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Temario del curso

Fundamentos de la IA Agéntica

  • ¿Qué es un agente autónomo: definiciones y taxonomía?
  • Bucle del agente: ciclo de percibir, decidir, actuar y observar.
  • Patrones de diseño para responsabilidades y alcance del agente.

Herramientas de Python y SDKs de Agentes

  • Uso de LangChain y SDKs similares para inicializar agentes.
  • Programación asíncrona, colas de tareas y gestión de subprocesos (subprocess).
  • Empaquetado, entornos virtuales y flujos de trabajo de desarrollo reproducibles.

Integración de Herramientas Externas y APIs

  • Diseño de interfaces de herramientas y patrones seguros para la invocación de herramientas.
  • Conexión a APIs web, bases de datos y servicios internos.
  • Gestión de credenciales, secretos y acceso de mínimo privilegio.

Gestión de Memoria, Estado y Contexto

  • Ventanas de contexto a corto plazo y técnicas de ingeniería de prompts.
  • Arquitecturas de memoria a largo plazo: Redis, almacenes vectoriales y aumento mediante recuperación (RAG).
  • Consistencia, estrategias de caché e higiene de la memoria.

Orquestación, Planificación y Flujos de Trabajo de Múltiples Pasos

  • Cadenas de acciones, subagentes y descomposición de tareas.
  • Algoritmos de planificación frente a orquestación heurística.
  • Gestión de fallos, reintentos y acciones compensatorias.

Seguridad, Pruebas y Observabilidad

  • Modelos de amenaza, pruebas de intrusión (red-teaming) y sanitización de entrada/salida.
  • Pruebas unitarias, de integración y extremo a extremo para agentes.
  • Registros (logging), métricas, trazabilidad y alertas para el comportamiento del agente.

Despliegue, Escalamiento y MLOps para Agentes

  • Contenedores, pipelines de CI/CD y estrategias de implementación.
  • Control de costos, limitación de velocidad (rate limiting) y optimización de recursos.
  • Monitoreo, gobernanza y manuales operativos.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la programación en Python
  • Experiencia con APIs REST y E/S asíncrona
  • Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático y LLMs preentrenados

Público objetivo

  • Ingenieros de ML
  • Desarrolladores de IA
  • Ingenieros de software
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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