Agentfy ofrece una arquitectura modular para construir agentes de IA combinando LLMs, backends de memoria e integraciones de herramientas en un entorno de ejecución cohesivo. Los desarrolladores declaran el comportamiento del agente usando clases en Python, registran herramientas (APIs REST, bases de datos, utilidades) y eligen almacenar memoria (local, Redis, SQL). El framework orquesta mensajes, acciones, llamadas a herramientas y gestión de contexto para automatizar tareas. La CLI integrada y el soporte Docker permiten implementaciones en un solo paso en la nube, borde o entornos de escritorio.

El curso de Agentes de Hugging Face es un recorrido de aprendizaje completo que guía a los usuarios en el diseño, implementación y despliegue de agentes IA autónomos. Incluye ejemplos de código para encadenar modelos de lenguaje, integrar APIs externas, crear prompts personalizados y evaluar decisiones del agente. Los participantes construyen agentes para tareas como responder preguntas, análisis de datos y automatización de flujos de trabajo, adquiriendo experiencia práctica con Hugging Face Transformers, la API de Agentes y notebooks Jupyter para acelerar el desarrollo IA en escenarios reales.

Hugging Face proporciona un ecosistema completo para el aprendizaje automático (ML), que abarca bibliotecas de modelos, conjuntos de datos y herramientas para entrenar y desplegar modelos. Su enfoque está en democratizar la IA al ofrecer interfaces y recursos amigables para practicantes, investigadores y desarrolladores. Con características como la biblioteca Transformers, Hugging Face acelera el flujo de trabajo para crear, ajustar y desplegar modelos de ML, permitiendo a los usuarios aprovechar los últimos avances en tecnología de IA de manera fácil y efectiva.

Este curso proporciona a los desarrolladores guías paso a paso para implementar diversos agentes de IA usando el ecosistema Hugging Face. Cubre el uso de Transformers para comprensión del lenguaje, generación aumentada por recuperación, integración de herramientas API externas, encadenamiento de prompts y ajuste fino de comportamientos de agentes. Los alumnos construyen agentes para QA de documentos, asistentes conversacionales, automatización de flujos de trabajo y razonamiento en múltiples pasos. A través de notebooks prácticos, los usuarios configuran la orquestación de agentes, manejo de errores, estrategias de memoria y patrones de despliegue para crear asistentes robustos y escalables impulsados por IA para soporte al cliente, análisis de datos y generación de contenido.

Promptist es una interfaz basada en la web diseñada para optimizar los prompts para los usuarios que trabajan con modelos de Difusión Estable en la plataforma Hugging Face. Facilita las entradas del usuario, haciendo más fácil alcanzar las salidas deseadas de estos avanzados modelos de IA. La herramienta aprovecha el poder del código abierto y la ciencia abierta, con el objetivo de democratizar la inteligencia artificial, haciéndola más accesible y amigable para todos.

El Marco de Simulación de Agentes LLM permite diseñar, ejecutar y analizar entornos simulados donde agentes autónomos interactúan mediante grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden registrar múltiples instancias de agentes, asignar instrucciones y roles personalizables, y especificar canales de comunicación como paso de mensajes o estado compartido. El marco coordina ciclos de simulación, recopila registros y calcula métricas como frecuencia de turnos, latencia de respuesta y tasas de éxito. Soporta integración sin problemas con OpenAI, Hugging Face y LLM locales. Los investigadores pueden crear escenarios complejos — negociaciones, asignación de recursos o resolución colaborativa de problemas — para observar comportamientos emergentes. La arquitectura de plugins extensible permite añadir nuevos comportamientos de agentes, restricciones del entorno o módulos de visualización, fomentando experimentos reproducibles.