Descripción
- Diseñar e implementar agentes inteligentes listos para producción
- Aprovechar la API de OpenAI Assistants y herramientas complementarias
- Implementar sistemas robustos de gestión del conocimiento y memoria
- Crear agentes auto-mejorables con bucles de retroalimentación
- Orquestar sistemas multiagente colaborativos
- Mejorar los agentes con capacidades de voz y visión No encontrará ejemplos de juguete o asistentes frágiles que requieran supervisión constante. AI Agents in Action le enseña a construir una IA confiable capaz de manejar negociaciones de alto riesgo. Dominará la ingeniería de prompts para crear agentes con personalidades y perfiles distintos, y desarrollará colaboraciones multiagente que prosperan en entornos impredecibles. Más allá de simplemente aprender una nueva tecnología, descubrirá un enfoque transformador para la resolución de problemas. La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF y ePub de Manning Publications. Sobre la tecnología La mayoría de los sistemas de IA de producción requieren muchas interacciones orquestadas entre el usuario, los modelos de IA y una amplia variedad de fuentes de datos. Los agentes de IA capturan y organizan estas interacciones en componentes autónomos que pueden procesar información, tomar decisiones y aprender de las interacciones en segundo plano. Este libro le mostrará cómo crear agentes de IA y conectarlos para formar potentes sistemas multiagente. Sobre el libro En AI Agents in Action, aprenderá a construir asistentes listos para producción, sistemas multiagente y agentes de comportamiento. Dominará las partes esenciales de un agente, incluyendo el conocimiento y la memoria aumentados por recuperación, mientras crea aplicaciones multiagente que pueden usar herramientas de software, planificar tareas de forma autónoma y aprender de la experiencia. A medida que explore los muchos ejemplos interesantes, trabajará con herramientas de última generación como la API de OpenAI Assistants, GPT Nexus, LangChain, Prompt Flow, AutoGen y CrewAI. Qué incluye - Gestión del conocimiento y sistemas de memoria
- Bucles de retroalimentación para el aprendizaje continuo del agente
- Sistemas multiagente colaborativos
- Voz y visión artificial Sobre el lector Para programadores de Python intermedios. Sobre el autor Micheal Lanham es un innovador de software y tecnología con más de 20 años de experiencia en la industria. Ha escrito libros sobre aprendizaje profundo, incluido Evolutionary Deep Learning de Manning. Tabla de Contenidos 1 Introducción a los agentes y su mundo
2 Aprovechando el poder de los grandes modelos de lenguaje
3 Usando asistentes GPT
4 Explorando sistemas multiagente
5 Empoderando a los agentes con acciones
6 Construyendo asistentes autónomos
7 Ensamblando y usando una plataforma de agentes
8 Entendiendo la memoria y el conocimiento del agente
9 Dominando los prompts de los agentes con prompt flow
10 Razonamiento y evaluación de agentes
11 Planificación y retroalimentación de agentes
A Accediendo a los grandes modelos de lenguaje de OpenAI
B Entorno de desarrollo Python
Autor: Micheal Lanham
Editorial: Manning Publications
Publicado: 25/03/2025
Páginas: 344
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.25lbs
Tamaño: 9.13h x 7.32w x 0.87d
ISBN13: 9781633436343
ISBN10: 1633436349
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia Artificial | Sistemas Expertos
- Informática | Lenguajes | Python
- Informática | Inteligencia Artificial | Procesamiento del Lenguaje Natural
Sobre el autor
Micheal Lanham es un innovador de software y tecnología probado con más de 20 años de experiencia. Ha desarrollado una amplia gama de aplicaciones de software en áreas como juegos, gráficos, web, escritorio, ingeniería, inteligencia artificial, SIG y aplicaciones de aprendizaje automático para una variedad de industrias. A principios del milenio, Micheal comenzó a trabajar con redes neuronales y algoritmos evolutivos en el desarrollo de juegos.

