Implementa agentes de IA con OpenAI

Resumen

This course teaches you how to deploy fully functional, multi-agent AI systems using OpenAI’s latest tools and frameworks. You will learn how intelligent agents communicate, coordinate, and execute tasks together—then bring those capabilities into real-world applications through interactive interfaces and cloud deployment workflows.

Through hands-on lessons and guided demos, you’ll design and implement multi-agent architectures, build conversational interfaces with Streamlit, integrate external APIs, and enable structured communication using the Model Context Protocol (MCP) and Agent-to-Agent (A2A) messaging. You will also learn to secure your deployments, manage environment variables, monitor system performance, and ensure scalable, reliable operation across users and workloads.

By the end of this course, you will be able to:

- Explain the structure and roles of multi-agent systems, including coordinator, planner, reasoning, retrieval, and action agents. - Design and implement multi-agent communication workflows using MCP contexts and A2A message passing. - Build and deploy an interactive user interface using Streamlit to enable real-time agent interaction. - Connect the agent backend to external tools and APIs, enabling real-world task execution and workflow automation. - Deploy your multi-agent assistant securely to the cloud, managing API keys, environment variables, and runtime configurations. - Monitor, optimize, and scale multi-agent performance using practical evaluation metrics and deployment best practices. This course is ideal for AI engineers, software developers, automation professionals, and technical leaders who want to build production-ready AI assistants, agentic applications, and enterprise-grade multi-agent systems.

A basic understanding of Python, APIs, and foundational AI agent concepts is recommended. Join us to learn how to deploy intelligent multi-agent systems that are scalable, reliable, and ready for real-world use.

Programa

• Integración de Componentes de Agentes Inteligentes
Este módulo introduce la arquitectura y los principios de diseño detrás de la construcción de sistemas de asistentes personales multiagente. Los estudiantes explorarán los roles de los agentes planificador, ejecutor, de conocimiento y de interfaz, y comprenderán cómo colaboran estos componentes a través del Protocolo de Contexto Modelo (MCP). A través de ejercicios prácticos guiados con el SDK de AgentKit, diseñarás marcos modulares, conectarás agentes para un contexto compartido e implementarás patrones de comunicación segura que permitan una coordinación inteligente y confiabilidad en los flujos de trabajo de los agentes.
• Diseño de Interacción del Usuario y Personalización
Este módulo se centra en construir asistentes personales inteligentes orientados al usuario que ofrezcan experiencias conversacionales fluidas. Aprenderás a diseñar interfaces de chat intuitivas usando Streamlit, conectar backends multiagente a través de sesiones de AgentKit y habilitar respuestas de transmisión en tiempo real. El módulo también explora estrategias de personalización, como almacenar perfiles de usuario, adaptar el comportamiento de manera dinámica y mantener el contexto a largo plazo con MCP. Finalmente, implementarás automatización integrando APIs y herramientas externas, permitiendo que tu asistente ejecute acciones del mundo real de manera responsable y eficiente.
• Despliegue, Pruebas y Optimización
Este módulo guía a los estudiantes a través de la validación, el despliegue y la escalabilidad de sistemas de asistentes personales multiagente inteligentes. Comenzarás probando los flujos de razonamiento y coordinación, escribiendo casos de prueba estructurados y analizando el rendimiento a través de métricas de precisión de respuestas y latencia. Luego, empaquetarás y desplegarás tu asistente usando Streamlit Cloud, gestionarás configuraciones de entorno y habilitarás sesiones multiagente seguras a escala. El módulo concluye con un proyecto final donde desplegarás un asistente personal de IA completamente funcional, aplicando las mejores prácticas para pruebas, documentación y despliegue responsable de IA.

Impartido por

Edureka

Materias

Artificial Intelligence