Módulo 4: Agentic AI
🤖 Módulo 4: Agentic AI
Sección titulada «🤖 Módulo 4: Agentic AI»Duración estimada: 6-8 semanas
🎯 Objetivos de Aprendizaje
Sección titulada «🎯 Objetivos de Aprendizaje»Al finalizar este módulo, serás capaz de:
- Implementar RAG avanzado con retrieval híbrido y reranking
- Diseñar agentes autónomos con ReAct, ReWOO, Plan-and-Solve
- Integrar function calling con herramientas externas
- Aplicar técnicas avanzadas de prompt engineering
- Instrumentar agentes con observabilidad completa
- Construir sistemas multimodales (texto + imagen + audio)
📋 Contenido
Sección titulada «📋 Contenido»- Retrieval híbrido: dense + sparse + reranking
- Chunk strategies: fixed, semantic, agentic
- Lab: RAG con Reranking Cohere
- Herramientas: LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Cohere Rerank
- ReAct: Reasoning + Acting
- ReWOO: Reasoning Without Observation
- Plan-and-Solve, Tree of Thoughts
- Lab: Agente Multi-Herramienta
- Herramientas: LangGraph, CrewAI, AutoGen
- OpenAI Function Calling vs Tools API
- Schema validation con Pydantic
- Lab: Agente con APIs Externas
- Herramientas: OpenAI API, Azure OpenAI, Pydantic
- Chain-of-Thought, Self-Consistency, Tree of Thoughts
- Few-shot prompting optimizado
- Lab: Benchmark de Técnicas
- Herramientas: LangSmith, Braintrust, OpenAI Evals
- Tracing con LangSmith y Phoenix
- Debugging de cadenas de razonamiento
- Lab: Dashboard de Agente
- Herramientas: LangSmith, Arize Phoenix, Weights & Biases
- GPT-4V, LLaVA, CLIP
- Text-to-Image: DALL-E 3, Stable Diffusion
- Lab: Agente Multimodal
- Herramientas: OpenAI Vision API, Hugging Face Transformers
🎓 Proyectos Prácticos
Sección titulada «🎓 Proyectos Prácticos»- Chatbot RAG Avanzado: Con retrieval híbrido y reranking
- Agente Autónomo: Planificación y ejecución de tareas complejas
- Sistema Multimodal: Análisis de documentos con texto e imágenes