Diseño de Flujos de Trabajo con Múltiples Agentes en AutoGen Studio

AutoGen es un marco de trabajo de código abierto desarrollado por Microsoft para construir aplicaciones multiagente que utilizan modelos de lenguaje grande (LLM), herramientas, memoria e interacción del usuario.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y arquitectos de nivel avanzado que deseen diseñar y desplegar agentes profundamente personalizados mediante las API basadas en Python de AutoGen, las capacidades de llamada de funciones y las cadenas modulares de herramientas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes personalizados con lógica específica por rol y enrutamiento de herramientas.
• Construir flujos de trabajo dinámicos mediante el uso avanzado de llamadas de funciones y cambio de contexto.
• Implementar módulos de memoria y marcos de planificación dentro de equipos de agentes.
• Gestionar estados de error multiagente y mecanismos adaptativos de reintento.

Formato del curso

• Clase interactiva con discusión.
• Abundancia de ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

AutoGen para Automatización Empresarial de IA es un curso práctico centrado en la implementación de sistemas escalables e inteligentes basados en agentes para automatizar operaciones empresariales complejas mediante el framework AutoGen.

Esta formación presencial impartida por instructores (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de la IA con un nivel intermedio-avanzado que deseen desplegar arquitecturas multiagente en plataformas y procesos empresariales utilizando el framework AutoGen.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y automatizar flujos de trabajo empresariales mediante AutoGen y agentes LLM.
• Integrar AutoGen con LangChain para una orquestación avanzada y el manejo del contexto.
• Crear pipelines RAG y conectar datos empresariales para automatización contextualizada.
• Conectar agentes con plataformas empresariales como Slack, Jira y SharePoint.
• Escalar y supervisar implementaciones de AutoGen en entornos de producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva con sesiones de debate.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarla.

Construir sistemas de agentes LLM con AutoGen es un curso práctico centrado en el desarrollo de sistemas multiagente utilizando el framework AutoGen de Microsoft para modelos de lenguaje grande (LLM).

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales de inteligencia artificial y automatización de nivel intermedio que deseen diseñar, implementar y orquestar sistemas multiagente utilizando AutoGen con Python y LLM.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar arquitecturas multiagente utilizando el framework AutoGen.
• Configurar roles de agente, capacidades y comportamientos de coordinación.
• Utilizar la invocación de funciones y la gestión de memoria para las interacciones entre agentes.
• Construir y probar flujos de trabajo de agentes LLM basados en Python para casos de uso reales.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Este taller de 1 día, diseñado para desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la IA, le ayudará a comprender y aprovechar el poder de los sistemas de IA autónoma utilizando AutoGen v0.4.

A través de una combinación de ejercicios prácticos y demostraciones en vivo, aprenderá cómo construir, gestionar e implementar aplicaciones multiagente impulsadas por Modelos de Lenguaje Grande (LLM).

Al final del curso, adquirirá una sólida base en la arquitectura en capas de AutoGen, dominará la comunicación asíncrona entre agentes y explorará casos de uso reales y mejores prácticas para desarrollar aplicaciones escalables e inteligentes impulsadas por LLM.