Descubre qué son los agentes de IA, en qué se diferencian de los sistemas tradicionales de automatización e IA y por qué son importantes. Explorarás ejemplos reales, como bots de atención al cliente y agentes de viajes, para comprender componentes clave como la memoria, las herramientas y la orquestación.

¿Qué es un agente de IA?

Conoce a tu agente

Licencia para automatizar

¿Qué hace que un agente sea un agente?

Anatomía de un agente

La causa raíz

¿Ser o no ser agente?

El marco de decisión de los agentes

Crear o comprar: selecciona tu herramienta

Fundamentos de los agentes de IA

Profundiza en cómo piensan y actúan los agentes de IA mediante marcos como el ciclo Pensamiento-Acción-Observación (TAO) y los prompts de ReAct. Explorarás cómo interactúan los agentes con herramientas, con entornos y entre sí para crear sistemas multiagente más avanzados.

El ciclo Pensamiento-Acción-Observación

Descifrando el código TAO

Proceso de ciencia de datos

Sin reservas: TAO en acción

¿Piensan los agentes en ovejas eléctricas? El marco ReAct

CalculateGPT

ReAct: ¡reacciona!

¿Qué hay en la caja (de herramientas)?

Opciones

Extensiones

Funciones

Almacenes de datos

Organización de la caja de herramientas

Dominio de las herramientas

De uno a muchos: sistemas multiagente

Sistema monoagente

Sistema multiagente 

Uno frente a muchos

El patrón de gestión

¿Puedo hablar con el gestor?

Patrones y arquitecturas de diseño de agentes

Aprende a utilizar y diseñar agentes de IA con un propósito y con cuidado. En este capítulo se tratan barandillas esenciales, prácticas recomendadas útiles y cómo evaluar cuándo deben usarse soluciones con agentes. Estos conocimientos te permitirán aplicar los sistemas de agentes de forma ética y eficaz en contextos reales.

Cómo reducir al mínimo los riesgos con barandillas

En Garde!

Seguridad ante todo

Sistemas de agentes en el mundo real

Guía de agentes de IA

Examen del rendimiento

Resumen

Creación y uso responsables de agentes de IA

Cheat Sheet

Aprovecha el potencial de los agentes de IA y transforma tu forma de trabajar con sistemas de agentes. Este curso básico es para cualquiera que quiera comprender los conceptos fundamentales de los sistemas de IA con agentes sin escribir una sola línea de código.

Aprenderás en qué se diferencian los agentes de IA de las herramientas de automatización y los chatbots tradicionales, explorarás componentes clave como memoria, uso de herramientas y orquestación y descubrirás cuándo y cómo implementar soluciones basadas en agentes para problemas reales.
Este curso utiliza ejemplos comprensibles, desde agentes de atención al cliente hasta asistentes de programación, para desmitificar los sistemas de IA con agentes, su razonamiento y el uso y la creación responsables de agentes de IA.

Inscríbete ahora y da el primer paso hacia la próxima frontera de la IA.

Descubre el potencial de los agentes de IA y transforma tu forma de trabajar con sistemas agenticos. Este curso para principiantes está diseñado para cualquier persona que desee comprender los conceptos básicos de los sistemas de IA agencial sin escribir una sola línea de código.

Aprenderás en qué se diferencian los agentes de IA de las herramientas de automatización tradicionales y los chatbots, explorarás sus componentes clave, como la memoria, el uso de herramientas y la coordinación, y descubrirás cuándo y cómo implementar soluciones basadas en agentes para problemas del mundo real.
Desde agentes de atención al cliente hasta asistentes de codificación, este curso utiliza ejemplos fáciles de entender para desmitificar qué es lo que hace que los sistemas de IA sean agenticos, cómo razonan y cómo utilizar y crear agentes de IA de forma responsable.

Inscríbete ahora y da el primer paso para adentrarte en la próxima frontera de la IA.

Generative AI for Business

Descubre cómo funcionan los agentes de IA, sus diferencias con chatbots y su uso responsable sin programar.

Introducción a los agentes de IA

Aprende los fundamentos de los agentes de IA, sus componentes y usos reales, sin necesidad de programar.

Fundamentos de agentes de IA

VP of AI Curriculum, DataCamp

The Thought-Action-Observation Cycle

The Agentic Trinity: Model, Tools, and Orchestration

Maintaining Memory, State, Reasoning, and Planning

A Customer Support Agent Example

Let's Practice!

Patrones y arquitecturas de diseño de agentes - El ciclo Pensamiento-Acción-Observación

El ciclo Pensamiento-Acción-Observación

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