Agents Course documentation
Observabilidad y Evaluación de Agentes de IA
Unit 0. Bienvenida al curso
Live 1. Como funciona el curso y preguntas y respuestas
Unit 1. Introducción a Agentes
Unidad 2. Frameworks para Agentes de IA
Unidad 2.1 Framework smolagents
Unidad 2.2 Framework LlamaIndex
Unidad 2.3 LangGraph
Unidad 3. Caso de Uso para Agentic RAG
Unidad Bonus 1. Fine-tuning de un LLM para Llamadas a Funciones
Unidad 4. Proyecto Final - Crear, Probar y Certificar tu Agente
Unidad Bonus 2. Observabilidad y Evaluación de Agentes
Bonus Unit 3. Agentes en Juegos con Pokémon
Observabilidad y Evaluación de Agentes de IA

¡Bienvenido a la Unidad Extra 2! En este capítulo, explorarás estrategias avanzadas para observar, evaluar y, en última instancia, mejorar el rendimiento de tus agentes.
📚 ¿Cuándo debería hacer esta Unidad Extra?
Esta unidad extra es perfecta si:
- Desarrollas y Despliegas Agentes de IA: Quieres asegurarte de que tus agentes estén funcionando de manera confiable en producción.
- Necesitas Información Detallada: Buscas diagnosticar problemas, optimizar el rendimiento o entender el funcionamiento interno de tu agente.
- Buscas Reducir la Sobrecarga Operativa: Al monitorear los costos, la latencia y los detalles de ejecución del agente, puedes gestionar los recursos de manera eficiente.
- Buscas Mejora Continua: Estás interesado en integrar tanto la retroalimentación de usuarios en tiempo real como la evaluación automatizada en tus aplicaciones de IA.
En resumen, ¡para todos los que quieran poner sus agentes frente a los usuarios!
🤓 What You’ll Learn
🤓 Lo que Aprenderás
En esta unidad, aprenderás:
- Instrumentar tu Agente: Aprende cómo integrar herramientas de observabilidad a través de OpenTelemetry con el framework smolagents.
- Monitorear Métricas: Seguimiento de indicadores de rendimiento como el uso de tokens (costos), latencia y trazas de errores.
- Evaluar en Tiempo Real: Comprende técnicas para evaluación en vivo, incluyendo la recopilación de retroalimentación de usuarios y el aprovechamiento de un LLM como juez.
- Análisis Offline: Utiliza conjuntos de datos de referencia (por ejemplo, GSM8K) para probar y comparar el rendimiento de agentes.
🚀 ¿Listo para Empezar?
En la siguiente sección, aprenderás los fundamentos de la Observabilidad y Evaluación de Agentes. Después de eso, ¡es hora de verlo en acción!
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