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Temario del curso
Introducción a los sistemas multiagente
- Definición de sistemas multiagente en el ecosistema de IA.
- Ventajas y desafíos principales.
- Casos de uso y aplicaciones en entornos empresariales.
AgentCore para la orquestación multiagente
- Arquitectura de orquestación de AgentCore.
- Gestión de múltiples agentes en flujos de trabajo.
- Taller práctico: orquestación de interacciones simples entre agentes.
Modelos de colaboración y comunicación
- Patrones de paso de mensajes y memoria compartida.
- Estrategias de negociación y asignación de tareas.
- Taller práctico: implementación de protocolos de colaboración entre agentes.
Especialización y asignación de roles
- Diseño de agentes especializados para distintas tareas.
- Equilibrio entre autonomía y coordinación.
- Taller práctico: creación de agentes con roles específicos.
Escalar sistemas multiagente
- Consideraciones arquitectónicas para la escala empresarial.
- Monitoreo del rendimiento y balanceo de carga.
- Taller práctico: escalado de un sistema orquestado de agentes.
Gobernanza, seguridad y cumplimiento
- Capacidad de auditoría y observabilidad para flujos de trabajo multiagente.
- Modelos de permisos y seguridad.
- Caso de estudio: cumplimiento normativo en entornos regulados.
Tendencias futuras en IA multiagente
- Evolución de la colaboración autónoma.
- Investigaciones emergentes sobre colectividades de agentes.
- Implicaciones estratégicas para la adopción empresarial.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Experiencia en diseño de sistemas distribuidos.
- Conocimiento de los servicios de AWS y arquitecturas basadas en la nube.
Público objetivo
- Arquitectos de sistemas.
- Investigadores en IA.
- Equipos de estrategia empresarial.
14 Horas