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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a los sistemas multiagente
- Definición de los sistemas multiagente en el ecosistema de IA
- Beneficios y desafíos principales
- Casos de uso y aplicaciones empresariales
AgentCore para la orquestación multiagente
- Arquitectura de orquestación de AgentCore
- Gestión de múltiples agentes a través de flujos de trabajo
- Práctica de laboratorio: orquestar interacciones simples entre agentes
Modelos de colaboración y comunicación
- Patrones de paso de mensajes y memoria compartida
- Estrategias de negociación y asignación de tareas
- Práctica de laboratorio: implementación de protocolos de colaboración entre agentes
Especialización y asignación de roles
- Diseño de agentes especializados para diferentes tareas
- Equilibrio entre autonomía y coordinación
- Práctica de laboratorio: creación de agentes específicos por rol
Escala de los sistemas multiagente
- Consideraciones arquitectónicas para la escala empresarial
- Monitoreo del rendimiento y equilibrio de carga
- Práctica de laboratorio: escalar un sistema de agentes orquestado
Gobernanza, seguridad y cumplimiento normativo
- Auditabilidad y observabilidad en flujos de trabajo multiagente
- Modelos de permisos y seguridad
- Estudio de caso: cumplimiento normativo en entornos regulados
Direcciones futuras de la IA multiagente
- Tendencias en la colaboración autónoma
- Investigación emergente en colectivos de agentes
- Implicaciones estratégicas para la adopción empresarial
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de sistemas de IA y aprendizaje automático
- Experiencia en el diseño de sistemas distribuidos
- Familiaridad con los servicios de AWS y las arquitecturas en la nube
Público objetivo
- Arquitectos de sistemas
- Investigadores en IA
- Equipos de estrategia empresarial
