Gen AI: Agentes de IA - Haciendo que los LLM trabajen juntos de manera organizada

Resumen

Explore cómo los agentes de IA combinan modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), herramientas y roles personalizados para realizar tareas de manera autónoma y tomar decisiones, permitiendo que múltiples agentes manejen cooperativamente flujos de trabajo complejos y logren objetivos de proyectos más grandes.

Programa de estudio

• Introducción a los Agentes de IA
Visión general de los agentes de IA y sus capacidades
Componentes clave: LLM, herramientas y roles personalizados
• Comprensión de los Modelos de Lenguaje Extenso (LLM)
Conceptos básicos de los LLM y sus aplicaciones
Cómo los LLM generan y procesan el lenguaje natural
Limitaciones y desafíos en el uso de LLM
• Integración de Herramientas con LLM
Revisión de herramientas comunes utilizadas con LLM
Diseño de combinaciones de herramientas efectivas para agentes de IA
Implementación de APIs para extender la funcionalidad
• Definición e Implementación de Roles Personalizados
Creación de roles personalizados para agentes de IA
Asignación y gestión de tareas basadas en roles
Estrategias para la optimización de roles en la ejecución de tareas
• Autonomía de Tarea y Decisión en Agentes de IA
Cómo realizan los agentes de IA tareas de forma autónoma
Mecanismos de toma de decisiones autónomas
Equilibrio entre autonomía y control
• Colaboración entre Agentes Múltiples
Protocolos de comunicación para la cooperación entre agentes
Diseño de flujos de trabajo para sistemas multi-agente
Resolución de conflictos y construcción de consensos
• Estudios de Caso de Agentes de IA en Flujos de Trabajo Complejos
Ejemplos del mundo real de sistemas multi-agente
Análisis de factores de éxito y oportunidades de aprendizaje
• Proyecto: Diseño de un Sistema Multi-Agente
Identificación de un problema adecuado para agentes de IA
Desarrollo de un plan para la cooperación entre agentes
Implementación y prueba del sistema
• Tendencias Futuras en el Desarrollo de Agentes de IA
Tecnologías emergentes y su impacto
Consideraciones éticas y desafíos futuros
• Conclusión
Resumen de los puntos clave de aprendizaje
Oportunidades para un mayor aprendizaje e investigación

Asignaturas

Ciencias de la Computación