La transición de LLMs a agentes autónomos en programación e ingeniería de software

Resumen

Explora la evolución de los LLMs en agentes autónomos y su impacto transformador en las prácticas de programación e ingeniería de software, centrándose en aplicaciones prácticas y el potencial futuro.

Programa de estudio

• Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
Panorama de los LLMs: Capacidades y Limitaciones
Historia y evolución de los LLMs en la IA
• Evolución de los LLMs a Agentes Autónomos
Agentes autónomos: Definición y características
Cómo los LLMs forman la base para los agentes autónomos
Diferencias clave entre los LLMs y los agentes autónomos
• Impacto en la Programación e Ingeniería de Software
Mejoras en la generación y depuración de código
Automatización de tareas de desarrollo de software
Estudios de caso de herramientas basadas en LLM en ingeniería de software
• Diseño e Implementación de Agentes Autónomos
Arquitectura y componentes de los agentes autónomos
Integración con herramientas de ingeniería de software existentes
Mejores prácticas para implementar agentes autónomos
• Aplicaciones Prácticas
Síntesis automática de código y refactorización
Revisión de código inteligente y aseguramiento de calidad
Gestión de proyectos y optimización de recursos
• Potencial Futuro y Desafíos
El papel de los agentes autónomos en el futuro del desarrollo de software
Consideraciones éticas y uso responsable de la IA
Superación de barreras técnicas y de adopción
• Taller Práctico
Construcción de un agente autónomo simple usando un LLM
Estudio de caso: Automatización de una tarea de ingeniería de software
Proyecto grupal: Diseño de un agente autónomo para un caso de uso específico
• Conclusión y Lecturas Adicionales
Resumen de conceptos e ideas clave
Recursos para explorar más a fondo los LLMs y agentes autónomos
Discusión sobre tendencias emergentes y direcciones de investigación

Asignaturas

Programación