Fundamentos de agentes de IA

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y la IA generativa han desbloqueado numerosos casos de uso valiosos, como la creación de contenido y el resumen de documentos. Para aplicaciones más complejas como la automatización de flujos de trabajo, la asistencia en programación y los chatbots avanzados de atención al cliente, necesitamos que los LLM puedan tomar decisiones y desencadenar acciones en el mundo real: ¡aquí entran en juego los agentes de IA!En este itinerario de competencias, aprenderás qué son los agentes de IA y para qué pueden (y no pueden) utilizarse a través de ejemplos del mundo real.Descubrirás marcos prácticos como el bucle Thought-Action-Observation (TAO) y el prompting ReAct para conceptualizar mejor cómo los agentes de IA toman decisiones.Descubrirás qué hace que un agente de IA tenga éxito en producción y por qué tantos no logran salir de la fase de desarrollo. Aprenderás las últimas prácticas para construir sistemas agénticos escalables, como los patrones de diseño multiagente emergentes, el Model Context Protocol (MCP) y el protocolo Agent-to-Agent (A2A).¡Descubre cómo los agentes de IA pueden empezar a transformar tu forma de trabajar hoy mismo!