Sistemas de IA Multiagente y Flujos de Trabajo de Producción con LangSmith

A medida que las aplicaciones de IA transicionan de simples chatbots a sistemas autónomos, comprender cómo coordinar múltiples agentes de IA y monitorizarlos en producción se está convirtiendo en una habilidad esencial. Este curso completo, solo de texto, te guía a través de los conceptos fundamentales de las arquitecturas multiagente, la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y la observabilidad de grado de producción. Aprenderás a diseñar flujos de trabajo de IA colaborativos y a utilizar LangSmith para rastrear, evaluar y optimizar tus sistemas. Lo que aprenderás: 1. Comprender los principios fundamentales de los flujos de trabajo agénticos y la colaboración multiagente. 2. Construir sistemas robustos de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para conectar LLMs con datos externos. 3. Configurar LangSmith para rastrear pasos de ejecución, monitorizar latencia y depurar interacciones complejas de agentes. 4. Implementar conjuntos de datos de evaluación para probar y mejorar sistemáticamente el rendimiento de tu aplicación de IA. 5. Diseñar prompts estructurados y gestionar el estado a través de múltiples agentes de IA cooperantes. 6. Aplicar prácticas modernas de observabilidad para transicionar tus prototipos de IA a sistemas de producción fiables. Comenzamos con la terminología clave y la mecánica central de los agentes LLM antes de progresar a patrones de diseño multiagente y técnicas prácticas de rastreo. A través de explicaciones escritas claras y recorridos de código estructurados, obtendrás un sólido dominio conceptual y práctico de la IA de producción. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, entusiastas de los datos y aprendices técnicos que son nuevos en los flujos de trabajo agénticos. No se requiere experiencia previa con LangSmith o diseño multiagente. Empieza a leer hoy mismo para desbloquear el potencial de la IA multiagente y la monitorización de grado de producción.