DemoGPT es un proyecto de Python de código abierto diseñado para demostrar los conceptos básicos de los agentes de IA utilizando los modelos GPT de OpenAI. Implementa una interfaz conversacional con memoria persistente guardada en archivos JSON, permitiendo interacciones contextuales en diferentes sesiones. El marco soporta ejecución dinámica de herramientas, como búsquedas en la web, cálculos y extensiones personalizadas, mediante una arquitectura al estilo plugin. Configurando simplemente tu clave API de OpenAI e instalando dependencias, los usuarios pueden ejecutar DemoGPT localmente para crear prototipos de chatbots, explorar flujos de diálogo en múltiples turnos y probar flujos de trabajo impulsados por agentes. Esta demostración completa ofrece una base práctica para que desarrolladores e investigadores construyan, personalicen y experimenten con agentes potenciados por GPT en escenarios del mundo real.

Female Switch es una plataforma dinámica e interactiva que gamifica el proceso de construcción de una startup. La herramienta está diseñada específicamente para apoyar y empoderar a las mujeres emprendedoras al proporcionar un entorno atractivo donde pueden experimentar, aprender y crecer. A través de varios desafíos, simulaciones y escenarios de juego de rol, los usuarios pueden desarrollar sus habilidades emprendedoras en un ambiente colaborativo y de apoyo. Este enfoque innovador no solo hace que el aprendizaje sea divertido, sino que también ayuda a construir una base sólida para los emprendimientos comerciales en el mundo real.

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.

AutoGen Hands-On proporciona un entorno estructurado para aprender el uso del framework AutoGen mediante ejemplos prácticos en Python. Guía a los usuarios en la clonación del repositorio, la instalación de dependencias y la configuración de claves API para desplegar configuraciones multi-agente. Cada script muestra funciones clave como definir roles de agentes, memoria de sesiones, enrutamiento de mensajes y patrones de orquestación de tareas. El código incluye registro, manejo de errores y hooks extensibles que permiten personalizar el comportamiento de los agentes e integrarlos con servicios externos. Los usuarios adquieren experiencia práctica en construir flujos de trabajo colaborativos donde múltiples agentes interactúan para completar tareas complejas, desde chatbots de soporte al cliente hasta pipelines de procesamiento de datos automatizados. El tutorial fomenta buenas prácticas en coordinación multi-agente y desarrollo de IA escalable.

Nuestro curso profundiza en la IA generativa y SEO, dirigido tanto a novatos como a profesionales experimentados. Explorarás conceptos subyacentes y aplicaciones prácticas, guiado por Piergiorgio Zotti, un formador experimentado con una década de experiencia en marketing digital. El contenido del curso combina conocimiento teórico con ejercicios prácticos para equiparte con las habilidades necesarias para aprovechar la IA de manera efectiva en tu trabajo. Ya sea que busques mejorar en tu carrera o en proyectos personales, este curso está diseñado para ayudarte a obtener ideas y estrategias prácticas.

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.