Agents Course documentation
Autoevaluación Rápida (sin calificación)
Unit 0. Bienvenida al curso
Live 1. Como funciona el curso y preguntas y respuestas
Unit 1. Introducción a Agentes
Introducción¿Qué es un Agente?Prueba rápida 1¿Qué son los LLMs?Mensajes y tokens especiales¿Qué son las Herramientas?Prueba rápida 2Entendiendo los Agentes a través del Ciclo de Pensamiento, Acción y ObservaciónPensamiento Interno y el Enfoque Re-ActAcciones, Habilitando al Agente para Interactuar con su EntornoObservar, Integrando Feedback para Reflejar y AdaptarLibreria de Agentes DummyCreemos nuesto primer Agente usando smolagentsPrueba Final de Unidad 1Conclusión
Unidad 2. Frameworks para Agentes de IA
Unidad 2.1 Framework smolagents
Unidad 2.2 Framework LlamaIndex
Unidad 2.3 LangGraph
Unidad 3. Caso de Uso para Agentic RAG
Unidad Bonus 1. Fine-tuning de un LLM para Llamadas a Funciones
Unidad 4. Proyecto Final - Crear, Probar y Certificar tu Agente
Unidad Bonus 2. Observabilidad y Evaluación de Agentes
Bonus Unit 3. Agentes en Juegos con Pokémon
Autoevaluación Rápida (sin calificación)
¡¿Qué?! ¿Otro Quiz? Lo sabemos, lo sabemos, … 😅 Pero este breve quiz sin calificación está aquí para ayudarte a reforzar conceptos clave que acabas de aprender.
Este quiz cubre Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), sistemas de mensajes y herramientas; componentes esenciales para entender y construir agentes de IA.
P1: ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor una herramienta de IA?
P2: ¿Cómo utilizan los agentes de IA las herramientas como forma de “actuar” en un entorno?
P3: ¿Qué es un Modelo de Lenguaje Grande (LLM)?
P4: ¿Cuál de las siguientes opciones describe mejor el papel de los tokens especiales en los LLMs?
P5: ¿Cómo procesan internamente los mensajes de usuario los modelos de chat de IA?
¿Lo entendiste? ¡Genial! Ahora sumerjámonos en el flujo completo del Agente y comencemos a construir tu primer Agente de IA!
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