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Temario del curso
Introducción a CrewAI y Arquitectura Multi-Agente
- Resumen de conceptos y arquitectura de CrewAI
- Comprensión de los roles y flujos de los agentes
- Casos de uso y patrones de diseño
Diseño de Agentes y Herramientas Personalizados
- Definición de objetivos, memoria y comportamiento del agente
- Creación e integración de herramientas personalizadas
- Abstracción de herramientas y diseño modular
Colaboración Avanzada entre Agentes
- Secuenciación y sincronización de tareas
- Flujos anidados y en paralelo
- Toma de decisiones multi-agente
Integración de APIs y Sistemas
- Llamadas a APIs externas desde los agentes
- Incorporación de fuentes de datos en tiempo real
- Construcción de pipelines e inputs dinámicos
Orquestación Basada en Eventos
- Flujos de trabajo basados en detonantes y eventos personalizados
- Manejo de errores y lógica de respaldo (fallback)
- Uso de webhooks y programadores (schedulers)
Monitoreo, Pruebas y Optimización
- Observación del comportamiento y rendimiento del agente
- Depuración de flujos de trabajo y registro de eventos (logging)
- Estrategias de escalado y consejos de optimización
Implementación Práctica y Estudios de Caso
- Implementación de un caso de uso específico del dominio
- Estudio de caso: automatización empresarial con CrewAI
- Lecciones aprendidas y mejores prácticas
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Comprensión de los fundamentos de IA y aprendizaje automático
- Familiaridad con conceptos de integración de APIs y arquitectura de software
Público Objetivo
- Ingenieros de IA
- Investigadores
- Arquitectos de software
14 Horas