Ana içeriğe atla

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Microsoft Reactor'a katılın ve geliştiricilerle canlı etkileşim kurun

Yapay zeka ve en son teknolojileri kullanmaya başlamaya hazır mısınız? Microsoft Reactor geliştiricilerin, girişimcilerin ve startup''ların yapay zeka teknolojisi ve daha fazlasını geliştirmesine yardımcı olmak için etkinlikler, eğitimler ve topluluk kaynakları sağlar. Bize katılın!

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Microsoft Reactor'a katılın ve geliştiricilerle canlı etkileşim kurun

Yapay zeka ve en son teknolojileri kullanmaya başlamaya hazır mısınız? Microsoft Reactor geliştiricilerin, girişimcilerin ve startup''ların yapay zeka teknolojisi ve daha fazlasını geliştirmesine yardımcı olmak için etkinlikler, eğitimler ve topluluk kaynakları sağlar. Bize katılın!

Geri dön

Python + Agentes: Agregando contexto y memoria a agentes

25 Şubat, 2026 | 11:00 ÖS - 12:00 ÖÖ (UTC) Eşgüdümlü Evrensel Saat

  • Biçimlendir:
  • alt##LivestreamCanlı akış

Konu: Aracılar

Dil: İspanyolca

En la segunda sesión de nuestra serie Python + Agentes, vamos a ampliar los agentes creados con Microsoft Agent Framework agregándoles dos capacidades esenciales: contexto y memoria.

Vamos a empezar con el contexto, comúnmente conocido como Retrieval-Augmented Generation (RAG), y te vamos a mostrar cómo los agentes pueden respaldar sus respuestas con conocimiento recuperado desde fuentes de datos locales como SQLite o PostgreSQL.
Esto les permite dar respuestas precisas y específicas del dominio basadas en información real, en lugar de alucinaciones del modelo.

Después, vamos a explorar la memoria: tanto la de corto plazo (a nivel de hilo) como la de largo plazo (persistente). Vas a ver cómo los agentes pueden guardar y recordar información usando soluciones como Redis o librerías open source como Mem0, para que puedan acordarse de interacciones anteriores, preferencias del usuario y tareas que van evolucionando entre sesiones.

Al final, vas a entender cómo crear agentes que no solo sean capaces, sino también conscientes del contexto y eficientes con la memoria, logrando experiencias más ricas y personalizadas.

Önkoşullar

Para seguir los ejemplos en vivo, crea una cuenta gratis de GitHub.
Si estás empezando desde cero con IA generativa en Python, arranca con nuestra serie de 9 partes Python + IA, que cubre LLMs, modelos de embeddings, RAG, llamadas a herramientas, MCP y más.

Konuşmacılar

İlgili Olaylar

Aşağıdaki olaylar da ilginizi çekebilir. Ziyaret etmeye emin olun Reactor giriş sayfası tüm kullanılabilir olayları görmek için.

Bu sayfanın bazı bölümleri makine veya AI tarafından çevrilebilir.