LLMs y Agentes en Flujos de Trabajo de DevOps

Google Antigravity es un entorno de desarrollo agénico diseñado para construir agentes autónomos capaces de planificar, razonar, codificar y actuar mediante las capacidades multimodales de Gemini 3.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que desean diseñar, construir e implementar agentes autónomos utilizando Gemini 3 y el entorno Antigravity.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán preparados para:

• Construir flujos de trabajo autónomos que utilicen Gemini 3 para razonamiento, planificación y ejecución.
• Desarrollar agentes en Antigravity capaces de analizar tareas, escribir código e interactuar con herramientas.
• Integrar agentes impulsados por Gemini con sistemas empresariales y API.
• Optimizar el comportamiento, la seguridad y la confiabilidad de los agentes en entornos complejos.

Formato del curso

• Demostraciones expertas combinadas con discusiones interactivas.
• Experimentación práctica en el desarrollo de agentes autónomos.
• Implementación práctica utilizando Antigravity, Gemini 3 y herramientas en la nube complementarias.

Opciones de personalización del curso

• Si su equipo requiere comportamientos de agentes específicos del dominio o integraciones personalizadas, contáctenos para adaptar el programa.

Google Antigravity es un marco de trabajo avanzado para la experimentación con agentes de larga duración y comportamientos interactivos emergentes.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, analizar y optimizar agentes capaces de retener memorias, mejorar mediante retroalimentación y evolucionar durante largos periodos operativos.

Al completar este curso, los participantes adquirirán las siguientes habilidades:

• Diseñar estructuras de memoria a largo plazo para la persistencia de los agentes.
• Implementar bucles de retroalimentación efectivos para moldear el comportamiento del agente.
• Evaluar trayectorias de aprendizaje y deriva del modelo.
• Integrar mecanismos de memoria en ecosistemas complejos de múltiples agentes.

Formato del curso

• Discusión liderada por expertos acompañada de demostraciones técnicas.
• Exploración práctica mediante desafíos de diseño estructurados.
• Aplicación de conceptos en entornos simulados de agentes.

Opciones de personalización del curso

• Si su organización requiere contenido personalizado o ejemplos específicos, contáctenos para adaptar esta formación.

Mastra es un marco de trabajo que permite una integración profunda entre agentes de IA, APIs, aplicaciones empresariales y sistemas de datos externos.

Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que desean construir integraciones confiables, seguras y escalables entre los agentes de Mastra y el ecosistema empresarial más amplio.

Una vez completada esta formación, los participantes estarán preparados para:

• Implementar integraciones impulsadas por APIs entre los agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas de datos empresariales y herramientas a flujos de trabajo automatizados de agentes.
• Aplicar mejores prácticas en intercambio seguro de datos y autenticación.
• Diseñar capas de integración que sean escalables, mantenibles y listas para producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de ingeniería de integración y APIs.
• Implementación en laboratorio en vivo utilizando escenarios empresariales reales.

Opciones de personalización del curso

• Escenarios personalizados de APIs, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos están disponibles bajo solicitud.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está utilizando cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA, por sus siglas en inglés) con el fin de minimizar los tiempos de inactividad y acelerar la resolución.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales de TI de nivel avanzado que deseen implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas de AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de ML para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas multi-fuente.
• Integrar procesos de alerta y remediación en plataformas existentes.
• Desplegar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis de datos para automatizar y mejorar las operaciones de TI, especialmente en las áreas de monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI de nivel intermedio que desean implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de las alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y rastros para identificar las causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder automáticamente a incidentes.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Un pipeline de AIOps desarrollado completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones rentables y flexibles para la observabilidad, detección de anomalías y alertas inteligentes en entornos de producción.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean construir e implementar un pipeline de AIOps de extremo a extremo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos personalizados de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando exclusivamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos provenientes de registros (logs), métricas y trazas.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar alertas y remediaciones mediante herramientas de código abierto.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y discusiones grupales.
• Amplia cantidad de ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Antigravity es una plataforma de desarrollo diseñada para construir aplicaciones impulsadas por IA, con un enfoque centrado en agentes.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear aplicaciones del mundo real utilizando agentes de IA autónomos dentro del entorno de Antigravity.

Después de completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Desarrollar aplicaciones que dependan de agentes de IA autónomos y coordinados.
• Utilizar el IDE de Antigravity, editor, terminal y navegador para un desarrollo integral.
• Gestionar flujos de trabajo multicuenta mediante el Administrador de Agentes.
• Integrar las capacidades de los agentes en sistemas de software de nivel de producción.

Formato del Curso

• Presentaciones combinadas con demostraciones en profundidad.
• Práctica extensa y ejercicios guiados de forma práctica.
• Trabajo de implementación real dentro del entorno en vivo de Antigravity.

Opciones de Personalización del Curso

• Para contenido personalizado alineado con tu pila de desarrollo, contáctanos para organizar una versión personalizada de esta formación.

Google Antigravity es un entorno de desarrollo centrado en agentes diseñado para optimizar los flujos de trabajo de ingeniería mediante automatización inteligente.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean explorar los fundamentos de Antigravity y comprender cómo los entornos de codificación impulsados por agentes mejoran la productividad.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Google Antigravity.
• Navegar y comprender tanto la Vista del Editor como la Vista del Administrador.
• Trabajar eficazmente con agentes para automatizar tareas de desarrollo simples.
• Utilizar Antigravity para generar, refinar y gestionar archivos de proyecto.

