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Comienza 4 July 2025 13:18

Termina 4 July 2025

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Tutorial en profundidad sobre la transferencia de OpenAI Agents SDK

Únase a nuestro tutorial completo sobre los traspasos de OpenAI Agents SDK y domine la creación de flujos de trabajo multiagente avanzados. Profundice en la integración de agentes de búsqueda web, Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y ejecución de código utilizando los últimos modelos de lenguaje como el gpt-4.1-mini y el gpt-4.1. Este.
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James Briggs

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Resumen

Únase a nuestro tutorial completo sobre los traspasos de OpenAI Agents SDK y domine la creación de flujos de trabajo multiagente avanzados. Profundice en la integración de agentes de búsqueda web, Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y ejecución de código utilizando los últimos modelos de lenguaje como el gpt-4.1-mini y el gpt-4.1.

Este curso, disponible en YouTube, pertenece a las categorías de Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación, brindando un enfoque práctico a los últimos desarrollos en tecnología de IA.

Programa de estudio

  • Introducción al SDK de Agentes de OpenAI
  • Visión general de los sistemas multi-agente
    Beneficios de usar agentes: búsqueda web, RAG y ejecución de código
  • Configuración e instalación
  • Instalación del SDK
    Configuración del entorno y requisitos
  • Comprendiendo la arquitectura del SDK
  • Componentes clave y flujos de trabajo
    Integración con LLMs (gpt-4.1-mini, gpt-4.1)
  • Construyendo agentes de búsqueda web
  • Diseño e implementación de estrategias de búsqueda
    Aprovechando las APIs para mejorar las capacidades de búsqueda
  • Desarrollo de agentes RAG (Generación Aumentada por Recuperación)
  • Conceptos de RAG y sus aplicaciones
    Mejores prácticas de implementación
  • Creación de agentes de ejecución de código
  • Configuración de entornos seguros para la ejecución de código
    Automatización de la ejecución de código con soporte de LLM
  • Orquestación avanzada de agentes
  • Diseño de flujos de trabajo multi-agente
    Gestión de la comunicación entre agentes
  • Solución de problemas y optimización
  • Depuración de interacciones entre agentes
    Mejora del rendimiento y precisión de los agentes
  • Estudios de caso y escenarios de aplicación
  • Casos de uso en el mundo real
    Evaluación del éxito en despliegue multi-agente
  • Tendencias futuras e innovaciones en sistemas basados en agentes
  • Tecnologías emergentes en agentes de IA
    El impacto futuro de la integración avanzada de LLM
  • Proyecto final
  • Diseño e implementación de un sistema multi-agente
    Presentación del proyecto y retroalimentación
  • Conclusión y próximos pasos
  • Recursos de aprendizaje adicionales
    Oportunidades de conexión y participación comunitaria

Asignaturas

Ciencias de la Computación