Python para agentes autónomos: herramientas, SDK y orquestación

Introducción a los entornos de Python para el desarrollo agéntico

• Configuración de Python, entornos virtuales y gestión de dependencias
• Uso de Git y Docker para el control de versiones y el aislamiento
• Mejores prácticas para entornos reproducibles

Visión general de SDK y frameworks de agentes

• LangChain, AutoGen y otros SDK emergentes
• Estructura y ciclo de vida del agente: percepción, razonamiento y acción
• Comparación de capacidades y estilos arquitectónicos de los SDK

Construcción de agentes funcionales en Python

• Creación de un agente sencillo con LangChain
• Conexión de agentes con herramientas y APIs externas
• Gestión de entrada/salida, memoria y persistencia

Integración de herramientas y APIs

• Definición y registro de herramientas para el uso por parte de los agentes
• Integración segura de APIs y gestión de claves
• Uso de fuentes de datos externas y llamadas a funciones personalizadas

Orquestación de agentes y patrones de comunicación

• Colaboración multiagente con AutoGen
• Delegación de tareas y lógica de planificación
• Orquestación basada en eventos y asíncrona

Pruebas, depuración y observabilidad

• Prueba de agentes con entradas simuladas (mock) y entornos controlados
• Depuración del flujo de mensajes y la invocación de herramientas
• Implementación de registro estructurado y métricas de rendimiento

Despliegue y consideraciones de producción

• Empaquetado y contenerización de servicios de agentes de Python
• Integración con pipelines CI/CD
• Escala, monitoreo y mantenimiento de agentes de larga ejecución

Resumen y próximos pasos