Módulo 22 · Agentes

Sistemas multiagente

Cuando un agente no basta: comunicación, roles, consenso, negociación y enjambres.

Lecciones: 26Duración: ~32 hAcceso: incluido en todos los planes

Qué vas a aprender

  1. Cuándo usar varios agentes · Teoría · ~60 min
  2. El modelo mínimo multiagente · Teoría · ~60 min
  3. Herencia de la IA clásica: FIPA y actos de habla · Teoría · ~60 min
  4. Protocolos de comunicación entre agentes · Práctica · ~120 min
  5. A2A: agentes que hablan con agentes · Teoría y práctica · ~75 min
  6. A2A en la práctica · Práctica · ~75 min
  7. Supervisor y trabajadores · Teoría y práctica · ~75 min
  8. Jerarquías de agentes y sus fallos · Teoría y práctica · ~60 min
  9. Roles: planificador, crítico, ejecutor y verificador · Teoría y práctica · ~60 min
  10. En paralelo, en enjambre y en red · Teoría y práctica · ~75 min
  11. Chats de grupo: quién habla ahora · Teoría y práctica · ~60 min
  12. Handoffs y rutinas · Teoría y práctica · ~60 min
  13. Memoria compartida: el patrón pizarra · Teoría y práctica · ~75 min
  14. La sociedad de la mente · Teoría y práctica · ~60 min
  15. Votar y debatir · Teoría y práctica · ~75 min
  16. Consenso y tolerancia a fallos · Teoría y práctica · ~75 min
  17. Agentes que negocian · Teoría y práctica · ~75 min
  18. Simulaciones con agentes generativos · Teoría y práctica · ~75 min
  19. Teoría de la mente y coordinación · Teoría y práctica · ~75 min
  20. Optimización por enjambre · Teoría y práctica · ~75 min
  21. Refuerzo multiagente: MADDPG, QMIX y MAPPO · Teoría · ~90 min
  22. Economías de agentes · Teoría · ~75 min
  23. Escalar en producción · Teoría y práctica · ~75 min
  24. Fallos colectivos: pensamiento de grupo y cascadas · Teoría · ~75 min
  25. Medir la coordinación · Teoría · ~75 min
  26. Casos reales y estado del arte · Proyecto · ~90 min

Cómo se aprende aquí: cada lección termina con una práctica interactiva que se corrige sola, y los ejemplos de Python se ejecutan en tu navegador.

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