Este episodio explora el uso de LLMs para crear agentes de IA capaces de realizar tareas complejas de principio a fin.
El documento describe varios tipos de agentes, desde aquellos con automatización fija hasta los de autoaprendizaje, detallando sus características y aplicaciones óptimas. Evalúa tres frameworks (LangGraph, Autogen y CrewAI) para construir agentes de IA, comparando su facilidad de uso, soporte de herramientas, manejo de contexto y escalabilidad.
Además, examina métricas clave para evaluar el rendimiento de los agentes en diversas dimensiones (eficiencia del sistema, finalización de tareas, control de calidad e interacción con herramientas) a través de casos prácticos. Finalmente, identifica los desafíos comunes en el desarrollo e implementación de agentes de IA y ofrece soluciones prácticas para garantizar su éxito y confiabilidad en entornos de producción.
