Comienza a aprender Agentes AI
Para aprender sobre agentes de AI, sigue estos pasos: Comienza con GenAI y los modelos de lenguaje, que son las bases de esta tecnología. Aprende a diseñar prompts para interactuar con AI. Gestiona bien los datos para mejorar las respuestas de AI. Luego, descubre los envoltorios de API y RAG para mejorar la generación de contenido. Finalmente, construye un agente AI simple, evalúa su rendimiento y aprende sobre memoria y colaboración entre agentes. Con esto, estarás listo para desarrollar agentes AI avanzados.
Contenido tomado de www.tiktok.com
Ir a la fuente (Posiblemente con anuncios)Paso a paso
- Introducción a GenAI.
- Conceptos básicos de LLMs.
- Conceptos básicos de Ingeniería de Prompts.
- Introducción a envoltorios de API.
- Fundamentos de RAG.
- Manejo y procesamiento de datos.
- Introducción a Agentes AI.
- Aprender marcos agentivos.
- Construcción de un agente AI simple.
- Evaluación de agentes.
- Memoria agentiva.
- Flujo de trabajo agentivo.
- Colaboración multiagente.
- Aprender RAG agentivo.
- Listo para construir agentes AI avanzados.
Un agente de inteligencia artificial es un programa que puede realizar tareas de manera autónoma utilizando algoritmos avanzados de AI.
Comienza con una introducción a GenAI y los modelos de lenguaje, luego avanza a la ingeniería de prompts y el manejo de datos.
GenAI se refiere a la inteligencia artificial generativa, que es capaz de generar contenido nuevo a partir de patrones aprendidos.
LLM son modelos que pueden procesar y generar texto basado en grandes cantidades de datos lingüísticos.
La ingeniería de prompts es la técnica de diseñar instrucciones para obtener respuestas útiles de un modelo AI.
RAG se refiere a la Recuperación Augmentada con Generación, un enfoque para mejorar las respuestas AI mediante la integración de datos externos.
La evaluación se hace probando la eficacia del agente en tareas específicas y ajustando su rendimiento según los resultados.
La memoria agentiva es la capacidad de un agente AI para recordar y utilizar experiencias pasadas en tareas futuras.
Es la capacidad de múltiples agentes AI para trabajar juntos en una tarea, compartiendo información y recursos.
Se requiere conocimiento en GenAI, RAG, marcos agentivos, y habilidades en programación y evaluación de AI.
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