Ingeniería de IA Agéntica con Python: Construye Agentes Autónomos
Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas agénticos (autónomos) utilizando Python. Aborda el ciclo del agente, integraciones de herramientas, gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para producción.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de ML, desarrolladores de IA e ingenieros de software de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes autónomos robustos y listos para producción usando Python.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar e implementar el ciclo del agente y flujos de trabajo de toma de decisiones.
- Integrar herramientas y APIs externas para ampliar las capacidades del agente.
- Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para los agentes.
- Coordinar orquestaciones en múltiples pasos y la composabilidad de agentes.
- Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos para construir agentes con Python y SDKs populares.
- Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
Temario del curso
Fundamentos de la IA Agéntica
- ¿Qué es un agente autónomo: definiciones y taxonomía.
- Ciclo del agente: ciclo de percibir, decidir, actuar y observar.
- Patrones de diseño para responsabilidades y alcance del agente.
Herramientas de Python y SDKs para Agentes
- Uso de LangChain y SDKs similares para iniciar agentes.
- Programación asíncrona, colas de tareas y gestión de subprocesos.
- Empaquetado, entornos virtuales y flujos de trabajo de desarrollo reproducibles.
Integración de Herramientas Externas y APIs
- Diseño de interfaces de herramientas y patrones seguros de invocación de herramientas.
- Conexión a APIs web, bases de datos y servicios internos.
- Gestión de credenciales, secretos y acceso de privilegio mínimo.
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 por recuperación.
- Consistencia, estrategias de almacenamiento en caché e higiene de la memoria.
Orquestación, Planificación y Flujos de Trabajo Multietapa
- Cadena 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 penetración (red-teaming) y saneamiento de entrada/salida.
- Pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo para agentes.
- Registros, métricas, rastreo y alertas para el comportamiento del agente.
Despliegue, Escalado y MLOps para Agentes
- Contenerización, pipelines de CI/CD y estrategias de lanzamiento.
- Control de costos, límite de tasas 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 asíncronas.
- Familiaridad con conceptos de aprendizaje automático y LLM preentrenados.
Público objetivo
- Ingenieros de ML.
- Desarrolladores de IA.
- Ingenieros de software.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y sesiones de debate.
- Prácticas de laboratorio con configuraciones de gobernanza y seguridad.
- Ejercicios prácticos que simulan escenarios de despliegue empresarial.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
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- Planificar y ejecutar migraciones desde tableros estáticos hacia WrenAI.
- Adoptar el análisis conversacional y las capacidades de GenBI integrado.
- Liderar la gestión del cambio organizacional para la modernización del BI.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos de planificación de migración y adopción.
- Laboratorios prácticos sobre análisis conversacional y GenBI integrado.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Calidad y observabilidad para WrenAI: evaluación, ajuste de prompts y monitoreo
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Evaluar la precisión y confiabilidad de las salidas de NL a SQL.
- Aplicar técnicas de ajuste de prompts para mejorar el rendimiento.
- Monitorear la deriva (drift) y el comportamiento de las consultas a lo largo del tiempo.
- Instrumentar WrenAI con registros (logs) y marcos de trabajo para observabilidad.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Ejercicios prácticos con técnicas de evaluación y ajuste.
- Laboratorios prácticos sobre integraciones de observabilidad y monitoreo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Autenticarse y conectar aplicaciones a la API de WrenAI.
- Generar consultas SQL a partir de entradas en lenguaje natural.
- Crear e incrustar gráficos mediante puntos de conexión de la API.
- Integrar WrenAI en sistemas backend y herramientas internas.
Formato del curso
- Ponencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con llamadas a la API e integraciones.
- Proyectos prácticos que conectan aplicaciones, gráficos y flujos de datos.
Opciones de personalización del curso
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- Configurar y ajustar los entornos de WrenAI Cloud.
- Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
- Modelar la información y definir relaciones para el análisis.
- Crear dashboards interactivos para obtener insights empresariales.
Formato del Curso
- Conferencia y discusión interactivas.
- Configuración práctica de la plataforma en la nube y modelado de datos.
- Ejercicios prácticos sobre creación de dashboards y visualización.
Opciones de Personalización del Curso
- Si desea solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
WrenAI para Análisis Financieros: Modelado de KPIs y Tableros Conscientes de la Regulación
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Modelar KPIs financieros y métricas en WrenAI.
- Construir tableros alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar WrenAI con las fuentes de datos financieras para informes en tiempo real.
