias interactivas, dinámicas y conscientes del contexto.
Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a practicantes técnicos de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar y implementar agentes de IA capaces de mantener el contexto a largo plazo, realizar cálculos en tiempo real y interactuar directamente con interfaces web.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar la memoria de AgentCore para flujos de trabajo estatales y conscientes del contexto.
- Hacer uso del intérprete de código seguro para cálculos dinámicos y transformaciones.
- Integrar la herramienta de navegador para la recuperación de datos en tiempo real e interacción con interfaces de usuario.
- Diseñar agentes interactivos para casos de uso en análisis, soporte al cliente y investigación.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con la memoria de AgentCore y herramientas.
- Casos de estudio en análisis, automatización y escenarios de soporte al cliente.
Opciones de Personalización del Curso
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Acelerando la Implementación de Agentes de IA con AgentCore Runtime & Gateway
14 HorasAgentCore Runtime & Gateway es un par de servicios AWS para empaquetar, implementar y exponer de manera segura agentes IA con integraciones simplificadas a sistemas externos.
Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a equipos de ingeniería intermedios que desean pasar de prototipos de agentes a producción dominando el AgentCore Runtime para la implementación y el Gateway para la conectividad segura e integración con APIs.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar entornos de AgentCore Runtime e empaquetar agentes para su implementación.
- Exponer agentes a través del Gateway con puntos finales autenticados y limitados por velocidad.
- Integrar herramientas y APIs externas en flujos de trabajo de agentes utilizando contratos estables.
- Instrumentalizar la observabilidad, el registro y el monitoreo del uso para la operación en producción.
Formato del Curso
- Charlas interactivas y discusiones.
- Laboratorios prácticos con implementaciones de Runtime e integraciones de Gateway.
- Ejercicios prácticos enfocados en confiabilidad, seguridad y despliegue.
Opciones de Personalización del Curso
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AutoGen para la Automatización de IA en Entidades Empresariales
21 HorasAutoGen para la Automatización de Inteligencia Artificial en Empresas es un curso práctico enfocado en implementar sistemas escalables y de agentes inteligentes para automatizar operaciones empresariales complejas utilizando el marco AutoGen.
Este entrenamiento guiado por instructores (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de IA de nivel intermedio a avanzado que desean implementar arquitecturas multiagente en plataformas y procesos empresariales utilizando el marco AutoGen.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar y automatizar flujos de trabajo empresariales usando AutoGen y agentes LLM.
- Integrar AutoGen con LangChain para una orquestación avanzada y manejo de contexto.
- Construir tuberías RAG e integrar datos empresariales para la automatización contextual.
- Conectar agentes con plataformas empresariales como Slack, Jira y SharePoint.
- Escalar y monitorear implementaciones de AutoGen en entornos de producción.
Formato del Curso
- Sesiones interactivas y discusiones.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio viviente.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Creación de Agentes de IA Administrados Totalmente con AgentCore: Desde el Concepción hasta la Producción
14 HorasAgentCore simplifica el proceso de creación, mejora y monitoreo de agentes de IA completamente administrados al proporcionar una suite unificada de servicios diseñada para la implementación a gran escala.
Esta formación guiada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a practicantes de nivel principiante a intermedio que desean obtener experiencia práctica creando agentes de IA listos para producción con AgentCore.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender las capacidades principales de AgentCore para el desarrollo de agentes de IA.
- Diseñar y configurar agentes de IA simples utilizando servicios administrados.
- Integrar flujos de trabajo para mejorar la funcionalidad del agente.
- Implementar y monitorear agentes de IA en entornos de producción.
Formato del Curso
- Taller interactivo y discusión.
- Laboratorios prácticos con servicios de AgentCore.
- Ejercicios guiados desde el concepto del agente hasta su implementación.
Opciones de Personalización del Curso
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Introducción a CrewAI
7 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a profesionales principiantes que deseen explorar los fundamentos de CrewAI y construir sistemas multiagente simples.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la arquitectura y los principios de diseño de CrewAI.
- Definir roles, tareas y flujos dentro de un equipo de agentes.
- Crear flujos de trabajo colaborativos utilizando el marco de CrewAI.
- Construir, probar y ejecutar escenarios multiagente básicos.
Diseñando Flujos de Trabajo Multiagente con AutoGen Studio
14 HorasAutoGen Studio es un entorno visual para crear y gestionar flujos de trabajo multiagente basados en LLM sin requerir código.
Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales de negocios e innovación de nivel principiante a intermedio que deseen usar AutoGen Studio para diseñar visualmente, probar y perfeccionar las interacciones de los agentes en la automatización interna o el desarrollo de productos mejorados con IA.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Crear flujos de trabajo multiagente utilizando una interfaz sin código.
- Definir roles, prompts y objetivos de los agentes usando AutoGen Studio.
- Visualizar y gestionar el flujo de mensajes entre agentes.
- Incorporar el manejo de errores y la refinación del contexto en la lógica de los agentes.
Formato del Curso
- Seminario interactivo y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.
Inteligencia Artificial Agente Empresarial con Amazon Bedrock AgentCore
14 HorasAmazon Bedrock AgentCore es un marco listo para empresas para construir, implementar y escalar agentes de IA con soporte integrado para memoria, observabilidad y gestión segura de identidad.
