AutoML-Agent proporciona un marco versátil basado en Python que orquesta cada etapa del ciclo de vida del aprendizaje automático a través de una interfaz de agente inteligente. Comenzando con la ingestión automática de datos, realiza análisis exploratorios, manejo de valores faltantes y creación de características mediante pipelines configurables. A continuación, realiza búsqueda de arquitectura de modelo y optimización de hiperparámetros impulsada por grandes modelos de lenguaje para sugerir configuraciones óptimas. El agente luego ejecuta experimentos en paralelo, rastreando métricas y visualizaciones para comparar el rendimiento. Una vez identificado el mejor modelo, AutoML-Agent simplifica el despliegue generando contenedores Docker o artefactos nativos en la nube compatibles con plataformas MLOps comunes. Los usuarios pueden personalizar aún más los flujos de trabajo mediante plugins y monitorear el desplazamiento del modelo con el tiempo, asegurando soluciones de IA robustas, eficientes y reproducibles en entornos de producción.