Diseñando Flujos de Trabajo Multiagente con AutoGen Studio

AutoGen es un marco de código abierto de Microsoft para crear aplicaciones multiagente que utilizan LLMs, herramientas, memoria e interacción con el usuario.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y arquitectos avanzados que desean diseñar y_deploy_agentes altamente personalizados utilizando las APIs basadas en Python, la capacidad de llamada de funciones y herramientas modulares de AutoGen.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes personalizados con lógica específica de roles y enruteo de herramientas.
• Construir flujos de trabajo dinámicos utilizando la llamada avanzada a 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 de reintento adaptativo.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• 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, por favor contáctenos para acordarlo.

AutoGen para la Automatización de IA Empresarial es un curso práctico centrado en la implementación de sistemas de agentes inteligentes escalables para automatizar operaciones comerciales complejas utilizando el marco AutoGen.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar arquitecturas multi-agente en plataformas y procesos empresariales utilizando el marco AutoGen.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y automatizar flujos de trabajo empresariales utilizando AutoGen y agentes LLM.
• Integrar AutoGen con LangChain para una orquestación y manejo de contexto avanzados.
• Construir pipelines RAG y conectar datos empresariales para la automatización contextual.
• Conectar agentes con plataformas empresariales como Slack, Jira y SharePoint.
• Escalar y monitorear implementaciones de AutoGen en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.

Construir Sistemas de Agentes LLM con AutoGen es un curso práctico enfocado en el desarrollo de sistemas multiagentes utilizando el marco AutoGen de Microsoft para modelos de lenguaje grandes (LLMs).

Esta formación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de IA y automatización que desean diseñar, implementar y orquestar sistemas multiagentes utilizando AutoGen con Python y LLMs.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar arquitecturas multiagente utilizando el marco de AutoGen.
• Configurar roles de agentes, capacidades y comportamientos de coordinación.
• Usar llamadas a funciones y manejo de memoria para interacciones entre agentes.
• Construir y probar flujos de trabajo de agentes LLM basados en Python para casos de uso reales.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Muchos 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, por favor póngase en contacto con nosotros para arreglarlo.

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

A través de una combinación de ejercicios prácticos y demostraciones, aprenderás cómo construir, gestionar y desplegar aplicaciones multi-agente alimentadas por Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).

Al final del curso, adquirirás una base sólida en la arquitectura en capas de AutoGen, dominarás la comunicación asincrónica entre agentes y explorarás casos de uso reales y mejores prácticas para desarrollar aplicaciones LLM impulsadas y escalables.