- Aplicar las mejores prácticas para el análisis financiero y el monitoreo de riesgos.
Formato del Curso
- Lección interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con modelos de datos financieros.
- Laboratorios prácticos sobre diseño de tableros e informes de cumplimiento.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Inmersión profunda en WrenAI OSS: Modelado semántico, texto a SQL y salvaguardas
21 HorasWrenAI es una herramienta de Business Intelligence (BI) generativa de código abierto que permite la conversión de lenguaje natural a SQL y el modelado semántico de datos.
Esta formación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos, ingenieros analíticos e ingenieros de ML de nivel avanzado que deseen construir capas semánticas robustas, ajustar prompts y garantizar una generación confiable de SQL.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar modelos semánticos para definir métricas consistentes entre equipos.
- Optimizar el rendimiento de la conversión de texto a SQL para mejorar la precisión y la escalabilidad.
- Configurar y aplicar salvaguardas para evitar consultas inválidas o riesgosas.
- Integrar WrenAI OSS en pipelines de datos y flujos de trabajo analíticos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos 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, contáctenos para coordinar los detalles.
WrenAI para Equipos de Producto: Análisis Conversacional y BI Autoservicio
14 HorasWrenAI es una plataforma de análisis conversacional que traduce consultas en lenguaje natural a analíticas confiables, permitiendo a equipos no técnicos generar insights rápidamente y de manera consistente.
Esta capacitación presencial en vivo (en línea o in situ) está dirigida a gerentes de producto, analistas y campeones de datos de nivel intermedio que desean adoptar análisis conversacional y desarrollar capacidades de BI autoservicio con WrenAI.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de análisis conversacional que presenten insights de producto confiables.
- Crear y mantener una capa de métricas estandarizada para informes consistentes.
- Utilizar eficazmente las funciones de lenguaje natural a SQL para responder preguntas sobre el producto.
- Integrar paneles autoservicio impulsados por WrenAI y puntos de control en flujos de trabajo de producto.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos con Wren AI y conjuntos de datos de ejemplo.
- Taller: construcción de un panel autoservicio y conjunto de consultas conversacionales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Implementación de WrenAI para SaaS: GenBI incrustado en productos orientados al cliente
14 HorasWrenAI permite a los proveedores de SaaS integrar inteligencia generativa para negocios (GenBI) directamente en sus productos dirigidos al cliente. Este curso capacita a los equipos de SaaS para integrar Wren AI mediante su API Incrustada, configurar análisis con marca blanca y gestionar despliegues multinivel.
Esta formación práctica impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a líderes de productos SaaS de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de datos y desarrolladores full-stack que deseen implementar WrenAI como una solución de análisis incrustado en entornos SaaS.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar WrenAI utilizando la API Incrustada para aplicaciones orientadas al cliente.
- Implementar BI conversacional con marca blanca, incluyendo personalización e identidad visual propia.
- Diseñar despliegues multinivel seguros y escalables.
- Monitorear el uso, optimizar el rendimiento y garantizar el cumplimiento normativo en entornos SaaS.
Formato del curso
- Clases interactivas con sesiones de discusión.
- Talleres prácticos utilizando la API Incrustada de WrenAI.
- Taller: diseño e implementación de una funcionalidad de análisis con marca blanca para un caso de uso de SaaS.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Analítica operativa con hojas de cálculo y la biblioteca de métricas de WrenAI
14 HorasLas hojas de cálculo y la biblioteca de métricas de WrenAI permiten realizar informes rápidos mediante flujos de trabajo en hojas de cálculo impulsados por inteligencia artificial (IA) y una biblioteca de métricas comerciales predefinidas compatibles con múltiples plataformas.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de operaciones con conocimientos desde nivel principiante hasta intermedio que deseen acelerar la generación de informes y el análisis utilizando las hojas de cálculo de WrenAI y la biblioteca de métricas.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Crear hojas de cálculo con IA para análisis de datos e informes.
- Aprovechar la Biblioteca de Métricas de WrenAI para establecer KPIs estandarizados.
- Conectar hojas de cálculo a múltiples fuentes de datos para obtener actualizaciones en tiempo real.
- Crear flujos de trabajo automatizados que optimicen los informes operativos.
Formato del curso
- Lecciones interactivas y discusión grupal.
- Práctica de creación de hojas de cálculo con WrenAI.
- Ejercicios prácticos con métricas e informes de KPIs.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.