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Temario del curso

Fundamentos de los Agentes Autónomos

  • Conceptos clave detrás de la IA agéntica
  • Tipos de marcos de trabajo de agentes autónomos
  • Direcciones emergentes de investigación

Dentro de BabyAGI

  • Lógica de generación y priorización de tareas
  • Bucles de ejecución y estructuras de memoria
  • Fortalezas y limitaciones del diseño de BabyAGI

Comparación de BabyAGI con Otros Agentes

  • Agentes y planificadores de tareas basados en LLM
  • Marcos de orquestación multi-agente
  • Modelos de agentes reactivos vs. deliberativos

Evaluación de la Autonomía y el Control

  • Niveles de autonomía en sistemas de IA
  • Modelos de supervisión e intervención humana (human-in-the-loop)
  • Modos de falla y factores de riesgo

Aplicaciones y Casos de Uso en el Mundo Real

  • Automatización de la investigación
  • Flujos de trabajo de conocimiento empresarial
  • Tareas de exploración y razonamiento autónomas

Evaluación de Desempeño y Benchmarking

  • Criterios para evaluar agentes autónomos
  • Pruebas de estrés y análisis de comportamiento
  • Metodologías de evaluación comparativa

Diseño e Implementación de Sistemas Agénticos

  • Consideraciones arquitectónicas
  • Integración con herramientas organizacionales
  • Escalabilidad y gestión operativa

Traectorias Futuras en la Autonomía de la IA

  • Evolución de los marcos agénticos
  • Posibles avances y limitaciones
  • Implicaciones estratégicas para la investigación y la industria

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos avanzados de IA
  • Experiencia con flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning)
  • Familiaridad con arquitecturas de agentes autónomos

Público Objetivo

  • Investigadores en IA
  • Líderes de innovación
  • Estrategas de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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