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Curso

Agentes de IA con Hugging Face smolagents

Avanzado3 h

Aprende a crear agentes inteligentes que razonen, actúen y resuelvan tareas del mundo real utilizando Python.

Python3 h10 vídeos30 ejercicios2,300 XP2,527Certificado de logro

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Descripción del curso

Los agentes de IA están cambiando cómo trabajamos con datos y software. Desde automatizar flujos de trabajo hasta ayudar a los usuarios con tareas complejas, los agentes pueden buscar, razonar y actuar por ti. En este curso, aprenderás a crear agentes con smolagents, un framework de Python ligero desarrollado por Hugging Face.Practica con Code Agents y herramientasEmpezarás entendiendo qué hace especiales a los code agents y por qué son tan potentes. Luego, crearás tu primer agente desde cero usando smolagents para generar y ejecutar código en Python. También aprenderás a conectar herramientas integradas y a crear herramientas personalizadas para ampliar lo que tus agentes pueden hacer.Haz que los agentes sean más inteligentes con RAG y memoriaA continuación, usarás retrieval-augmented generation (RAG) para ayudar a los agentes a extraer información de grandes colecciones de documentos. Irás un paso más allá creando sistemas de Agentic RAG: agentes que razonan en múltiples pasos para obtener mejores respuestas. También aprenderás a añadir memoria para que los agentes gestionen repreguntas de forma natural y lleven un seguimiento de lo ya realizado.Coordina sistemas multiagente y valida resultadosEn el capítulo final, construirás sistemas multiagente que coordinan agentes especialistas a través de un manager. Añadirás intervalos de planificación, usarás callbacks para entender el comportamiento del agente y validarás las respuestas finales, de modo que tus agentes se mantengan confiables y fáciles de usar.Al terminar el curso, sabrás crear agentes que se anticipan, colaboran y ejecutan tareas con eficacia.

Requisitos previos

Programa de formación

Contenido del curso

2

Agentic RAG y agentes de múltiples pasos

Transforma tu pipeline de RAG tradicional en un sistema agentic que recupera información de forma iterativa y razona a lo largo de múltiples pasos. Crea herramientas con estado para admitir recuperación avanzada, guía a los agentes con intervalos de planificación para mejorar los resultados y usa callbacks para seguir y personalizar el comportamiento del agente en tiempo de ejecución.
Empezar capítulo
3

Sistemas multiagente, memoria y validación

Aborda flujos de trabajo complejos orquestando equipos de agentes especializados bajo la coordinación de un manager. Añade memoria para mantener el contexto entre interacciones, depura el comportamiento del agente usando trazas de ejecución y pasos de razonamiento, e implementa estrategias sólidas de validación para garantizar respuestas fiables y de alta calidad.
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Agentes de IA con Hugging Face smolagents

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