Crear agentes de IA con Python: LangChain, RAG y sistemas multiagente

La demanda de ingenieros de IA capaces de crear aplicaciones sofisticadas y conscientes del contexto está creciendo rápidamente.Domine las habilidades de ingeniería fundamentales necesarias para crear sistemas de IA autónomos que interactúen, razonen y resuelvan problemas. Este curso lo guía a través de la creación de agentes de IA robustos usando Python y marcos líderes como LangChain y AutoGen.Al final, tendrá el conocimiento práctico para pasar de simples llamadas a modelos de lenguaje grande a diseñar arquitecturas complejas y multiagentes listas para la producción. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos básicos de los agentes de IA, la gestión de memoria, el uso de herramientas y la ingeniería rápida y eficaz. * Aplicar técnicas de generación aumentada de recuperación (RAG) para conectar las salidas de LLM en fuentes de datos externas y confiables. * Construir agentes capaces de razonamiento complejo y la planificación utilizando marcos de gestión de estado como LangGraph. * Practicar el desarrollo de sistemas de colaboración multi-agente utilizando marcos como AutoGen para resolver problemas de varios pasos. * Configurar entornos de desarrollo robustos de Python e implementar estrategias de prueba básicas para la confiabilidad del agente. * Diseñar flujos de trabajo de agentes listos para la producción centrándose en el manejo de errores y consideraciones de rendimiento. Comenzamos con la terminología fundamental y la configuración de su entorno, luego avanzamos paso a paso a través de implementaciones prácticas de RAG, sistemas de agente único y, finalmente, interacciones avanzadas de agentes múltiples.Este curso es para principiantes en ingeniería de IA o desarrolladores familiarizados con Python que desean aplicar sus habilidades para construir agentes inteligentes. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático o aprendizaje profundo. Comience a crear su primera generación de aplicaciones de IA inteligentes hoy mismo.