3 - 6 Horas 3 Módulos
Tema Principal: IA para Desarrolladores
Carga Horaria: 3 - 6 Horas
Nivel: Avanzado
Público objetivo: Arquitectos de Software, Ingenieros de IA y Líderes de Innovación
Conceptualización del modelo jerárquico. Aprendizaje sobre cómo definir al agente "Gerente" responsable de descomponer la solicitud del usuario y delegar las partes a los agentes "Obreros" especializados, asegurando que cada uno se enfoque solo en su área de especialización.
La ciencia del pase de testigo. Implementación de protocolos de comunicación (como el Model Context Protocol - MCP) para garantizar que la salida de un agente (JSON) sea la entrada perfecta para el siguiente, eliminando pérdidas de contexto y errores de integración entre las capas del sistema.
Laboratorio de sistemas de larga duración. Cómo configurar agentes que funcionan en segundo plano por horas, realizando investigaciones profundas y revisiones automáticas. Discusión sobre la modularidad del sistema: cómo reemplazar o actualizar un único agente (ej: cambiar al Investigador) sin comprometer toda la estructura.
from langchain.tools import tool
from langchain.agents import create_agent
# Criar um sub-agente
subagent = create_agent(model="anthropic:claude-sonnet-4-20250514", tools=[...])
# Transformando um sub-agente em ferramenta
@tool("research", description="Research a topic and return findings")
def call_research_agent(query: str):
result = subagent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": query}]})
return result["messages"][-1].content
# Agente principal com o sub-agente como uma ferramenta
main_agent = create_agent(model="anthropic:claude-sonnet-4-20250514", tools=[call_research_agent])