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Temario del curso
Introducción a los agentes de IA interactivos
- Vista general de las capacidades interactivas de AgentCore
- Diseño de flujos de trabajo enriquecidos con memoria y herramientas
- Casos de uso en analítica, automatización y soporte
Trabajo con AgentCore Memory
- Configuración de la persistencia de sesiones
- Diseño de flujos de trabajo multietapa y conscientes del contexto
- Laboratorio práctico: creación de un agente de análisis de datos habilitado con memoria
Cálculo dinámico con el Code Interpreter
- Operaciones admitidas y restricciones de seguridad
- Ejecución segura de transformaciones y cálculos
- Laboratorio práctico: habilitación de transformaciones de datos en tiempo real
Interacción en tiempo real con el Browser Tool
- Configuración de la herramienta de navegador para flujos de trabajo de agentes
- Recuperación de datos e interacciones con la interfaz de usuario
- Laboratorio práctico: creación de un agente con capacidades de interacción web
Combinación de memoria, código y herramientas de navegador
- Encadenamiento de flujos de trabajo a través de memoria y herramientas
- Diseño de flujos de trabajo interactivos multimodales
- Laboratorio práctico: creación de un asistente de atención al cliente
Pruebas y observabilidad
- Depuración de flujos de trabajo interactivos
- Registro y monitoreo del uso de herramientas
- Laboratorio práctico: tableros de observabilidad para agentes interactivos
Mejores prácticas para la implementación empresarial
- Equilibrio entre interactividad, seguridad y gobernanza
- Optimización para el rendimiento y la experiencia de usuario
- Estudios de caso de adopción empresarial
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con Python o JavaScript para prototipado
- Comprensión del diseño de aplicaciones impulsadas por LLM
- Familiaridad con flujos de trabajo de datos en la nube
Público objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático (ML)
- Científicos de datos
- Desarrolladores centrados en la experiencia de usuario (UX)
14 Horas