Fundamentos del uso de herramientas agénticas en Python

Resumen

Master the practical building blocks of agentic systems in Python—prompt for structured outputs, define tool schemas, manage context windows, and build reliable self-correcting agent loops.

Programa

• Introducción a los Sistemas Agénicos
Resumen de los sistemas agénicos y sus aplicaciones
Conceptos clave en el diseño de sistemas agénicos
• Ingeniería de Prompts para Resultados Estructurados
Fundamentos del diseño de prompts en procesamiento de lenguaje natural
Técnicas para crear prompts efectivos y estructurados
Estudios de caso y ejemplos prácticos
• Definición de Esquemas de Herramientas
Introducción a los esquemas de herramientas y su importancia en sistemas agénicos
Métodos para diseñar esquemas de herramientas robustos
Implementación y prueba de esquemas de herramientas en Python
• Gestión de Ventanas de Contexto
Comprensión de las ventanas de contexto y su papel en la toma de decisiones
Estrategias para la gestión efectiva de ventanas de contexto
Implementación de la gestión de contexto en sistemas agénicos
• Construcción de Bucles de Auto-corrección Fiables
Principios básicos de los bucles de retroalimentación en sistemas agénicos
Técnicas para desarrollar mecanismos de auto-corrección
Construcción y prueba de bucles agénicos en Python
• Taller Práctico: Desarrollo de un Mini Sistema Agénico en Python
Guía paso a paso para construir un agente sencillo
Ejercicios colaborativos centrados en la integración de conceptos aprendidos
• Temas Avanzados y Direcciones Futuras
Exploración de patrones y técnicas agénicos avanzados
Discusión de tendencias emergentes y tecnologías en sistemas de agentes de IA

---

Materias

Artificial Intelligence