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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