Formato del curso

• Explicaciones del instructor respaldadas por demostraciones en tiempo real.
• Ejercicios guiados centrados en el uso práctico de agentes.
• Exploración práctica de las características principales de Antigravity en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Si requiere una versión personalizada de esta capacitación, contáctenos para organizar un programa adaptado.

Google Antigravity es una plataforma para construir agentes capaces de interactuar con aplicaciones web, entornos del navegador y flujos de trabajo multi-superficie.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio que desean construir, automatizar y probar flujos de trabajo basados en navegador utilizando Google Antigravity.

Al completar la formación, los participantes serán capaces de:

• Crear agentes que interactúan con aplicaciones web a través de la superficie del navegador.
• Automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo en diferentes contextos del navegador.
• Validar y resolver problemas del comportamiento del agente en entornos impulsados por la interfaz de usuario (UI).
• Implementar estrategias de automatización multi-superficie utilizando Antigravity.

Formato del Curso

• Instrucción guiada apoyada por demostraciones prácticas.
• Actividades prácticas y ejercicios basados en escenarios reales.
• Implementación de flujos de trabajo de agentes en un entorno de laboratorio interactivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para requerimientos de formación personalizados, contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos.

Las plataformas de AIOps empresarial, como Splunk, Moogsoft y Dynatrace, ofrecen capacidades avanzadas para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su infraestructura de observabilidad existente y sus flujos de trabajo operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura de AIOps unificada.
• Correlacionar métricas, registros y eventos entre sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por inteligencia artificial.
• Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta utilizando flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de reparación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Amplia práctica mediante ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) mejora estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar decisiones operativas.

Esta formación dirigida por un instructor, impartida en formato online o presencial, está orientada a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitorización integrando prácticas de AIOps mediante Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la predicción (forecasting).
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión grupal.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo y con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y equipos de ingeniería de nivel intermedio que desean construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de Mastra y su integración con modelos de lenguaje grandes (LLM) y APIs externas.
• Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo utilizando TypeScript.
• Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento de los agentes.
• Desplegar aplicaciones de IA listas para producción aprovechando las funcionalidades del marco de trabajo de Mastra.

Mastra es un marco de trabajo que proporciona herramientas estructuradas para evaluar, depurar y garantizar la fiabilidad de agentes de IA que operan en flujos de trabajo complejos.

Esta formación presencial o en línea con instructores está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean probar rigurosamente el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad e implementar procesos de evaluación medibles.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento del agente.
• Evaluar agentes mediante métricas estructuradas, puntos de referencia y puntuaciones de calidad.
• Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la fiabilidad, la deriva (drift) y las alucinaciones.
• Diseñar estrategias de control de calidad que aseguren un rendimiento constante y predecible de los agentes.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
• Análisis en laboratorio en tiempo real de los comportamientos de los agentes utilizando herramientas de observabilidad.

Opciones de Personalización del Curso

• Escenarios personalizados de pruebas de fiabilidad y métodos de control de calidad específicos por industria pueden organizarse a solicitud.

Google Antigravity es una plataforma de desarrollo centrada en agentes, utilizada para orquestar, supervisar y coordinar flujos de trabajo de codificación y automatización impulsados por IA.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo multi-agente dentro de Google Antigravity.

Al finalizar esta capacitación, los participantes adquirirán las habilidades para:

• Configurar las responsabilidades de los agentes y las tuberías de orquestación dentro de la interfaz Manager.
• Generar e interpretar artefactos de Antigravity, incluidas listas de tareas, planes, registros y grabaciones del navegador.
• Implementar estrategias de verificación para garantizar que las acciones de los agentes sean transparentes y auditables.
• Optimizar la colaboración multi-agente para tareas complejas de desarrollo y operaciones.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y demostraciones prácticas.
• Ejercicios basados en escenarios centrados en desafíos reales de flujos de trabajo.
• Experimentación práctica dentro de un entorno Antigravity en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Si necesita una versión personalizada de este curso, contáctenos para discutir las opciones de personalización.

Antigravity es un marco de trabajo que representa flujos de trabajo avanzados de desarrollo impulsado por agentes.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio y avanzado que deseen verificar, validar y asegurar la salida producida por agentes de IA que trabajan dentro de entornos dirigidos por Antigravity.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Evaluar la precisión y seguridad de los artefactos de código generados por agentes.
• Utilizar técnicas estructuradas para verificar las tareas ejecutadas por agentes.
• Analizar grabaciones del navegador y rastrear la actividad de los agentes de manera efectiva.
• Aplicar principios de aseguramiento de calidad (QA) y seguridad para garantizar la confiabilidad de los flujos de trabajo de los agentes.

Formato del curso

• Briefings técnicos guiados por el instructor y discusiones.
• Ejercicios prácticos enfocados en verificar flujos de trabajo reales de agentes.
• Pruebas y validación manuales dentro de un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• La adaptación de escenarios, flujos de trabajo y ejemplos de pruebas está disponible bajo solicitud.