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