A medida que las aplicaciones de IA se vuelven más complejas, los sistemas de agente único suelen tener dificultades con tareas complejas y multifacéticas. Esta charla presenta un enfoque práctico para construir sistemas multi-agente donde agentes especializados trabajan en colaboración bajo la supervisión de un agente coordinador.

Principales Aprendizajes
- Comprensión de patrones de arquitectura multi-agente
- Implementación de mecanismos de coordinación
- Mejores prácticas para especialización de agentes
- Patrones prácticos para manejo de errores y recuperación
- Ejemplos de implementación del mundo real