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Temario del curso

Introducción a los Entornos Python para Desarrollo Agencial

  • Configuración de Python, entornos virtuales y gestión de dependencias
  • Uso de Git y Docker para versionado y 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 de SDK y estilos arquitectónicos

Construcción de Agentes Funcionales en Python

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

Integración de Herramientas y APIs

  • Definición y registro de herramientas para uso del agente
  • 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 multi-agente utilizando AutoGen
  • Lógica de delegación de tareas y planificación
  • Orquestación dirigida por 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 registros estructurados y métricas de rendimiento

Despliegue y Consideraciones de Producción

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

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la programación en Python y gestión de paquetes
  • Experiencia con APIs REST y estructuras de datos JSON
  • Familiaridad básica con E/S asíncrona en Python

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por participante

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