Curso de Developing Multi-Agent Systems
Los sistemas multiagente (MAS) son un área de vanguardia de la inteligencia artificial en la que múltiples agentes de IA colaboran o compiten en entornos dinámicos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado que deseen dominar las habilidades para diseñar, construir e implementar MAS que resuelvan problemas complejos del mundo real.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios de las arquitecturas de sistemas multiagente.
- Implementar estrategias de comunicación, coordinación y toma de decisiones en MAS.
- Aplique la teoría de juegos para modelar las interacciones de los agentes y resolver conflictos.
- Aproveche marcos como JADE para crear soluciones MAS escalables.
- Aborde desafíos como la escalabilidad, la confianza y el comportamiento emergente en MAS.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a los sistemas multiagente
- Descripción general de los sistemas multiagente (MAS)
- Aplicaciones de MAS en dominios del mundo real
- Comparación con sistemas de agente único
Arquitecturas para sistemas multiagente
- Arquitecturas centralizadas frente a arquitecturas descentralizadas
- Enfoques híbridos y estratificados de MAS
- Herramientas y marcos para el desarrollo de MAS (por ejemplo, JADE, SPADE)
Agente Communication y Coordinación
- Communication protocolos y lenguajes (p. ej., FIPA ACL)
- Técnicas de coordinación: planificación, negociación y sincronización
- Comportamiento emergente y autoorganización en el MAS
Teoría de Juegos y Toma de Decisiones
- Fundamentos de la teoría de juegos para MAS
- Estrategias cooperativas vs competitivas
- Resolución de conflictos entre agentes
Aprendizaje en sistemas multiagente
- Aprendizaje por refuerzo en MAS
- Dinámicas de aprendizaje colaborativo y contradictorio
- Transferir el aprendizaje y el intercambio de conocimientos entre los agentes
Desafíos y Temas Avanzados
- Scalabilidad y rendimiento en grandes entornos MAS
- Confianza y seguridad en la comunicación con los agentes
- Consideraciones éticas e implicaciones del desarrollo del MAS
Manos a la obra Activities
- Implementación de un MAS básico para la asignación de recursos
- Simulación de la comunicación y coordinación de los agentes en un entorno dinámico
- Implementación de un MAS utilizando un marco como JADE
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los conceptos de inteligencia artificial
- Competencia en Python programación
- Familiaridad con la teoría de juegos y los sistemas distribuidos (recomendado)
Audiencia
- Investigadores de IA
- Ingenieros de IA
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By the end of this training, participants will be able to:
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By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the architecture and design principles of CrewAI.
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- Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
- Build, test, and run basic multi-agent scenarios.
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14 HorasThis instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to scale CrewAI systems, integrate with enterprise tools, and deploy automation solutions in production environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design scalable multi-agent systems using CrewAI.
- Integrate agents with enterprise tools like Slack, databases, and APIs.
- Implement monitoring, logging, and diagnostics for agent behavior.
- Deploy, manage, and scale CrewAI solutions in production environments.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Utilizar Grok AI para la ideación y generación de contenido.
- Optimizar el compromiso en redes sociales con respuestas impulsadas por IA.
- Automatizar la programación de publicaciones y el análisis de tendencias.
- Aprovechar la IA para la segmentación personalizada de audiencias.
- Garantizar un uso ético y efectivo de la IA en el marketing en redes sociales.
Customizing and Integrating Grok AI into Workflows
14 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel avanzado que desean personalizar e integrar Grok AI en los flujos de trabajo empresariales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura y las capacidades de la API de Grok AI.
- Personalizar Grok AI para necesidades empresariales específicas.
- Integrar Grok AI con sistemas empresariales y herramientas de automatización.
- Optimizar flujos de trabajo impulsados por IA para mejorar la eficiencia y escalabilidad.
- Garantizar la seguridad, el cumplimiento y el uso responsable de la IA.
Introduction to BabyAGI: Understanding Autonomous AI Agents
7 HorasThis instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to understand the fundamentals of BabyAGI and its applications.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the concept of autonomous AI agents.
- Set up and run BabyAGI in a local or cloud environment.
- Explore the workflow of task creation, prioritization, and execution.
- Identify potential use cases for AI automation with BabyAGI.
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14 HorasThis instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to build secure and compliant agent workflows using CrewAI in enterprise environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design secure and auditable workflows involving multiple agents.
- Implement data privacy strategies within autonomous systems.
- Integrate logging, governance, and compliance mechanisms.
- Deploy and monitor secure CrewAI-based systems in production environments.