Agentic AI
6 labs
Serie
Agentic AI desde cero
6 labs · ~5.8h totales
Labs
Llama a un LLM desde Python por primera vez
Tu primera llamada a un LLM desde Python. Usas Groq con free tier y el SDK de OpenAI, que es el formato estándar que casi todos los proveedores hablan hoy.
Tu primer agente sin framework: rol, objetivo e instrucciones
Construyes una clase Python que encapsula el rol, el objetivo y las instrucciones de un AI Agent. Sin frameworks. Entiendes qué compone un agente antes de que un framework lo haga invisible.
Agente con tools: del chatbot al agente que actúa
Le das al agente del Lab 2 la capacidad de leer y escribir archivos. El modelo decide cuándo invocar cada tool, tu código las ejecuta. Aprendes el loop de tool calling y la lista blanca como superficie de seguridad.
Multi-agente con CrewAI: investigador, redactor, revisor
Tres agentes con roles distintos (investigador, redactor, revisor) coordinados por CrewAI. Aprendes qué resuelve un framework de orquestación cuando ya entiendes a mano lo que automatiza.
Cambiar el proveedor del modelo: OpenAI, Anthropic, Bedrock, Ollama
Corre el mismo crew con cuatro backends de modelo distintos cambiando solo una variable de entorno. Comparas costo, latencia, privacidad y fricción de setup. Confirmas que el agente es independiente del proveedor.
Llevar el sistema a AWS: Bedrock + AgentCore Runtime
Despliega el crew a AWS con Bedrock como backend de modelos y AgentCore Runtime como entorno de ejecución serverless. Cierras la serie pasando de demo local a sistema operable en cloud, con IAM, logs en CloudWatch y endpoint propio.