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Temario del curso

1. Introducción a las aplicaciones con LLMs y AutoGen v0.4

  • Resumen de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs): comprensión de sus capacidades y aplicaciones. 
  • Introducción a AutoGen v0.4: exploración de sus características, arquitectura y cómo simplifica el desarrollo de sistemas de IA agéntica.

2. Conceptos clave y componentes de AutoGen

  • Comprensión del marco en capas:
    • Capa central: arquitectura dirigida por eventos que soporta flujos dinámicos.
    • API AgentChat: creación de agentes orientados a tareas mediante APIs de alto nivel.
    • Extensiones: integración de agentes personalizados, herramientas y módulos de memoria para funcionalidad mejorada.
  • Mensajería asíncrona: implementación de estilos de interacción basados en eventos y solicitud-respuesta. 

3. Construcción de tu primera aplicación multiagente

  • Definición de agentes: creación de agentes asistente y usuario proxy. 
  • Establecimiento de comunicación entre agentes: configuración de mensajería asíncrona entre agentes. 
  • Implementación de una aplicación de ejemplo: desarrollo de un sistema simple multiagente para resolver una tarea específica. 
  • Herramientas de observabilidad y depuración: uso del seguimiento integrado de métricas y trazado de mensajes para monitoreo en tiempo real. 

4. Estudios de caso y mejores prácticas

  • Aplicaciones reales: análisis de implementaciones exitosas de AutoGen en diversas industrias.
  • Mejores prácticas: pautas para diseñar aplicaciones LLM eficientes y escalables usando AutoGen.
  • Desafíos y soluciones: abordaje de los problemas comunes durante el desarrollo y sus respectivas soluciones.
  • Preguntas y respuestas

El taller está dirigido a: 

  • desarrolladores de software
  • cientoíficos de datos
  • ingenieros de datos
  • personas con formación o inclinación en programación que desean aprender sobre programación de IA.

Requerimientos

Requisitos previos: programación en Python

 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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