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Inicio 5 June 2026 10:24

Fin 5 June 2026

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Construyendo un Agente de Investigación con PydanticAI y Herramientas de Búsqueda Externas

Descubra cómo crear un agente de investigación utilizando el marco PydanticAI, incorporando capacidades de búsqueda externa y aprendiendo los pasos esenciales de configuración para construir herramientas de búsqueda efectivas impulsadas por modelos de lenguaje extensos (LLM).
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Sam Witteveen

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Resumen

Discover how to create a research agent using PydanticAI framework, incorporating external search capabilities and learning essential setup steps for building effective LLM-powered search tools.

Programa

  • Introducción a los Agentes de Investigación
  • Visión general de los agentes de investigación
    Importancia de la IA en la asistencia de investigación
    Ejemplos de agentes de investigación en uso
  • Introducción a PydanticAI
  • ¿Qué es PydanticAI?
    Características clave y capacidades
    Configuración de PydanticAI
  • Conceptos Esenciales de Pydantic
  • Entendiendo los modelos Pydantic
    Validación y serialización
    Integración de Pydantic con aplicaciones Python
  • Construcción del Núcleo de un Agente de Investigación
  • Configuración del entorno del proyecto
    Diseño de la arquitectura del agente
    Implementación de funcionalidades básicas usando PydanticAI
  • Integración de Herramientas de Búsqueda Externas
  • Visión general de herramientas de búsqueda externas y APIs
    Criterios para seleccionar herramientas de búsqueda
    Conexión de PydanticAI con recursos externos
  • Desarrollo de Capacidades de Búsqueda Potenciadas por LLM
  • Introducción a modelos de lenguaje grandes (LLMs)
    Uso de LLMs para mejorar la búsqueda
    Construcción de consultas de búsqueda conscientes del contexto
  • Práctica: Creación de un Agente de Investigación Básico
  • Desarrollo del agente paso a paso
    Implementación de modelos y validación de Pydantic
    Despliegue y prueba del agente básico
  • Funcionalidades Avanzadas y Optimización
  • Mejora del agente con capacidades adicionales
    Técnicas de optimización de rendimiento
    Asegurando precisión y fiabilidad
  • Despliegue y Mantenimiento
  • Mejores prácticas para desplegar agentes de investigación
    Monitoreo y actualización del agente
    Resolución de problemas comunes
  • Consideraciones Éticas y Mejores Prácticas
  • Uso ético de la IA en la investigación
    Privacidad de datos y consentimiento del usuario
    Mantenimiento de la transparencia y equidad
  • Conclusión y Tendencias Futuras
  • Resumen de los aprendizajes del curso
    Tendencias emergentes en agentes de investigación de IA
    Educación continua y recursos para seguir aprendiendo

Materias

Programming