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Duración 14 horas
Temario del curso
Fundamentos de los agentes autónomos
- Conceptos clave detrás de la IA agéntica
- Tipos de marcos de trabajo de agentes autónomos
- Direcciones emergentes de investigación
Dentro de BabyAGI
- Lógica de generación y priorización de tareas
- Bucles de ejecución y estructuras de memoria
- Fortalezas y limitaciones del diseño de BabyAGI
Comparación de BabyAGI con otros agentes
- Agentes y planificadores de tareas basados en LLM
- Marcos de trabajo de orquestación multiagente
- Modelos de agentes reactivos frente a deliberativos
Evaluación de la autonomía y el control
- Niveles de autonomía en sistemas de IA
- Modelos de supervisión e intervención humana (human-in-the-loop)
- Modos de fallo y factores de riesgo
Aplicaciones y casos de uso en el mundo real
- Automatización de la investigación
- Flujos de conocimiento empresarial
- Tareas de exploración autónoma y razonamiento
Criterios de referencia (Benchmarking) y evaluación del rendimiento
- Criterios para evaluar agentes autónomos
- Pruebas de estrés y análisis del comportamiento
- Metodologías de evaluación comparativa
Diseño e implementación de sistemas agénticos
- Consideraciones arquitectónicas
- Integración con las herramientas organizacionales
- Escalabilidad y gestión operativa
Traectorias futuras en la autonomía de la IA
- Evolución de los marcos agénticos
- Potenciales avances y restricciones
- Implicaciones estratégicas para la investigación y la industria
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos avanzados de IA
- Experiencia con flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning)
- Conocimiento de las arquitecturas de agentes autónomos
Público objetivo
- Investigadores en IA
- Líderes de innovación
- Estrategas de IA
