Building Agentic Applications on Databricks - Spanish
Este curso enseña a los participantes a crear aplicaciones de agentes listas para producción en Databricks. Aprenderán a crear herramientas de agentes gobernadas mediante Unity Catalog y MCP, a crear sistemas de uno o varios agentes con OpenAI Agents SDK y a aprovechar Agent Bricks y Genie en casos de uso de Knowledge Assistant orquestados con un agente supervisor. El curso abarca todo el proceso, desde la creación de prototipos de herramientas hasta la implementación en producción, con experiencia práctica en el uso de trazas de MLflow para observar la ejecución de agentes.
Nota: En los archivos de clase SCORM, asegúrese de cerrar la ventana de SCORM después de completar el contenido. No haga clic en el botón “Siguiente lección”, ya que hacerlo puede impedir que el módulo SCORM se marque como completado.
Competencias específicas de Python:
• Sintaxis y estructuras de datos básicas de Python
• Comprensión de las funciones, clases y decoradores
• Experiencia con la administración de paquetes e importaciones de Python
• Familiaridad con el manejo de datos JSON
• Comprensión básica de los patrones async/await
Competencias específicas de SQL:
• Sintaxis básica de SQL Query (SELECT, FROM, WHERE)
• Comprensión de las funciones SQL y las funciones definidas por el usuario
• Experiencia con funciones SQL de Unity Catalog
Competencias específicas de Databricks:
• Comprensión de la navegación por el workspace de Databricks y de la interfaz de notebook
• Conocimiento de la estructura de Unity Catalog (catálogos, esquemas, tablas, volúmenes y funciones)
• Experiencia con recursos de compute de Databricks y cómputo serverless
• Familiaridad con el seguimiento de experimentos de MLflow
• Comprensión de los endpoints de Model Serving de Databricks
Competencias específicas de GenAI/agentes:
• Comprensión básica de los LLM y sus capacidades
• Conocimientos de ingeniería de prompts y prompts del sistema
• Familiaridad con los agentes que invocan herramientas y con los conceptos de invocación de funciones
• Conocimientos básicos del Model Context Protocol (MCP)
Outline
1. Fundamentos
• Agentes, MCP y gobernanza de IA en Databricks
• Demo: Creación de herramientas de agentes en Databricks
• Lab: Evaluación y corrección de herramientas de agentes
2. Desarrollo de agentes
• Creación de agentes con OpenAI Agents SDK y MLflow
• Demo: Creación de agentes individuales con OpenAI Agents SDK
• Demo: Orquestación multiagente con OpenAI Agents SDK
3. Agent Bricks y mucho más
• Agent Bricks y Genie
• Lab: Creación de un Supervisor Agent con Agent Bricks
• BONIFICACIÓN: Creación de agentes individuales con LangChain
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