Esta formación guiada por instructores (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar, proteger y operar sistemas de IA agente utilizando AWS Bedrock AgentCore.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura y componentes de AgentCore.
- Implementar y administrar agentes de IA con Runtime y Gateway.
- Implementar memoria persistente e interacciones estatales.
- Aplicar controles de identidad, observabilidad y cumplimiento normativo.
- Diseñar sistemas multiagentes para flujos de trabajo a escala empresarial.
Formato del Curso
- Sesiones interactivas de conferencia y discusión.
- Laboratorios prácticos con AWS utilizando AgentCore.
- Ejercicios prácticos con escenarios de implementación y monitoreo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
Securing Agents de IA: Identidad, Observabilidad y Cumplimiento con AgentCore
14 HorasAgentCore proporciona funciones integradas de identidad, observabilidad y conformidad que permiten a las organizaciones implementar agentes de IA de manera responsable en entornos empresariales.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a prácticas avanzadas que desean diseñar y operar sistemas seguros, auditable y conforme a AI agents utilizando Amazon Bedrock AgentCore.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar modelos de identidad y permisos empresariales para agentes.
- Habilitar la observabilidad mediante registros estructurados, métricas y seguimiento.
- Aplique controles de conformidad para alinearse con marcos normativos.
- Realizar auditorías de actividad del agente y mantener controles seguros a nivel de sesión.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos con herramientas de seguridad y monitoreo de AWS.
- Casos de estudio en entornos empresariales regulados.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Construyendo Sistemas de Agentes LLM con AutoGen
21 HorasConstruir Sistemas de Agentes LLM con AutoGen es un curso práctico enfocado en el desarrollo de sistemas multiagentes utilizando el marco AutoGen de Microsoft para modelos de lenguaje grandes (LLMs).
Esta formación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de IA y automatización que desean diseñar, implementar y orquestar sistemas multiagentes utilizando AutoGen con Python y LLMs.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar arquitecturas multiagente utilizando el marco de AutoGen.
- Configurar roles de agentes, capacidades y comportamientos de coordinación.
- Usar llamadas a funciones y manejo de memoria para interacciones entre agentes.
- Construir y probar flujos de trabajo de agentes LLM basados en Python para casos de uso reales.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Agentic AI Desatado: Creando Aplicaciones de LLM con AutoGen
7 HorasEste taller de 1 día, diseñado para desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la IA, te ayudará a entender y aprovechar el poder de los sistemas de IA agente utilizando AutoGen v0.4.
A través de una mezcla de ejercicios prácticos y demostraciones, aprenderás cómo construir, administrar y desplegar aplicaciones multiagente impulsadas por Large Language Models (LLMs).
Al finalizar el curso, obtendrás una sólida base en la arquitectura en capas de AutoGen, dominarás la comunicación asíncrona entre agentes y explorarás casos de uso del mundo real y las mejores prácticas para desarrollar aplicaciones escalables e inteligentes impulsadas por LLM.
Sistemas de Multi-Agente de Nueva Generación Utilizando Amazon Bedrock AgentCore
14 HorasAmazon Bedrock AgentCore proporciona la infraestructura para diseñar, orquestar y gestionar sistemas multiagente, habilitando la colaboración, especialización y patrones de automatización avanzada entre múltiples entidades impulsadas por IA.
Esta formación dirigida por un instructor (en línea o en el lugar) está destinada a profesionales avanzados que desean diseñar, implementar y optimizar sistemas multiagente de próxima generación utilizando las características de orquestación y gobernanza de AgentCore.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los principios y arquitecturas de sistemas multiagente.
- Diseñar estrategias de orquestación para la colaboración entre agentes.
- Implementar protocolos de comunicación y negociación entre agentes.
- Implementar soluciones multiagente escalables y listas para entornos empresariales utilizando AgentCore.
Formato del Curso
- Seminario interactivo y discusión.
- Laboratorios prácticos con las características de orquestación de AgentCore.
- Casos de estudio de aplicaciones multiagente empresariales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Read AI Esenciales: Resúmenes y Perspectivas de las Reuniones
7 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial) en Argentina, está dirigida a profesionales principiantes que desean aprender a usar Read AI para capturar resúmenes de reuniones, extraer información clave y generar acciones con esfuerzo manual mínimo.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e instalar Read AI para reuniones en plataformas principales.
- Generar automáticamente resúmenes de reuniones y identificar acciones.
- Interpretar el análisis de participación y sentimiento proporcionado por Read AI.
- Compartir, editar y organizar resúmenes eficazmente para la colaboración del equipo.
Read AI: Flujos de Trabajo para Equipos Remotos
7 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está diseñado para profesionales de nivel intermedio que desean optimizar la colaboración del equipo remoto utilizando flujos de trabajo impulsados por IA y análisis Read AI.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo completos para reuniones de equipos remotos usando Read AI.
- Automatizar seguimientos y documentación para reducir la sobrecarga de las reuniones.
- Utilizar resúmenes de IA tanto para colaboración sincrónica como asincrónica.
- Seguir el compromiso del equipo y la responsabilidad a través de las perspectivas de Read AI.