Agentes de IA: Construcción de Sistemas Multi-Agente Autónomos

Acerca de este curso

¿Quieres ir más allá de los chatbots y aprender a construir agentes de IA que piensan, planifican y actúan de forma autónoma? En este curso diseñarás y programarás agentes inteligentes capaces de razonar, usar herramientas, recordar contexto y colaborar entre sí para resolver tareas complejas. Aprenderás los fundamentos de los sistemas multi-agente, cómo orquestar la comunicación entre agentes, integrar modelos de lenguaje (LLMs) con APIs y bases de datos, y desplegar arquitecturas autónomas listas para producción. Al finalizar, serás capaz de diseñar tu propio sistema multi-agente autónomo, desde la arquitectura y el prompting hasta la orquestación, la memoria y las herramientas que le dan verdadera autonomía.

Qué es un agente de IA y cómo se diferencia de un simple chatbot
Técnicas de prompt engineering y razonamiento (Chain-of-Thought, ReAct)
Integración de herramientas externas mediante function calling y APIs
Uso de memoria a corto y largo plazo con bases de datos vectoriales
Diseño y orquestación de sistemas multi-agente
Comunicación y coordinación entre múltiples agentes
Despliegue seguro de agentes de IA en producción
Construcción de un sistema multi-agente autónomo completo

Contenido del Curso

Fundamentos de los Agentes de IA
Qué es un agente de IA y en qué se diferencia de un chatbot tradicional, arquitecturas de agentes (percepción, razonamiento, acción), y el rol de los modelos de lenguaje (LLMs) como motor de decisión de un agente autónomo.

Prompt Engineering y Razonamiento de Agentes
Técnicas de prompt engineering orientadas a agentes, patrones de razonamiento como Chain-of-Thought y ReAct, y cómo un agente descompone un objetivo en pasos y decide qué acción tomar en cada momento.

Herramientas y Memoria: Dotando de Autonomía al Agente
Integración de herramientas externas mediante function calling y APIs, uso de memoria a corto y largo plazo, y bases de datos vectoriales para dar contexto persistente y autonomía real al agente.

Sistemas Multi-Agente: Orquestación y Comunicación
Frameworks de orquestación multi-agente, patrones de comunicación entre agentes, definición de roles y jerarquías, y coordinación de múltiples agentes para resolver tareas complejas de forma colaborativa.

Integración con APIs, Seguridad y Despliegue en Producción
Conexión de agentes con servicios y APIs externas, buenas prácticas de seguridad al manejar credenciales y datos sensibles, despliegue de agentes en la nube y monitoreo del comportamiento del sistema en producción.

Proyecto Final: Sistema Multi-Agente Autónomo
Diseño y construcción de un sistema completo con múltiples agentes que colaboran para resolver una tarea real: definición de roles, orquestación, integración de herramientas y memoria, despliegue y documentación del proyecto final.

Calificaciones y reseñas de los estudiantes

4.0

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hace 7 años

Amazing Tutor, Many thanks for the course. You have explained the course so nicely. I thoroughly enjoyed the course and will be looking forward to your new courses.

hace 7 años

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Agentes de IA: Construcción de Sistemas Multi-Agente Autónomos

Acerca de este curso

¿Qué aprenderás?

Contenido del Curso

Fundamentos de los Agentes de IA
Qué es un agente de IA y en qué se diferencia de un chatbot tradicional, arquitecturas de agentes (percepción, razonamiento, acción), y el rol de los modelos de lenguaje (LLMs) como motor de decisión de un agente autónomo.

Prompt Engineering y Razonamiento de Agentes
Técnicas de prompt engineering orientadas a agentes, patrones de razonamiento como Chain-of-Thought y ReAct, y cómo un agente descompone un objetivo en pasos y decide qué acción tomar en cada momento.

Herramientas y Memoria: Dotando de Autonomía al Agente
Integración de herramientas externas mediante function calling y APIs, uso de memoria a corto y largo plazo, y bases de datos vectoriales para dar contexto persistente y autonomía real al agente.

