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Temario del curso

Introducción a Hermes Agent

  • ¿Qué es Hermes Agent y cómo difiere de los copilotes de IDE?
  • El concepto del agente auto-mejorable y el bucle de aprendizaje cerrado
  • Resumen de la arquitectura: backends, plataformas y herramientas

Instalación y configuración

  • Instalación local de Hermes Agent
  • Despliegue en contenedores Docker
  • Despliegue remoto vía SSH, Daytona, Singularity y Modal
  • Configuración de claves API para OpenAI, Anthropic, OpenRouter y Nous Portal

Interacción con el Agente

  • Interfaz CLI y comandos básicos
  • Configuración y uso del bot de Telegram
  • Integración con Discord y Slack
  • Conectividad con WhatsApp

Herramientas integradas

  • Búsqueda web y extracción de contenido
  • Operaciones con archivos: leer, escribir, editar y buscar
  • Ejecución de comandos de terminal y scripting en bash
  • Generación de imágenes y análisis de visión artificial
  • Capacidades de texto a voz (TTS)

Memoria persistente

  • Memoria entre sesiones con recuperación mediante FTS5
  • Resumen generado por LLM para contexto a largo plazo
  • Búsqueda y recuperación de memoria

El sistema de habilidades

  • ¿Qué son las habilidades y cómo se crean?
  • Persistencia de habilidades entre sesiones
  • Habilidades comunitarias y agentskills.io

Integración con MCP

  • Conexión a servidores MCP
  • Extensión programática de las capacidades de las herramientas

Automatizaciones programadas

  • Programador cron integrado
  • Configuración de tareas y reportes recurrentes
  • Entrega multiplataforma de resultados de automatización

Casos de uso de automatización para desarrolladores

  • Ejecución autónoma de comandos de terminal
  • Generación de subagentes aislados
  • Líneas de trabajo paralelas y procesamiento por lotes

Seguridad y mejores prácticas

  • Modos de aprobación para comandos y ediciones
  • Privacidad de datos en infraestructura autoalojada
  • Aislamiento del entorno

Despliegue en producción

  • Ejecución en un VPS de $5
  • Patrones de despliegue serverless
  • Monitoreo de la salud del agente y registros (logs)

Solución de problemas

  • Problemas comunes de instalación
  • Depuración de fallos en las herramientas
  • Ajuste de memoria y rendimiento

Resumen y próximos pasos

  • Repaso de capacidades clave
  • Recursos para aprendizaje continuo
  • Transición a temas avanzados de Hermes

Requerimientos

  • Familiaridad básica con terminales de línea de comandos y comandos de Linux
  • Comprensión de los flujos de trabajo de desarrollo de software
  • Conocimientos generales sobre inteligencia artificial y modelos de lenguaje grandes (LLM)

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores de software que buscan integrar agentes de IA en su flujo de trabajo
  • Ingenieros de DevOps que exploran herramientas autónomas
  • Líderes técnicos de equipos evaluando plataformas de agentes de IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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