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Temario del curso

Introducción a los Agentes de IA Interactivos

  • Descripción general de las capacidades interactivas de AgentCore
  • Diseño de flujos de trabajo ricos con memoria y herramientas
  • Casos de uso en análisis, automatización y soporte

Trabajo con la Memoria de AgentCore

  • Configuración de la persistencia de sesiones
  • Diseño de flujos de trabajo multipaso y conscientes del contexto
  • Ejercicio práctico de laboratorio: construcción de un agente de análisis de datos con memoria

Cómputo dinámico con el Intérprete de código

  • Operaciones admitidas y restricciones de seguridad
  • Ejecución segura de transformaciones y cálculos
  • Ejercicio práctico de laboratorio: habilitación de transformaciones de datos en tiempo real

Interacción en tiempo real con la Herramienta de navegador

  • Configuración de la herramienta de navegador para flujos de trabajo de agentes
  • Recuperación de datos e interacciones con la interfaz de usuario
  • Ejercicio práctico de laboratorio: construcción de un agente con capacidades de interacción web

Combinación de Memoria, Código y Herramientas de Navegador

  • Cadena de flujos de trabajo a través de la memoria y las herramientas
  • Diseño de flujos de trabajo interactivos multimodales
  • Ejercicio práctico de laboratorio: construcción de un asistente de atención al cliente

Pruebas y Observabilidad

  • Depuración de flujos de trabajo interactivos
  • Registro (logging) y monitoreo del uso de herramientas
  • Ejercicio práctico de laboratorio: paneles de observabilidad para agentes interactivos

Mejores prácticas para la implementación empresarial

  • Equilibrio entre interactividad, seguridad y gobernanza
  • Optimización para el rendimiento y la experiencia del usuario
  • Estudios de casos de adopción empresarial

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con Python o JavaScript para prototipado
  • Comprensión del diseño de aplicaciones impulsadas por LLM
  • Familiaridad con flujos de trabajo de datos basados en la nube

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de Machine Learning (ML)
  • Científicos de datos
  • Desarrolladores enfocados en la Experiencia de Usuario (UX)
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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