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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.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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