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- UNIDAD 1.- Introducción a los agentes de IA7
- 1.1Qué es un agente de IA
- 1.2Características clave de un agente de IA.
- 1.3El ciclo del agente: percibir, razonar y actuar.
- 1.4Evolución de los agentes: desde agentes reactivos simples hasta agentes de aprendizaje y agentes basados en LLM.
- 1.5Sistemas multiagente y futuro colaborativo.
- 1.6Taxonomía de agentes y criterios de clasificación.
- 1.7Componentes fundamentales de un agente moderno: percepción, memoria, planificación, razonamiento, herramientas y actuadores.
- UNIDAD 2.- Arquitecturas y modelos de agentes10
- 2.1Arquitecturas clásicas de agentes: PEAS y BDI.
- 2.2Agentes basados en modelos de lenguaje.
- 2.3El LLM como núcleo de razonamiento del agente.
- 2.4Prompt engineering avanzado para control de agentes.
- 2.5Frameworks populares: ReAct, Plan-and-Execute y Reflection / Self-Critique.
- 2.6Agentes con memoria y contexto.
- 2.7Memoria a corto y largo plazo y bases de datos vectoriales.
- 2.8Retrieval Augmented Generation (RAG).
- 2.9Agentes con uso de herramientas y function calling.
- 2.10Seguridad y control en el uso de herramientas.
- UNIDAD 3.- Desarrollo de agentes de IA9
- 3.1Entorno de desarrollo y herramientas principales.
- 3.2Python como lenguaje de referencia para IA.
- 3.3Librerías clave para construir agentes.
- 3.4Diseño de agentes: objetivos, tareas, arquitectura y modelo base.
- 3.5Diseño del flujo de razonamiento y toma de decisiones.
- 3.6Taller práctico de construcción de un agente simple de investigación y resumen.
- 3.7Taller práctico de implementación de un agente con memoria y uso de herramientas.
- 3.8Depuración, pruebas y evaluación de agentes.
- 3.9Métricas, estrategias de validación y mejora de la fiabilidad.
- UNIDAD 4.- Sistemas Multi-Agente (MAS)8
- 4.1Agentes para automatización de tareas complejas y workflows inteligentes.
- 4.2RPA inteligente y automatización dinámica.
- 4.3Agentes aplicados al desarrollo de software: generación de código, testing y debugging.
- 4.4Agentes para investigación científica y descubrimiento.
- 4.5Aplicaciones en finanzas: trading, análisis de riesgo y asesoramiento.
- 4.6Agentes en robótica y sistemas autónomos físicos.
- 4.7Agentes creativos en contenido, diseño y música.
- 4.8Agentes personales y asistentes cognitivos avanzados.
- UNIDAD 6.- Orquestación, despliegue y escalado de agentes5
- 5.1Plataformas y herramientas para orquestación de agentes y sistemas multiagente.
- 5.2Estrategias de despliegue en cloud, edge e híbrido.
- 5.3Monitorización, logging y gestión del ciclo de vida de los agentes.
- 5.4Escalabilidad y rendimiento en entornos reales.
- 5.5Human-in-the-Loop (HITL): supervisión, control humano y colaboración efectiva entre personas y agentes.
- UNIDAD 7.- Ética, seguridad y gobernanza de agentes de IA5
- 6.1Sesgos y equidad en agentes autónomos.
- 6.2Responsabilidad, transparencia y explicabilidad en la toma de decisiones.
- 6.3Seguridad de agentes frente a amenazas internas y externas.
- 6.4El problema del alineamiento en agentes avanzados.
- 6.5Impacto socioeconómico de los agentes de IA en el trabajo, las profesiones y la organización social.
- UNIDAD 8.- El futuro de los agentes de IA y la inteligencia general artificial (AGI)5
- 7.1Tendencias emergentes: agentes auto-mejorables, aprendizaje por refuerzo profundo y agentes encarnados.
- 7.2Razonamiento de sentido común y comprensión profunda.
- 7.3El papel de los agentes en la evolución hacia la AGI.
- 7.4Simbiosis humano-agente y modelos de colaboración aumentada.
- 7.5Desafíos abiertos y oportunidades de investigación en la frontera de los agentes de IA.
Simbiosis humano-agente y modelos de colaboración aumentada.
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