Curso de Enhancing AI Agents with Agentic Capabilities
Agentic AI mejora los agentes de IA tradicionales al permitir la toma de decisiones adaptativa, la definición autónoma de objetivos y el comportamiento de automejora.
Esta formación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio y especialistas en automatización que deseen integrar capacidades agentes en aplicaciones impulsadas por IA.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los principios de la IA agentes y la toma de decisiones autónoma.
- Implementar agentes de IA orientados a objetivos con técnicas de autooptimización.
- Integrar la colaboración entre múltiples agentes para la resolución de problemas complejos.
- Mejorar la interacción entre IA y humanos mediante experiencias de usuario adaptativas.
- Desplegar modelos de IA agentes en aplicaciones del mundo real.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos 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, contáctenos para organizarlo.
Programa del Curso
Introducción a Agentic AI
- Definición de capacidades agentivas en IA
- Diferencias clave entre agentes de IA tradicionales y agentivos
- Casos de uso de IA agentiva en diversas industrias
Desarrollo de Goal-Driven AI Agents
- Comprensión de la fijación autónoma de objetivos y prioridades
- Implementación del aprendizaje por refuerzo para la automejora
- Ajuste fino de los comportamientos de los agentes de IA basado en bucles de retroalimentación
Coordinación y Collaboration Multiagente
- Construcción de agentes de IA que colaboran y se comunican
- Delegación de tareas y asignación de roles en sistemas agentivos
- Ejemplos reales de trabajo en equipo multiagente
Interacción Adaptativa entre IA y Humanos
- Personalización de respuestas de IA basada en el comportamiento del usuario
- Conciencia contextual y toma de decisiones dinámica
- Diseño de UX para agentes de IA inteligentes y receptivos
Implementación de Agentic AI en Aplicaciones
- Integración de IA agentiva con APIs y herramientas de terceros
- Garantía de escalabilidad y eficiencia en implementaciones de IA
- Estudios de caso sobre implementaciones exitosas de IA agentiva
Consideraciones Éticas y Desafíos
- Equilibrio entre autonomía y control en agentes de IA
- Abordaje de sesgos y preocupaciones éticas en IA
- Marcos regulatorios para sistemas de IA autónomos
Tendencias Futuras en Agentic AI
- Avances emergentes en la autonomía de la IA
- Expansión de capacidades agentivas con nuevas tecnologías
- Predicciones sobre automatización y toma de decisiones impulsada por IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de agentes de IA y automatización
- Experiencia con programación Python
- Comprensión de integraciones de IA basadas en API
Público objetivo
- Desarrolladores de IA que mejoran sistemas autónomos
- Ingenieros de automatización que optimizan flujos de trabajo impulsados por IA
- Diseñadores de UX que mejoran las interacciones humano-agente
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Optimice los flujos de trabajo BabyAGI para lograr eficiencia y escalabilidad.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
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- Utilizar Grok AI para la ideación y generación de contenido.
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- Automatizar la programación de publicaciones y el análisis de tendencias.
- Aprovechar la IA para la segmentación personalizada de audiencias.
- Garantizar un uso ético y efectivo de la IA en el marketing en redes sociales.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura y las capacidades de la API de Grok AI.
- Personalizar Grok AI para necesidades empresariales específicas.
- Integrar Grok AI con sistemas empresariales y herramientas de automatización.
- Optimizar flujos de trabajo impulsados por IA para mejorar la eficiencia y escalabilidad.
- Garantizar la seguridad, el cumplimiento y el uso responsable de la IA.
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- Understand the concept of autonomous AI agents.
- Set up and run BabyAGI in a local or cloud environment.
- Explore the workflow of task creation, prioritization, and execution.
- Identify potential use cases for AI automation with BabyAGI.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Design secure and auditable workflows involving multiple agents.
- Implement data privacy strategies within autonomous systems.
- Integrate logging, governance, and compliance mechanisms.
- Deploy and monitor secure CrewAI-based systems in production environments.