Introducción al desarrollo de agentes de IA

Resumen

AI agents are set to become a key driver in the evolution of artificial intelligence in the near term. AI agents are revolutionizing generative AI by leveraging LLMs as reasoning engines and using tools (function calls) to perform multistep tasks.

In this course, Introduction to Developing AI Agents, you’ll learn to create these AI agents. First, you’ll explore the fundamentals of AI agents, including their architecture, types, and use cases.

Next, you’ll implement a basic AI agent framework in Python. Finally, you’ll learn to develop advanced agents that leverage LLMs to reason, interact with its environment, and achieve goals.

By the end of this course, you’ll have the skills to build agentic AI Applications (with memory and tool-using capabilities) to automate workflows.

Programa

• 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

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Impartido por

Muhammad Sajid

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Materias

Computer Science