Colección de 28 tutoriales basados en código para llevar agentes de GenAI del prototipo a producción, con temas como memoria, RAG, despliegue, seguridad y observabilidad.
21,7 mil2,9 milJupyter NotebookOtherActualizado hace 3 días
NirDiamant/GenAI_Agents
Colección de más de 50 tutoriales ejecutables en Jupyter notebooks sobre técnicas para agentes de GenAI, desde chatbots simples hasta sistemas multiagente.
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- Issues abiertos
- 27
- Último commit
- hace 7 horas
¿Qué es?
GenAI_Agents es un repositorio educativo con tutoriales e implementaciones para crear agentes de IA generativa. Cada entrada es un notebook que explica un diseño de agente, desde un bot conversacional básico con gestión del historial hasta sistemas multiagente creados con LangGraph, AutoGen, CrewAI y OpenAI Swarm.
El catálogo está organizado por nivel de dificultad y área, e incluye ejemplos para principiantes, introducciones a frameworks como LangGraph y al Model Context Protocol (MCP), y agentes aplicados a educación, atención al cliente, análisis de contratos, pruebas y creación de contenido. Muchas entradas incluyen enlaces a videos explicativos y publicaciones de blog complementarios.
El repositorio es útil para desarrolladores que buscan código concreto y funcional para aplicar patrones de agentes, como llamadas a herramientas, gestión del estado, generación aumentada por recuperación y aprobación con intervención humana, en lugar de limitarse a explicaciones conceptuales.
Funciones clave
- 01Más de 50 notebooks tutoriales, desde nivel inicial hasta avanzado
- 02Incluye implementaciones con LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI y OpenAI Swarm
- 03Incluye una introducción al Model Context Protocol (MCP), con ejemplos de servidor y cliente
- 04Muestra patrones de colaboración multiagente, memoria y aprobación con intervención humana
- 05Organizado en una tabla que se puede buscar por categoría, framework y características principales
Casos de uso
- Aprender a crear un primer agente de IA desde cero
- Comparar frameworks de agentes como LangGraph, AutoGen y CrewAI en tareas similares
- Encontrar una plantilla inicial para un agente especializado en un área, como atención al cliente o revisión de contratos
- Estudiar patrones de orquestación multiagente e integración de herramientas
Inicio rápido
- 1
Explora los notebooks de tutoriales de la carpeta all_agents_tutorials
- 2
Abre un notebook para principiantes, como simple_conversational_agent.ipynb, y ejecuta sus celdas
Antes de usarlo
- La licencia no está claramente indicada en los metadatos, así que consulta las condiciones de licencia del repositorio antes de reutilizar el código.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es GenAI_Agents?
- Colección de más de 50 tutoriales ejecutables en Jupyter notebooks sobre técnicas para agentes de GenAI, desde chatbots simples hasta sistemas multiagente. GenAI_Agents es un repositorio educativo con tutoriales e implementaciones para crear agentes de IA generativa. Cada entrada es un notebook que explica un diseño de agente, desde un bot conversacional básico con gestión del historial hasta sistemas multiagente creados con LangGraph, AutoGen, CrewAI y OpenAI Swarm.
- ¿GenAI_Agents es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- GenAI_Agents es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿GenAI_Agents sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de GenAI_Agents fue el 20 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar GenAI_Agents?
- Aprender a crear un primer agente de IA desde cero Comparar frameworks de agentes como LangGraph, AutoGen y CrewAI en tareas similares Encontrar una plantilla inicial para un agente especializado en un área, como atención al cliente o revisión de contratos Estudiar patrones de orquestación multiagente e integración de herramientas
- ¿Cómo se instala GenAI_Agents?
- Explora los notebooks de tutoriales de la carpeta all_agents_tutorials Abre un notebook para principiantes, como simple_conversational_agent.ipynb, y ejecuta sus celdas
- ¿Dónde consigo GenAI_Agents?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/NirDiamant/GenAI_Agents
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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