Diseño de agentes de IA: Ventana de contexto y fundamentos de gestión de tokens

A medida que los agentes de IA participan en conversaciones más largas y complejas, la administración de la ventana de contexto se convierte en un desafío crítico para evitar errores de ejecución y controlar los costos de API.Este curso lo guía a través de los conceptos fundamentales de los límites de token, el seguimiento del uso del contexto y la optimización de la memoria de su agente. Pasará de escribir scripts simples a diseñar agentes de IA robustos y conscientes del estado que gestionen de manera inteligente su propio historial de conversaciones. Lo que aprenderás: - Comprenda los fundamentos de la tokenización y cómo los modelos de lenguaje grandes procesan el contexto. - Rastrear el uso de tokens dinámicamente dentro de un bucle de ejecución de agente activo. - Aplicar estrategias de compactación y resumen de conversaciones cuando se alcanzan los umbrales. - Implementar técnicas de ventanas deslizantes para mantener un historial relevante sin exceder los límites. - Configurar mecanismos de recuperación para manejar desbordamientos de token inesperados. Comenzará con definiciones básicas y cálculos de tokens antes de pasar a estructuras de código paso a paso para ejecutar bucles y gestión de memoria.El material se centra en explicaciones escritas claras y fragmentos de código prácticos que puede adaptar a cualquier marco LLM moderno. Este curso está diseñado para desarrolladores y programadores de IA principiantes que están en transición a flujos de trabajo agentic, sin necesidad de experiencia previa en agentes de IA.Comience a leer hoy para dominar los aspectos esenciales de una arquitectura de memoria de IA eficiente.