OpenClaw
OpenClaw es un agente de IA autónomo de código abierto que puede realizar acciones en su nombre utilizando herramientas y servicios conectados.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen utilizar OpenClaw para crear y ejecutar agentes de IA prácticos que automaticen tareas mediante integraciones de chat y herramientas.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explicar qué es OpenClaw y cómo se integra en una pila de asistentes de automatización e IA.
- Instalar y configurar OpenClaw, conectar un proveedor de LLM y ejecutar un agente con los controles de seguridad adecuados.
- Utilizar y adaptar herramientas y habilidades para automatizar flujos de trabajo comunes como operaciones de archivos, búsquedas en la web y acciones de chat del equipo.
- Aplicar medidas de control y prácticas operativas para un uso responsable en un entorno corporativo.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión.
- Ejercicios guiados y práctica hands-on.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Fundamentos de OpenClaw y modelo de seguridad
- Qué es OpenClaw, qué no es y cuándo es una buena opción.
- Conceptos clave: agentes, herramientas, habilidades, memoria, conectores y aprobaciones.
- Realidades corporativas: sensibilidad de los datos, separación de entornos y valores predeterminados seguros.
Configuración, instalación y primera ejecución del agente
- Verificación de prerrequisitos: Node.js, Git, claves API y carpetas del espacio de trabajo.
- Instalar OpenClaw, verificar la instalación y comprender la estructura del proyecto.
- Conectar un proveedor de LLM, configurar los parámetros principales y validar la conectividad.
- Ejecutar un agente inicial con acciones solo de lectura primero, y luego añadir acciones de escritura controladas.
Uso de herramientas integradas y prompt engineering confiable
- Trabajo con herramientas comunes: archivos, comandos del shell y tareas web sencillas.
- Patrones de indicación para una ejecución predecible: restricciones, planes de pasos y confirmaciones.
- Revisión de salidas del agente, llamadas a herramientas y registros para detectar problemas tempranamente.
Habilidades y memoria en la práctica
- Añadir y configurar habilidades para flujos de trabajo repetibles.
- Fundamentos de la memoria: qué debe almacenarse, qué no debe hacerlo y cómo restablecerla de forma segura.
- Ejercicio práctico: construir un flujo de trabajo pequeño que utilice la memoria cuidadosamente (con una condición de parada clara).
Creación y prueba de una habilidad personalizada
- Estructura de la habilidad, entradas y salidas, y cómo OpenClaw descubre y ejecuta las habilidades.
- Implementar una habilidad orientada a negocios (ejemplo: resumir una carpeta de informes y generar un breve resumen).
- Enfoque de prueba: muestras de entradas, salidas esperadas, manejo de errores y documentación.
Integraciones, operaciones y próximos pasos
- Patrones de integración: flujos de trabajo de chat y tickets en un entorno sandbox seguro.
- Diseño de un flujo de automatización repetible: activador, acción, revisión, aprobaciones y transferencia.
- Fundamentos operativos: registro de eventos, trazabilidad, gestión de configuración y lista de verificación para estar listo para la fase piloto.
Requerimientos
- Habilidad con el uso básico de la línea de comandos (carpetas, rutas, variables de entorno)
- Capacidad para instalar y ejecutar herramientas de desarrollo en su estación de trabajo (Git, Node.js)
- Experiencia básica en JavaScript o scripting (lectura y realización de pequeñas ediciones)
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de automatización que desean construir asistentes impulsados por IA y herramientas internas.
- Profesionales de TI y operaciones que buscan automatizar tareas recurrentes de soporte y administración.
- Responsables de productos técnicos y líderes de equipo que evalúan opciones de agentes de IA autoalojados.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Próximos cursos
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Opciones de personalización del curso
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- 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.
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Formato del Curso
- Clase magistral y discusión interactivas.
- Ejercicios prácticos de laboratorio con la memoria y las herramientas de AgentCore.
- Estudios de caso en escenarios de análisis, automatización y atención al cliente.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Aceleración del despliegue de Agentes de IA con el Runtime y el Gateway de AgentCore
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
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- 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.
Inicio rápido con Antigravity: Una introducción a los IDEs centrados en agentes
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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.
Antigravity para Automatización Web y Tareas Basadas en Navegador
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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.
Construcción de Agentes de IA totalmente gestionados con AgentCore: Del concepto a la producción
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Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que deseen adquirir experiencia práctica en la creación de agentes de IA listos para producción con AgentCore.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender las capacidades principales de AgentCore para el desarrollo de agentes de IA.
- Diseñar y configurar agentes de IA simples utilizando servicios gestionados.
- Integrar flujos de trabajo para mejorar la funcionalidad del agente.
- Implementar y monitorizar agentes de IA en entornos de producción.
Formato del curso
- Clase interactiva y debate.
- Prácticas con los servicios de AgentCore.
- Ejercicios guiados desde el concepto del agente hasta su despliegue.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Desarrollo de Agentes IA con Mastra
14 HorasEsta 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.
Depuración, Evaluación y Control de Calidad de Agentes de IA con Mastra
21 HorasMastra 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.
Ingeniería de Mastra Ops y Producción: Implementación y Escalado de Agentes de IA
21 HorasMastra es un marco operacional diseñado para optimizar la implementación, el escalado y la gestión del ciclo de vida de agentes de IA en entornos de producción.
Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que necesitan operationalizar agentes de IA de manera confiable y eficiente en sistemas de producción.
Al completar esta capacitación, los asistentes estarán capacitados para:
- Implementar agentes de IA basados en Mastra en entornos controlados y de grado productivo.
- Escalar agentes horizontal y verticalmente utilizando primitivas nativas de la plataforma.
- Implementar pipelines de observabilidad para rastrear el comportamiento y el rendimiento de los agentes.
- Optimizar configuraciones en tiempo de ejecución para reducir la latencia, los costos y los riesgos operativos.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de implementación.
- Implementación en laboratorio en vivo utilizando entornos contenerizados y orquestados.
Opciones de Personalización del Curso
- La personalización de temas, laboratorios prácticos o escenarios específicos de la industria está disponible bajo solicitud.
Automatización de Flujos de Trabajo con Mastra y Orquestación Multiagente
21 HorasMastra es un framework que permite la automatización sofisticada de flujos de trabajo y la coordinación entre múltiples agentes de inteligencia artificial en sistemas distribuidos.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, orquestar y operar flujos de trabajo multiagente a escala.
Al completar esta capacitación, los participantes adquirirán las siguientes competencias:
- Diseñar flujos de trabajo complejos utilizando las capacidades de orquestación de Mastra.
- Coordinar múltiples agentes que ejecutan tareas en paralelo o con dependencias entre sí.
- Implementar herramientas de monitoreo y depuración para la ejecución de flujos de trabajo.
- Optimizar la lógica de orquestación para garantizar confiabilidad, alto rendimiento y eficiencia en la automatización.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y debates grupales.
- Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
- Implementación real en un entorno de laboratorio containerizado y en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Escenarios personalizados de automatización, integraciones empresariales o patrones de flujo de trabajo pueden ser proporcionados bajo solicitud.
Gestión de Flujos de Trabajo de Agentes en Google Antigravity: Orquestación, Planificación y Artefactos
14 HorasGoogle 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.
Pruebas y verificación del código impulsado por agentes: aseguramiento de la calidad en Antigravity
14 HorasAntigravity 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.