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Temario del curso

Introducción a los sistemas multiagente

  • Definición de sistemas multiagente en el ecosistema de la IA.
  • Principales beneficios y desafíos.
  • Casos de uso empresarial y aplicaciones.

AgentCore para la orquestación de sistemas multiagente

  • Arquitectura de orquestación de AgentCore.
  • Gestión de múltiples agentes a lo largo de flujos de trabajo.
  • Laboratorio práctico: orquestación de interacciones simples entre agentes.

Modelos de colaboración y comunicación

  • Patrones de paso de mensajes y memoria compartida.
  • Estrategias de negociación y asignación de tareas.
  • Laboratorio práctico: implementación de protocolos de colaboración entre agentes.

Especialización y asignación de roles

  • Diseño de agentes especializados para distintas tareas.
  • Equilibrio entre autonomía y coordinación.
  • Laboratorio práctico: creación de agentes específicos por rol.

Escalado de sistemas multiagente

  • Consideraciones arquitecturales para el escalado empresarial.
  • Supervisión del rendimiento y equilibrio de carga.
  • Laboratorio práctico: escalado de un sistema de agentes orquestados.

Gobernanza, seguridad y cumplimiento normativo

  • Capacidad de auditoría y visibilidad en flujos de trabajo multiagente.
  • Modelos de permisos y seguridad.
  • Análisis de caso: cumplimiento normativo en entornos regulados.

Futuras direcciones de la IA multiagente

  • Tendencias en colaboración autónoma.
  • Investigación emergente sobre colectivos de agentes.
  • Implicaciones estratégicas para la adopción empresarial.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólidos conocimientos sobre sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  • Experiencia en el diseño de sistemas distribuidos.
  • Conocimiento de los servicios de AWS y arquitecturas basadas en la nube.

Público objetivo

  • Arquitectos de sistemas.
  • Investigadores de inteligencia artificial.
  • Equipos de estrategia empresarial.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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