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.

AnyAgent es un marco flexible que permite a los desarrolladores construir agentes inteligentes capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas en diversos dominios. Ofrece un planificador incorporado para encadenar acciones, almacenes de memoria configurables para contexto a largo plazo, y conexiones fáciles a herramientas y APIs externas. Gracias a un DSL declarativo simple, puedes definir habilidades personalizadas, incorporar registros de eventos y cambiar sin esfuerzo entre diferentes backends LLM. Ya sea para bots de soporte al cliente, asistentes de análisis de datos o prototipos de investigación, AnyAgent acelera la creación de agentes con arquitectura robusta, componentes modulares y extensibilidad para escenarios automatizados del mundo real.

Este bootcamp cubre el marco de LangChain de principio a fin, permitiéndote construir Agentes de IA en Python. Explorarás plantillas de prompts, composición de cadenas, herramientas de agentes, memoria conversacional y recuperación de documentos. A través de notebooks interactivos y ejercicios detallados, implementarás chatbots, flujos de trabajo automatizados, sistemas de preguntas y respuestas y cadenas de agentes personalizadas. Al finalizar, entenderás cómo desplegar y optimizar agentes basados en LangChain para diversas tareas.

NuMind es una herramienta poderosa que permite a los usuarios desarrollar modelos NLP a medida enseñando a una IA a realizar tareas específicas de extracción de información. Automatiza varios procesos, incluyendo clasificación, reconocimiento de entidades nombradas (NER) y estructuración de datos, lo que permite a los usuarios extraer conocimientos significativos de textos no estructurados. La plataforma soporta modelos multilingües y proporciona herramientas colaborativas, optimización de GPU y acceso extensivo a la API, diseñada especialmente para un fácil despliegue en aplicaciones del mundo real.