Temario del curso

Introducción a los Entornos Python para el Desarrollo Agente

  • Configuración de Python, entornos virtuales y gestión de dependencias
  • Uso de Git y Docker para versionado e aislamiento
  • Mejores prácticas para entornos reproducibles

Visión General de SDKs y Frameworks de Agentes

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

Construcción de Agentes Funcionales en Python

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

Integración de Herramientas y APIs

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

Orquestación y Patrones de Comunicación de Agentes

  • Colaboración multi-agente utilizando AutoGen
  • Lógica de delegación y planificación de tareas
  • Orquestación basada en eventos y asíncrona

Pruebas, Depuración y Observabilidad

  • Pruebas de agentes con entradas simuladas y entornos controlados
  • Depuración del flujo de mensajes e invocación de herramientas
  • Implementación de registro estructurado y métricas de rendimiento

Consideraciones para la Implementación y Producción

  • Empaquetado y contenerización de servicios de agentes Python
  • Integración con pipelines CI/CD
  • Escalabilidad, monitoreo y mantenimiento de agentes en ejecución prolongada

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de la programación en Python y gestión de paquetes
  • Experiencia con APIs REST y estructuras de datos JSON
  • Familiaridad básica con I/O asíncrono en Python

Público Objetivo

  • Ingenieros backend
  • Ingenieros de plataforma
  • Ingenieros de ML
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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