Agents Course

Notas

U1 Bonus: ¿Qué es la Llamada de funciones?

• Fine-Tuning de un LLM para llamar funciones

U1: ¿Qué son las Herramientas?

• Herramienta de un Agente IA
• Uso de las herramientas por parte de los Agentes IA

U1: ¿Qué son los LLMs?

• Algoritmo de Atención es el proceso clave de la arquitectura Transforme para identificar las palabras más relevantes en el proceso de predicción del siguiente token
• Entrenamiento de un LLM
• Modelo de Lenguaje Grande
• Proceso de predicción del siguiente token
• Tipos de Transformers
• Token

U1: Mensajes y tokens especiales

• Modelo base
• Modelo de instrucción
• Plantillas de chat en acción
• Plantillas de chat
• System Prompt

U1: ¿Qué es un Agente?

• Agente IA

U1: ¿Qué son los LLMs?

• Tokens especiales

U1: Acciones, Habilitando al Agente para Interactuar con su Entorno

• Acciones (Agente IA)
• Agente de Código
• Enfoque de Detener y Analizar

U1: Entendiendo los Agentes a través del Ciclo de Pensamiento, Acción y Observación

• Ciclo Pensamiento-Acción-Observación

U1: Observar, Integrando Feedback para Reflejar y Adaptar

• Observación (Agente IA)

U1: Pensamiento Interno y el Enfoque Re-Act

• Enfoque Re-Act
• Pensamientos (Agente IA)

U2 Bonus: ¿Qué es la observabilidad y evaluación de agentes?

• Evaluación de Agentes de IA
• Observabilidad en Agentes IA

U2: Sistemas de agentes múltiples

• Sistemas multi-agente

U2: Agentes de Recuperación

• Sistemas RAG con Agentes

U2: Agentes de Visión y Navegación

• Agentes de Visión
• Enfoque de proporcionar imágenes al inicio de un Agente de Visión
• Enfoque de proporcionar imágenes con Recuperación Dinámica