AutoGen avanzado: agentes personalizados y uso dinámico de herramientas

Repaso de los conceptos fundamentales de AutoGen

• Definición de agentes y grupos
• Llamada a funciones y encadenamiento de roles
• Limitaciones de los agentes integrados y dónde se requiere personalización

Creación de agentes personalizados con Python

• Definir el comportamiento de agentes utilizando subclases de user_proxy y AssistantAgent
• Inyectar lógica específica por rol y toma de decisiones
• Crear módulos de agentes reutilizables y mixins

Integración y enrutamiento avanzado de herramientas

• Registro, vinculación e invocación de herramientas
• Enrutamiento condicional de entradas a herramientas específicas
• Gestión de cadenas de herramientas de varios pasos y acciones compuestas

Planificación y gestión del contexto

• Diseño de descomponedores de tareas y planificadores intermedios
• Mantener el contexto entre agentes encadenados
• Implementación de memoria con alcance para sesiones de larga duración

Mecanismos de manejo de errores y recuperación

• Detección y gestión de interacciones fallidas o incompletas
• Reintentos desencadenados por agentes y lógica de respaldo
• Registro, depuración y validación de respuestas

Colaboración multiagente con roles personalizados

• Coordinación de especialistas dentro de grupos de agentes dinámicos
• Orquestación de bucles de razonamiento y flujos de trabajo cooperativos
• Separación de roles frente a fusión de roles en la asignación de tareas

Estrategias de despliegue en el mundo real

• Optimización para el rendimiento y los costos (uso de tokens, caché)
• Integración de flujos de trabajo de AutoGen en aplicaciones web o pipelines
• Seguridad, observabilidad e integración de comentarios de los usuarios

Resumen y próximos pasos