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Temario del curso
Introducción a CrewAI y arquitectura multiagente
- Descripción general de los conceptos y la arquitectura de CrewAI
- Comprensión de los roles y flujos de los agentes
- Casos de uso y patrones de diseño
Diseño de agentes y herramientas personalizados
- Definición de objetivos, memoria y comportamiento de los agentes
- Creación e integración de herramientas personalizadas
- Abstracción de herramientas y diseño modular
Colaboración avanzada entre agentes
- Secuenciación y sincronización de tareas
- Flujos anidados y paralelos
- Toma de decisiones entre múltiples agentes
Integración de APIs y sistemas
- Llamadas a APIs externas desde los agentes
- Incorporación de fuentes de datos en tiempo real
- Construcción de pipelines y entradas dinámicas
Orquestación basada en eventos
- Flujos de trabajo activados por eventos y eventos personalizados
- Manejo de errores y lógica de respaldo
- Uso de webhooks y programadores
Monitoreo, pruebas y optimización
- Observación del comportamiento y rendimiento de los agentes
- Depuración de flujos de trabajo y registro de eventos
- Estrategias de escalabilidad y recomendaciones de optimización
Implementación práctica y estudios de caso
- Implementación de un caso de uso específico del dominio
- Estudio de caso: automatización empresarial con CrewAI
- Lecciones aprendidas y mejores prácticas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Conocimientos fundamentales de inteligencia artificial y aprendizaje automático
- Familiaridad con conceptos de integración de APIs y arquitectura de software
Público objetivo
- Ingenieros de inteligencia artificial
- Investigadores
- Arquitectos de software
14 Horas