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Descubra cómo los agentes de IA observan, razonan y actúan de forma autónoma mediante el uso de herramientas, la memoria, estrategias de planificación y arquitecturas de múltiples agentes para tareas complejas del mundo real.
Al final de esta lección, comprenderás:
Un modelo de lenguaje responde preguntas. Un agente logra objetivos. La diferencia es el ciclo: los agentes observan su entorno, razonan sobre qué hacer, toman acciones utilizando herramientas y repiten hasta completar la tarea. Esta lección cubre la arquitectura, los patrones y los modos de falla de los sistemas de IA agentes modernos.
Flujos de trabajo agentes: creación de sistemas de inteligencia artificial multiagente forma parte de AI Canopy
Flujos de trabajo agentes: creación de sistemas de inteligencia artificial multiagente forma parte de AI Canopy. Actualiza para desbloquear la lección completa, los cuestionarios, el seguimiento del progreso y todas las academias.
Gratis durante 7 días. Cancela cuando quieras, sin preguntas.