SMART MEET – Construyendo Agentes de IA con LangGraph

*Se realizará una convocatoria previa con proceso de selección de participantes

CUPOS LIMITADOS 

En este taller, los asistentes desarrollarán un agente de investigación de IA, un modelo avanzado basado en Large Language Models (LLMs) que permite analizar información, sintetizar conocimientos y generar informes detallados de manera automatizada. Exploraremos cómo estructurar estos agentes en varias etapas para mejorar su precisión y capacidad de razonamiento.

Objetivos del taller

• Comprender el concepto de agentes de investigación de IA y su aplicación en distintos campos.
• Explorar y utilizar LangGraph, un framework clave para la orquestación de flujos de trabajo en agentes LLM.
• Implementar un agente de IA utilizando GPT-4o, Pinecone, arXiv y Google (a través de SerpAPI).
• Aprender cómo pasar de un notebook de desarrollo a una aplicación funcional en Streamlit.
• Fomentar el trabajo colaborativo y la experimentación con tecnologías de vanguardia en IA.

Facilitadores

El taller será impartido por expertos en IA y miembros activos de la comunidad Tensor Flow Colombia, con experiencia en el desarrollo de agentes de IA y aplicaciones basadas en modelos de lenguaje.

Contenidos y metodología 

El taller tendrá una orientación 100% práctica y se dividirá en las siguientes secciones:

Parte 1: Introducción a los Agentes de Investigación con LangGraph

• Conceptos fundamentales sobre agentes de IA y su estructura en varias etapas.
• Introducción a LangGraph y cómo facilita la gestión de flujos de trabajo en agentes LLM.

Parte 2: Construcción de un Agente de IA con LangGraph

• Integración con GPT-4o, Pinecone y arXiv para búsqueda y generación de contenido.
• Uso de SerpAPI para consultas en Google y enriquecimiento de la información.
• Optimización del agente para mejorar la precisión y relevancia de los resultados.

Parte 3: Implementación en una Aplicación con Streamlit

• Conversión del modelo desarrollado en un prototipo funcional sobre Streamlit.
• Despliegue y demostración del agente en tiempo real.
• Discusión sobre posibles mejoras y casos de uso.

Público objetivo 

Este taller está dirigido a personas con conocimientos intermedios o avanzados en inteligencia artificial, aprendizaje automático y desarrollo de software. Para asegurar una experiencia de alta calidad, se realizará una selección previa de participantes, garantizando que los asistentes cuenten con el perfil adecuado para aprovechar el contenido.

Perfil recomendado

• Desarrolladores con experiencia en Python.
• Investigadores, ingenieros de sistemas y científicos de datos interesados en la automatización del análisis de información.
• Profesionales con experiencia en programación
• Estudiantes o docentes interesados en ciencia de datos, inteligencia artificial o áreas afines.

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