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Flujos de Trabajo de LLM: Desde la Automatización hasta los Agentes de IA con Python
Explora el diseño e implementación de flujos de trabajo de agentes de IA con Python, desde la automatización básica hasta la construcción de un asistente virtual utilizando el SDK de Agentes de OpenAI, con ejemplos prácticos y código.
Shaw Talebi
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Resumen
Explora el diseño e implementación de flujos de trabajo de agentes de IA con Python, desde la automatización básica hasta la construcción de un asistente virtual utilizando el SDK de Agentes de OpenAI, con ejemplos prácticos y código.
Programa de estudio
- Introducción a los Flujos de Trabajo de IA
- Fundamentos de la Automatización con Python
- Comprensión de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs)
- Conectando Python con LLMs
- Técnicas de Automatización Intermedias
- Diseño de Flujos de Trabajo de Agentes de IA
- Construcción de un Asistente Virtual con el SDK de Agentes de OpenAI
- Mejorando el Asistente Virtual
- Temas Avanzados en Agentes de IA
- Despliegue y Escalamiento de Agentes de IA
- Conclusión y Direcciones Futuras
- Recursos y Aprendizaje Adicional
Visión general de los agentes de IA
Introducción a Python para flujos de trabajo de IA
Configuración del entorno de desarrollo
Esenciales de scripting en Python
Automatización de tareas con Python
Introducción al web scraping para la recolección de datos
¿Qué son los LLMs?
Casos de uso de LLMs en la automatización
Consideraciones éticas y mejores prácticas
Uso de la API de OpenAI con Python
Construcción de tareas básicas de lenguaje con LLMs (generación de texto, resumen)
Aprovechamiento de APIs para la automatización
Trabajo con JSON y serialización de datos
Programación y gestión de scripts en Python
Diagramación de tareas de agentes de IA
Integración de la toma de decisiones en flujos de trabajo
Manejo de excepciones y errores en flujos de trabajo de IA
Visión general del SDK de Agentes de OpenAI
Configuración e instalación del SDK
Creación de un asistente virtual simple
Implementación de la comprensión de lenguaje natural
Añadiendo memoria conversacional
Integración de fuentes de datos externas y APIs
Conversaciones multi-turno y gestión de diálogos
Comprensión contextual y modelado de intenciones del usuario
Personalización y aprendizaje de preferencias del usuario
Opciones de despliegue en la nube para aplicaciones en Python
Monitoreo y registro de flujos de trabajo de IA
Mejores prácticas para escalar agentes de IA
Tendencias emergentes en flujos de trabajo de agentes de IA
Oportunidades futuras con IA y automatización
Proyecto final: Construye tu propio flujo de trabajo de agente de IA
Libros y artículos recomendados
Comunidades y foros en línea
Herramientas y marcos para exploración avanzada
Asignaturas
Informática