Técnicas Avanzadas de IA Agéntica

Resumen

This course equips learners with the essential skills and knowledge to design and implement sophisticated agent-based systems. The course covers long-term memory integration within agents, emphasizing the LangGraph framework.

Participants explore multi-agent architectures and state management, focusing on effective orchestration and data routing. Through hands-on projects, learners will implement agentic systems, culminating in the development of an Autonomous Knowledge Agent.

Programa

• Introducción al curso
Conoce a tus instructores y obtén una visión general de los sistemas agénticos avanzados y la estructura del curso.
• Memoria a largo plazo de agentes
Explora la memoria a largo plazo de los agentes: comprende las memorias semántica, episódica y procedimental. Aprende estrategias de almacenamiento y mejores prácticas para interacciones personalizadas y coherentes.
• Memoria a largo plazo de agentes en LangGraph
Aprende a mantener la memoria de los agentes en LangGraph utilizando bases de datos como SQLite y mejora la memoria a largo plazo de la IA con almacenamiento vectorial a través de LangMem para agentes robustos y conscientes de la sesión.
• Diseño de arquitectura para múltiples agentes
Explica los componentes centrales de los sistemas de múltiples agentes y cómo diseñar su arquitectura de alto nivel.
• Diseño de arquitecturas de múltiples agentes con LangGraph
Explora patrones fundamentales de arquitectura para múltiples agentes utilizando LangGraph. Diseña, implementa y visualiza flujos de trabajo de agentes orquestados y de igual a igual para escenarios del mundo real.
• Gestión del estado en sistemas de múltiples agentes
Evalúa métodos para rastrear y actualizar el estado del agente a lo largo de interacciones de múltiples turnos.
• Implementación de arquitecturas de múltiples agentes con LangGraph
Aprende a diseñar, implementar y orquestar flujos de trabajo de múltiples agentes utilizando LangGraph para canales de contenido estructurados, auditables y automatizados con agentes especializados y estado personalizado.
• Orquestación de actividades de agentes
Aplica técnicas de orquestación para coordinar múltiples acciones de agentes y lograr flujos de trabajo complejos.
• Orquestación de actividades de agentes con LangGraph
Aprende a orquestar flujos de trabajo de múltiples agentes con LangGraph, utilizando supervisores, transferencias, llamadas a herramientas y gestión de estado estructurado para sistemas de agentes escalables y modulares.
• Enrutamiento y flujo de datos en sistemas agénticos
Configura mecanismos de enrutamiento para gestionar el flujo de datos entre agentes en sistemas de múltiples agentes.
• Implementación de enrutamiento de datos en sistemas agénticos con LangGraph
Aprende a implementar el enrutamiento de datos basado en contenido, round-robin y por prioridad en sistemas agénticos utilizando los marcos LangGraph, Pydantic y LangChain.
• Proyecto de construcción de agentes: Agente de conocimiento autónomo
En este proyecto, desarrollarás UDA-Hub, una suite de toma de decisiones inteligente de múltiples agentes capaz de resolver tickets de soporte al cliente en múltiples plataformas.

---

Impartido por

Henrique Santana, Christopher Agostino and Joshua Bernhard

---

Materias

Computer Science