Descripción:
El curso inicia con los fundamentos y patrones base, en los que los participantes aprenden a estructurar flujos de trabajo eficientes utilizando técnicas como Prompt Chaining, Routing y Parallelization, sentando las bases para arquitecturas escalables.
Posteriormente, se abordan los patrones cognitivos de agentes, incluyendo Reflection, Tool Use, Planning y Multi-Agent Systems, lo que permite desarrollar agentes capaces de razonar, ejecutar tareas complejas y colaborar entre sí.
Objetivo del curso: Desarrollar las habilidades necesarias para diseñar, construir y orquestar sistemas de agentes basados en IA, utilizando patrones de diseño modernos que permitan crear soluciones escalables, inteligentes y listas para entornos productivos.
Al finalizar el curso, el participante será capaz de:
- Diseñar arquitecturas de agentes desde cero
- Implementar patrones como chaining, routing y multiagentes
- Integrar herramientas externas, memoria y conocimiento (RAG)
- Controlar, monitorear y asegurar el comportamiento del sistema
Requisitos de ingreso.
- Comprensión de textos en inglés.
- Conocimientos básicos de programación en Python
- Experiencia previa básica en desarrollo de soluciones de inteligencia artificial
Temario:
- Fundamentos y Patrones Base
- Prompt Chaining
- Routing
- Parallelization
- Patrones Cognitivos de Agentes
- Reflection
- Tool Use
- Planning
- Multi-Agent Systems
- Memoria y Gestión de Contexto
- Memory Management
- Learning and Adaptation
- Model Context Protocol (MCP)
- Knowledge Retrieval (RAG)
- Control y Supervisión
- Goal Setting and Monitoring
- Evaluation and Monitoring
- Human-in-the-Loop
- Exception Handling and Recovery
- Arquitectura y Optimización
- Inter-Agent Communication (A2A)
- Resource-Aware Optimization
- Prioritization
- Razonamiento, Seguridad y Exploración
- Reasoning Techniques
- Guardrails / Safety Patterns
- Exploration and Discovery
