Introducción al desarrollo de agentes de IA

Resumen

Se espera que los agentes de IA se conviertan en un impulsor clave en la evolución de la inteligencia artificial a corto plazo. Los agentes de IA están revolucionando la IA generativa al aprovechar los LLMs como motores de razonamiento y usar herramientas (llamadas a funciones) para realizar tareas en varios pasos.

En este curso, Introducción al Desarrollo de Agentes de IA, aprenderás a crear estos agentes de IA. Primero, explorarás los fundamentos de los agentes de IA, incluyendo su arquitectura, tipos y casos de uso.

Luego, implementarás un marco básico de agentes de IA en Python. Finalmente, aprenderás a desarrollar agentes avanzados que utilicen LLMs para razonar, interactuar con su entorno y alcanzar objetivos.

Al final de este curso, tendrás las habilidades para construir aplicaciones de IA agenciales (con memoria y capacidades de uso de herramientas) para automatizar flujos de trabajo.

Programa de estudio

• Introducción al Curso
Visión general de los agentes de IA
Importancia de los agentes de IA en los sistemas modernos de IA
Objetivos y resultados del curso
• Fundamentos de los Agentes de IA
Definición y características
Tipos de agentes de IA (reactivos, deliberativos, interactivos)
Componentes clave: Percepción, Toma de Decisiones y Acción
Casos de uso y aplicaciones
• Arquitectura de los Agentes de IA
Comprensión de los entornos de los agentes
Componentes arquitectónicos clave (sensores, efectores, motores de razonamiento)
Introducción a herramientas y llamadas a funciones para la ejecución de tareas
• Implementación de Agentes de IA Básicos
Configuración del entorno de desarrollo
Construcción de un agente de IA simple en Python
Prueba de la funcionalidad del agente
• Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) en Agentes de IA
Visión general de los LLM y sus capacidades
Aprovechamiento de los LLM para tareas de razonamiento
Integración de LLM en la estructura básica del agente
• Desarrollo Avanzado de Agentes de IA
Diseño de agentes con capacidades de memoria
Construcción de agentes que utilizan herramientas
Caso de estudio: Automatización de tareas en múltiples pasos con agentes de IA
• Desarrollo de Aplicaciones de IA Agéntica
Comprensión de la interacción con el entorno
Estrategias para lograr objetivos complejos
Ejemplos y aplicaciones en el mundo real
• Proyecto del Curso
Desarrollo de un agente de IA funcional con características de memoria y uso de herramientas
Aplicación del agente de IA para automatizar un flujo de trabajo simple
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen de los aprendizajes clave
Tendencias futuras en el desarrollo de agentes de IA
Recursos adicionales y oportunidades de aprendizaje continuo

Enseñado por

Muhammad Sajid

Asignaturas

Ciencias de la Computación