Sistemas Multi-Agente: Orquestación y Comunicación
Frameworks de orquestación multi-agente, patrones de comunicación entre agentes, definición de roles y jerarquías, y coordinación de múltiples agentes para resolver tareas complejas de forma colaborativa.

Integración con APIs, Seguridad y Despliegue en Producción
Conexión de agentes con servicios y APIs externas, buenas prácticas de seguridad al manejar credenciales y datos sensibles, despliegue de agentes en la nube y monitoreo del comportamiento del sistema en producción.

Proyecto Final: Sistema Multi-Agente Autónomo
Diseño y construcción de un sistema completo con múltiples agentes que colaboran para resolver una tarea real: definición de roles, orquestación, integración de herramientas y memoria, despliegue y documentación del proyecto final.

Navegación

Legales

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¿Qué aprenderás?

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Fundamentos de los Agentes de IA Qué es un agente de IA y en qué se diferencia de un chatbot tradicional, arquitecturas de agentes (percepción, razonamiento, acción), y el rol de los modelos de lenguaje (LLMs) como motor de decisión de un agente autónomo.

Prompt Engineering y Razonamiento de Agentes Técnicas de prompt engineering orientadas a agentes, patrones de razonamiento como Chain-of-Thought y ReAct, y cómo un agente descompone un objetivo en pasos y decide qué acción tomar en cada momento.

Herramientas y Memoria: Dotando de Autonomía al Agente Integración de herramientas externas mediante function calling y APIs, uso de memoria a corto y largo plazo, y bases de datos vectoriales para dar contexto persistente y autonomía real al agente.

Sistemas Multi-Agente: Orquestación y Comunicación Frameworks de orquestación multi-agente, patrones de comunicación entre agentes, definición de roles y jerarquías, y coordinación de múltiples agentes para resolver tareas complejas de forma colaborativa.

Integración con APIs, Seguridad y Despliegue en Producción Conexión de agentes con servicios y APIs externas, buenas prácticas de seguridad al manejar credenciales y datos sensibles, despliegue de agentes en la nube y monitoreo del comportamiento del sistema en producción.

Proyecto Final: Sistema Multi-Agente Autónomo Diseño y construcción de un sistema completo con múltiples agentes que colaboran para resolver una tarea real: definición de roles, orquestación, integración de herramientas y memoria, despliegue y documentación del proyecto final.

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Fundamentos de los Agentes de IA
Qué es un agente de IA y en qué se diferencia de un chatbot tradicional, arquitecturas de agentes (percepción, razonamiento, acción), y el rol de los modelos de lenguaje (LLMs) como motor de decisión de un agente autónomo.

Prompt Engineering y Razonamiento de Agentes
Técnicas de prompt engineering orientadas a agentes, patrones de razonamiento como Chain-of-Thought y ReAct, y cómo un agente descompone un objetivo en pasos y decide qué acción tomar en cada momento.

Herramientas y Memoria: Dotando de Autonomía al Agente
Integración de herramientas externas mediante function calling y APIs, uso de memoria a corto y largo plazo, y bases de datos vectoriales para dar contexto persistente y autonomía real al agente.

Sistemas Multi-Agente: Orquestación y Comunicación
Frameworks de orquestación multi-agente, patrones de comunicación entre agentes, definición de roles y jerarquías, y coordinación de múltiples agentes para resolver tareas complejas de forma colaborativa.

Integración con APIs, Seguridad y Despliegue en Producción
Conexión de agentes con servicios y APIs externas, buenas prácticas de seguridad al manejar credenciales y datos sensibles, despliegue de agentes en la nube y monitoreo del comportamiento del sistema en producción.

Proyecto Final: Sistema Multi-Agente Autónomo
Diseño y construcción de un sistema completo con múltiples agentes que colaboran para resolver una tarea real: definición de roles, orquestación, integración de herramientas y memoria, despliegue y documentación del proyecto final.