Ingeniería de IA agéntica con Python — Construcción de agentes autónomos

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 SDK de Agentes

• Uso de LangChain y SDK similares para iniciar agentes
• Programación asíncrona, colas de tareas y gestión de subprocesos
• Empaquetado, entornos virtuales y flujos de trabajo de desarrollo reproducible

Integración de Herramientas y APIs Externas

• 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 con el menor privilegio posible

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, aumento de recuperación
• Consistencia, estrategias de caché e higiene de la memoria

Orquestación, Planificación y Flujos de Trabajo de Múltiples Pasos

• Encadenamiento 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 amenazas, red-teaming y sanitización de entradas/salidas
• Pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo para agentes
• Registros, métricas, trazas y alertas para el comportamiento del agente

Despliegue, Escalado y MLOps para Agentes

• Contenedización, pipelines de CI/CD y estrategias de despliegue
• Control de costos, limitación de tasa y optimización de recursos
• Monitoreo, gobernanza y manuales operativos

Resumen y Próximos Pasos