Desde los conceptos básicos del agente hasta la implementación de producción, lo llevará a un viaje integral y profundo para comprender las tecnologías centrales y las aplicaciones prácticas de los agentes de IA, incluidas las herramientas del agente y la interoperabilidad de MCP, la ingeniería de contexto y la memoria de sesión, la evaluación y optimización de la calidad, el proceso completo desde el prototipo hasta la producción y la construcción de sistemas multiagente utilizando el protocolo Agent2Agent (A2A). Esta guía proporcionará un programa de aprendizaje detallado de 5 días que explica todos los aspectos de los agentes de IA: 📘 Día 1: Introducción a los agentes - Conceptos básicos de los agentes: Explore los conceptos fundamentales, las características definitorias y las diferencias entre la arquitectura de agentes y las aplicaciones LLM tradicionales, sentando las bases para construir sistemas inteligentes y autónomos. Contenido principal: • Definición y características de los agentes • Arquitectura de agentes inteligentes vs. aplicaciones tradicionales • Autonomía y capacidad de decisión • Análisis de escenarios de aplicación práctica 🛠️ Día 2: Herramientas de agente e interoperabilidad con MCP: obtenga una comprensión más profunda del mundo de las herramientas, cómo los agentes de IA "actúan" aprovechando las capacidades externas y las API, y explore la facilidad de descubrimiento y uso de herramientas que ofrece el Protocolo de contexto de modelo (MCP). Contenido principal: • Estrategia de integración de herramientas externas • Explicación detallada del protocolo MCP • Mejores prácticas para llamadas API • Composición y optimización de la cadena de herramientas 🧠 Día 3: Ingeniería de Contexto: Sesiones y Memoria - Explora cómo crear agentes de IA capaces de recordar interacciones pasadas y mantener el contexto. Aprende a implementar la memoria a corto y largo plazo para crear agentes más potentes capaces de gestionar tareas complejas de múltiples turnos. Contenido principal: • Gestión del estado de la sesión • Implementación de memoria a corto plazo • Almacenamiento de memoria a largo plazo • Procesamiento de diálogos multiturno 📊 Día 4: Calidad del Agente - Evaluación y Optimización de la Calidad: Aprenda a crear agentes de IA robustos y confiables mediante el dominio de las disciplinas clave para evaluar y mejorar los agentes. Este curso cubrirá la observabilidad, el registro y el rastreo para la visibilidad, así como métricas clave y estrategias de evaluación para optimizar el rendimiento de los agentes. Contenido principal: • Marco de evaluación de calidad • Observabilidad y monitoreo • Definición de métricas de rendimiento • Estrategia de optimización continua 🚀 Día 5: Del prototipo a la producción: Más allá de las pruebas locales, aprenda a implementar y escalar agentes de IA para su uso en el mundo real. Este curso cubrirá las mejores prácticas para implementar agentes para su uso por parte de otros, incluyendo cómo crear un verdadero sistema multiagente mediante el protocolo Agente2Agente (A2A). Contenido principal: • Implementación del entorno de producción • Arquitectura de sistema multiagente • Aplicación del protocolo A2A • Escalabilidad y mantenimiento
¿Por qué es tan importante esta guía? "Los agentes de IA representan la siguiente etapa de la evolución de la inteligencia artificial: desde sistemas dchatimg.ai/zh/buy/ai-agenta agentes inteligentes proactivos". Esta guía proporciona una ruta de aprendizaje completa desde la teoría hasta la práctica, permitiéndole dominar todas las habilidades necesarias para crear agentes de IA de nivel de producción. ¡No te pierdas nuestro curso intensivo de 5 días de Agentes de IA con Google! 🔗 https://t.co/533W0o6RO5