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.

AIKitchen proporciona un kit de herramientas en Python amigable para desarrolladores, que permite componer agentes de IA como bloques modulares. En su núcleo, ofrece definiciones de pipelines con etapas para preprocesamiento, invocación de LLM, ejecución de herramientas y recuperación de memoria. La integración con proveedores de LLM populares ofrece flexibilidad, mientras que los almacenes de memoria incorporados rastrean el contexto de la conversación. Los desarrolladores pueden incorporar tareas personalizadas, aprovechar la generación aumentada por recuperación para acceso al conocimiento y recopilar métricas estandarizadas para monitorear el rendimiento. También incluye capacidades de orquestación de flujos de trabajo, soportando flujos secuenciales y condicionales entre múltiples agentes. Con su arquitectura de plugins, AIKitchen simplifica el desarrollo end-to-end de agentes, desde el prototipado de ideas de investigación hasta el despliegue en entornos productivos de trabajadores digitales escalables.