CLI de OpenAI Codex para Equipos
OpenAI Codex CLI es un agente de codificación en terminal de código abierto basado en Rust, lanzado en 2025. Ejecuta instrucciones (prompts), operaciones de archivos y tareas de agentes multi-paso directamente desde la línea de comandos, soportando APIs en la nube y backends locales a través de una API compatible con OpenAI.
Esta formación presencial en vivo (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de software y equipos de DevOps que deseen utilizar OpenAI Codex CLI para automatizar tareas de codificación, revisar código y ejecutar flujos de trabajo multi-paso desde la terminal.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar OpenAI Codex CLI para uso individual y en equipo.
- Ejecutar tareas de codificación, editar archivos y comandos de shell mediante instrucciones en lenguaje natural.
- Aprovechar los modos de aprobación para gestionar la autonomía del agente de forma segura.
- Integrar Codex CLI con Git, pipelines de CI y servidores MCP.
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, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a OpenAI Codex CLI
- Qué es Codex CLI y la arquitectura Rust de código abierto de 2025.
- Características clave: instrucciones, operaciones de archivos, ejecución de bash y tareas multi-paso.
- Comparación con Claude Code y otros agentes de terminal.
- Resumen de los modos de aprobación y límites de seguridad.
Instalación y Configuración
- Instalación de Codex CLI en macOS y Linux.
- Configuración de claves API para OpenAI y proveedores compatibles.
- Conexión a backends locales mediante Ollama y Atomic Chat.
- Configuración de SSH y entornos de desarrollo remoto.
Comandos de Flujo de Trabajo Principal
- Ejecución de instrucciones individuales y sesiones multironda.
- Operaciones de lectura, escritura y edición de archivos desde las instrucciones.
- Ejecución de comandos de shell y salida por tuberías.
- Gestión de directorios de trabajo y contexto del proyecto.
Modos de Aprobación y Seguridad
- Configuración de modos automáticos, pregunta antes de ejecutar y completamente manuales.
- Aislamiento (sandboxing) y sesiones de solo lectura frente a habilitadas para escritura.
- Gestión segura de comandos destructivos y eliminaciones de archivos.
Integración con Git y CI
- Uso de Codex CLI para generar commits y diferencias (diffs).
- Hooks de pre-commit con revisión por agente.
- Ejecución de Codex CLI en entornos de CI sin interfaz gráfica (headless).
- Integración con GitHub Actions y GitLab CI.
Integración de Servidores MCP
- Conexión a servidores del Protocolo de Contexto del Modelo (Model Context Protocol).
- Extensión de las capacidades de las herramientas con puntos finales MCP personalizados.
- Creación de herramientas MCP internas para sistemas propietarios.
Soporte Multi-Backend
- Cambio entre las APIs de OpenAI, Gemini y GitHub Models.
- Inferencia local con Ollama y puntos finales autoalojados.
- Estrategias de selección de modelos para equilibrar latencia y calidad.
Despliegue en Equipos y Gobernanza
- Configuración compartida y gestión de secretos.
- Políticas de uso y registro de auditoría para empresas.
- Establecimiento de instrucciones estándar y barreras de seguridad (guardrails) para el equipo.
Instrucciones y Flujos de Trabajo Personalizados
- Redacción de plantillas de instrucciones reutilizables.
- Cadenado de tareas para proyectos complejos de refactorización.
- Procesamiento por lotes de múltiples archivos y repositorios.
Ajuste de Rendimiento
- Comprensión de las características de rendimiento de Rust.
- Optimización del uso de tokens para proyectos grandes.
- Gestión del estado de caché y sesiones.
Solución de Problemas Comunes
- Resolución de fallas de conexión con los backends.
- Depuración de ambigüedad en las instrucciones e interpretaciones erróneas.
- Gestión de límites de tasa y estrategias de reintento.
Mejores Prácticas de Seguridad
- Protección de claves API en entornos compartidos.
- Prevención de inyección de instrucciones y secuestro de comandos.
- Consideraciones sobre residencia de datos y cumplimiento normativo.
Resumen y Próximos Pasos
- Repaso de las capacidades principales y flujos de trabajo.
- Recursos de la comunidad y contribuciones de código abierto.
- Transición hacia temas avanzados de orquestación multi-agente.
Requerimientos
- Experiencia en desarrollo de software en cualquier lenguaje de programación.
- Conocimientos básicos del uso de la línea de comandos y la terminal.
- Familiaridad con los conceptos básicos de Git.
Audiencia Objetivo
- Desarrolladores de software que buscan utilizar agentes de terminal con IA en su flujo de trabajo.
- Ingenieros de DevOps que exploran herramientas de IA basadas en Rust.
- Líderes de equipo que evalúan la adopción de OpenAI Codex CLI a nivel grupal.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del curso
- Presentaciones combinadas con demostraciones en profundidad.
