LLMs y agentes en flujos de trabajo de DevOps

Google Antigravity es un entorno de desarrollo agéntico diseñado para construir agentes autónomos capaces de planificar, razonar, codificar y actuar mediante las capacidades multimodales de Gemini 3.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, construir e implementar agentes autónomos utilizando Gemini 3 y el entorno Antigravity.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán preparados para:

• Construir flujos de trabajo autónomos que utilicen Gemini 3 para el razonamiento, la planificación y la ejecución.
• Desarrollar agentes en Antigravity que puedan analizar tareas, escribir código e interactuar con herramientas.
• Integrar agentes impulsados por Gemini con sistemas empresariales y APIs.
• Optimizar el comportamiento, la seguridad y la fiabilidad de los agentes en entornos complejos.

Formato del curso

• Demostraciones por expertos combinadas con discusiones interactivas.
• Experimentación práctica con el desarrollo de agentes autónomos.
• Implementación práctica utilizando Antigravity, Gemini 3 y herramientas cloud complementarias.

Opciones de personalización del curso

• Si su equipo requiere comportamientos de agentes específicos por dominio o integraciones personalizadas, contáctenos para adaptar el programa.

Google Antigravity es un marco avanzado para la experimentación con agentes de larga duración y comportamientos interactivos emergentes.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, analizar y optimizar agentes capaces de retener memorias, mejorar mediante retroalimentación y evolucionar a lo largo de horizontes operativos prolongados.

Al completar este curso, los participantes adquirirán las habilidades para:

• Diseñar estructuras de memoria a largo plazo para la persistencia del agente.
• Implementar bucles de retroalimentación efectivos para dar forma al comportamiento del agente.
• Evaluar trayectorias de aprendizaje y deriva del modelo.
• Integrar mecanismos de memoria en ecosistemas complejos de múltiples agentes.

Formato del curso

• Discusión guiada por expertos acompañada de demostraciones técnicas.
• Exploración práctica mediante desafíos estructurados de diseño.
• Aplicación de conceptos en entornos simulados de agentes.

Opciones de personalización del curso

• Si su organización requiere contenido adaptado o ejemplos específicos, por favor contáctenos para personalizar esta formación.

Mastra es un marco de trabajo que permite una integración profunda entre agentes de IA, APIs, aplicaciones empresariales y sistemas de datos externos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que desean construir integraciones confiables, seguras y escalables entre los agentes de Mastra y el ecosistema empresarial más amplio.

Una vez completada esta formación, los participantes estarán preparados para:

• Implementar integraciones impulsadas por APIs entre los agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas y herramientas de datos empresariales con flujos de trabajo automatizados de agentes.
• Aplicar las mejores prácticas para el intercambio seguro de datos y la autenticación.
• Diseñar capas de integración que sean escalables, mantenibles y listas para producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Ejercicios prácticos de ingeniería de integraciones y APIs.
• Implementación en laboratorio en vivo utilizando escenarios empresariales reales.

Opciones de personalización del curso

• Escenarios personalizados de APIs, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos están disponibles bajo solicitud.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se utiliza cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA por sus siglas en inglés), con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de TI que deseen implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas de AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos de ML para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas de múltiples fuentes.
• Integrar los procesos de alerta y remediación en las plataformas existentes.
• Implementar y escalar flujos de trabajo inteligentes de AIOps en entornos de producción.

Formato del curso

• Conferencia 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 coordinarlo.

AIOps (Inteligencia Artificial para las Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, particularmente en las áreas de monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI de nivel intermedio que desean implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de las alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas de AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar las causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder automáticamente a incidentes.

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 capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Una canalización AIOps construida íntegramente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones flexibles y rentables para la observabilidad, la detección de anomalías y la alerta inteligente en entornos de producción.

Esta formación práctica impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean construir e implementar una canalización AIOps de extremo a extremo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos personalizados de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos procedentes de registros, métricas y rastreados.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías e predecir incidentes.
• Automatizar la alerta y la remediación utilizando herramientas de código abierto.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Gran cantidad de ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Antigravity es una plataforma de desarrollo diseñada para crear aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial y centradas en agentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear aplicaciones del mundo real utilizando agentes de IA autónomos dentro del entorno Antigravity.

Tras completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Desarrollar aplicaciones basadas en agentes de IA autónomos y coordinados.
• Utilizar el IDE, editor, terminal y navegador de Antigravity para un desarrollo completo.
• Gestionar flujos de trabajo multi-agente con el Gestor de Agentes (Agent Manager).
• Integrar las capacidades de los agentes en sistemas de software de calidad productiva.

Formato del curso

• Presentaciones combinadas con demostraciones en profundidad.
• Amplia práctica manual y ejercicios guiados.
• Trabajo de implementación real dentro del entorno en vivo de Antigravity.

Opciones de personalización del curso

• Para contenido personalizado alineado con su pila de desarrollo, contáctenos para organizar una versión personalizada de esta formación.

Google Antigravity es un entorno de desarrollo orientado a agentes, diseñado para optimizar los flujos de trabajo de ingeniería mediante automatización inteligente.

Esta capacitación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean explorar los fundamentos de Antigravity y comprender cómo los entornos de codificación impulsados por agentes mejoran la productividad.

Al completar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Google Antigravity.
• Navegar y comprender tanto la Vista del Editor como la Vista del Administrador.
• Trabajar eficazmente con agentes para automatizar tareas de desarrollo simples.
• 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.

Google Antigravity es una plataforma diseñada para crear agentes capaces de interactuar con aplicaciones web, entornos de navegador y flujos de trabajo multiplataforma.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen construir, automatizar y probar flujos de trabajo basados en el navegador utilizando Google Antigravity.

Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:

• Crear agentes que interactúen con aplicaciones web desde una interfaz de navegador.
• Automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo entre diferentes contextos del navegador.
• Validar y solucionar problemas del comportamiento de los agentes en entornos impulsados por la interfaz de usuario (UI).
• Implementar estrategias de automatización multiplataforma mediante Antigravity.

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.

Las plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades poderosas para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en sus pilares de observabilidad y flujos operativos existentes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
• Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por IA.
• Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta utilizando flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (Tiempo Medio de Reparación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) mejora estas capacidades al proporcionar predicciones e inteligencia estratégica para automatizar las decisiones operativas.

Esta formación impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad con nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante el uso de Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad entre sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y predicciones (forecasting).
• Construir reglas inteligentes de alertas basadas en información predictiva.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta 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.

Mastra es un marco de trabajo que ofrece herramientas estructuradas para evaluar, depurar y garantizar la fiabilidad de los agentes de IA que operan en flujos de trabajo complejos.

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.

Google 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.

Antigravity 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.