Construcción de sistemas multi-agente con CrewAI y AutoGen

A medida que la inteligencia artificial evoluciona, las interacciones de un solo prompt están siendo reemplazadas por sistemas multi-agente colaborativos que pueden manejar flujos de trabajo complejos de forma autónoma. Si desea comprender cómo múltiples agentes de AI pueden trabajar juntos para resolver problemas intrincados, este curso basado en texto es su punto de partida. Pasará de comprender conceptos básicos de AI a diseñar equipos de AI funcionales y coordinados. Al explorar la mecánica central de los frameworks agentic modernos, aprenderá a asignar roles, gestionar la memoria y orquestar tareas utilizando CrewAI y AutoGen. Lo que aprenderá: Comprender los conceptos fundamentales y la terminología de los sistemas multi-agente y la AI autónoma; Diseñar agentes de AI personalizados con roles, objetivos y contextos específicos utilizando CrewAI; Configurar patrones de conversación y flujos de trabajo colaborativos utilizando AutoGen; Aplicar técnicas fundamentales de prompt engineering para mejorar la confiabilidad y el razonamiento de los agentes; Integrar conceptos básicos de tool calling y retrieval-augmented generation (RAG) para expandir las capacidades de los agentes; Coordinar tareas complejas gestionando las interacciones de los agentes, la memoria y la delegación de tareas. El curso comienza con la terminología esencial y la arquitectura básica de los sistemas agentic antes de pasar a la implementación práctica. Leerá explicaciones claras, patrones arquitectónicos y fragmentos de código escritos que demuestran cómo construir y escalar sus propios flujos de trabajo de agentes de AI. Este curso está diseñado íntegramente para principiantes. No se requiere experiencia previa en machine learning ni experiencia avanzada en programación, solo curiosidad sobre el futuro de la AI. Comience a leer hoy y descubra cómo construir su primer equipo de AI autónomo.