Resumen
Descubra cómo Spotify construyó agentes de IA autónomos utilizando LangGraph para agilizar el análisis de costos en la nube, con una arquitectura de múltiples agentes, planificación de tareas y capacidades de reparación automática de consultas para ofrecer conocimientos accionables de optimización de costos.
Programa de estudio
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- Introducción a los Agentes de IA Autónomos
-- Resumen de los agentes de IA
-- Importancia en el análisis de costos en la nube
- Entendiendo el Análisis de Costos en la Nube
-- Conceptos básicos de la gestión de costos en la nube
-- Desafíos en el análisis de costos en la nube
-- Métricas clave y KPIs
- Introducción a LangGraph
-- Resumen de la tecnología LangGraph
-- Beneficios para la construcción de agentes de IA
- Arquitectura Multi-Agente
-- Principios de diseño de sistemas multi-agente
-- Coordinación entre agentes
-- Protocolos de comunicación
- Planificación de Tareas para Agentes de IA
-- Descomposición y asignación de tareas
-- Programación y priorización
-- Manejo de entornos dinámicos
- Reparación Automática de Consultas
-- Detección y corrección de errores
-- Refinamiento iterativo de consultas
-- Casos de uso en el análisis de costos
- Proveer Información Accionable
-- Interpretación y visualización de datos
-- Presentación de ideas para optimización de costos
-- Soporte para la toma de decisiones de las partes interesadas
- Estudio de Caso: Implementación de Spotify
-- Resumen del caso de uso de Spotify
-- Desafíos y soluciones específicas
-- Resultados e impacto en la gestión de costos
- Consideraciones Prácticas
-- Gestión de escalabilidad y rendimiento
-- Consideraciones de seguridad y cumplimiento
-- Integración con sistemas existentes
- Tendencias Futuras en IA Autónoma para la Nube
-- Tecnologías emergentes
-- Avances en análisis de costos
- Resumen y Conclusión
-- Conclusiones clave del curso
-- Rutas de aprendizaje futuras y recursos
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