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Opciones de personalización del curso
- Para contenido personalizado alineado con su pila de desarrollo, contáctenos para organizar una versión personalizada de esta formación.
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- Instalar y configurar Google Antigravity.
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- Utilizar Antigravity para generar, refinar y gestionar archivos de proyectos.
Formato del curso
- Explicaciones del instructor apoyadas por demostraciones en tiempo real.
- Ejercicios guiados enfocados en el uso práctico de los 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 a sus necesidades.
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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 personalizada, contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos específicos.
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Al finalizar esta capacitación, 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 mediante servicios gestionados.
- Integrar flujos de trabajo para mejorar la funcionalidad de los agentes.
- Desplegar y supervisar agentes de IA en entornos de producción.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones grupales.
- Laboratorios prácticos con servicios de AgentCore.
- Ejercicios guiados que abarcan desde el concepto del agente hasta su despliegue.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Desarrollo de Agentes de IA con Mastra
14 HorasEsta capacitación presencial impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software de nivel intermedio y equipos de ingeniería que desean construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra 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 características del framework de Mastra.
Depuración, Evaluación y Aseguramiento de Calidad para Agentes de IA con Mastra
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Esta formación presencial con instructor (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen probar rigurosamente el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad e implementar procesos de evaluación medibles.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento de los agentes.
- Evaluar agentes utilizando métricas estructuradas, puntos de referencia y puntajes de calidad.
- Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la fiabilidad, la deriva y las alucinaciones.
- Diseñar estrategias de Aseguramiento de Calidad (QA) para garantizar un desempeño consistente y predecible en los agentes.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
- Análisis en laboratorio en vivo del comportamiento de los agentes utilizando herramientas de observabilidad.
Opciones de personalización del curso
- Los escenarios personalizados de pruebas de fiabilidad y los métodos de QA específicos por industria pueden organizarse bajo petición.
Mastra Ops & Ingenería de Producción: Despliegue y Escalado de Agentes de IA
21 HorasMastra es un marco operativo diseñado para optimizar el despliegue, el escalado y la gestión del ciclo de vida de agentes de IA en entornos de producción.
Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que necesitan implementar agentes de IA de manera fiable y eficiente en sistemas de producción.
Al finalizar esta formación, los participantes estarán capacitados para:
- Desplegar agentes de IA basados en Mastra en entornos controlados y de grado productivo.
- Escalar los agentes horizontal y verticalmente utilizando las primitivas nativas de la plataforma.
- Implementar pipelines de observabilidad para monitorear el comportamiento y el rendimiento de los agentes.
- Optimizar las configuraciones en tiempo de ejecución para reducir la latencia, los costos y los riesgos operativos.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de despliegue.
- Implementación en laboratorio en vivo utilizando entornos contenerizados y orquestados.
Opciones de Personalización del Curso
- Se puede personalizar los temas, los laboratorios prácticos o los escenarios específicos de la industria bajo solicitud.
Automación de Flujos de Trabajo con Mastra y Orquestación Multi-Agente
21 HorasMastra es un framework que permite la automatización avanzada de flujos de trabajo y la coordinación entre múltiples agentes de IA en sistemas distribuidos.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales con conocimientos intermedios que deseen diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo multi-agente a gran escala.
Al completar esta formación, los participantes adquirirán las habilidades necesarias para:
- 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 mejorar la fiabilidad, el rendimiento y la eficiencia de la automatización.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo con contenedores.
Opciones de personalización del curso
- Esquemas personalizados de automatización, integraciones empresariales o patrones de flujo de trabajo disponibles 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 formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo con múltiples agentes dentro de Google Antigravity.
Al finalizar esta formación, los participantes adquirirán las habilidades para:
- Configurar responsabilidades de agentes y canales de orquestación en la interfaz del Administrador.
- 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 entre múltiples agentes 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 espacio de trabajo Antigravity en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Si necesita una versión personalizada de este curso, comuníquese con nosotros para discutir las opciones de personalización.
Pruebas y verificación de código impulsado por agentes: Aseguramiento de la calidad en Antigravity
14 HorasAntigravity es un marco de trabajo que representa flujos de desarrollo avanzados impulsados por agentes.
Esta capacitación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen verificar, validar y asegurar la salida producida por agentes de IA que operan dentro de entornos impulsados por Antigravity.
Al completar esta capacitación, los participantes podrán:
- 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 fiabilidad de los flujos de trabajo de los agentes.
Formato del curso
- Briefings técnicos guiados por el instructor y discusiones grupales.
- Ejercicios prácticos centrados en la verificación de flujos de trabajo reales de agentes.
- Pruebas y validación prácticas dentro de un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- Está disponible la adaptación de escenarios, flujos de trabajo y ejemplos de pruebas bajo solicitud.