Curso
Asistentes de código
Intermedio
3 h. y 54 min.
Esta formación se centra en los asistentes de código impulsados por IA, mostrando cómo integrarlos en distintos entornos...
4.6
Nuevo
Desarrollo de IA
Agentes de IA Generativa
Los agentes de IA representan un cambio de paradigma hacia sistemas autónomos capaces de interactuar, decidir y adaptarse en entornos dinámicos. Integrar memoria, contexto y orquestación multiagente permite construir soluciones más inteligentes y escalables. Este enfoque sitúa al desarrollo de software en una nueva capa, donde la lógica ya no es solo determinista, sino también generativa y evolutiva.
Formación recién publicada
La metodología y plataforma de formación que se adapta al tamaño y ritmo de tu empresa.
Curso impartido por
Contenido de la formación
6 Secciones · 19 Lecciones ·
3 h. y 28 min.
en total
Presentación
Fundamentos de los Agentes de IA
Agentes con LangChain y LangGraph
Memoria y Context Engineering en Agentes
Proyecto API REST en FastAPI con Agentes integrados
Conclusiones
Habilidades que obtendrás
- Comprensión estructural de agentes de inteligencia artificial generativa
- Implementación de agentes con frameworks como LangChain y LangGraph
- Diseño de flujos de trabajo con tools y salidas estructuradas en JSON
- Gestión de memoria a corto y largo plazo en agentes inteligentes
- Aplicación de técnicas de context engineering en sistemas generativos
- Integración de middlewares para control y personalización de agentes
- Uso de RAG para enriquecer respuestas con datos externos
- Implementación de sistemas multiagente coordinados
- Desarrollo de APIs REST con FastAPI integrando agentes
- Aplicación de buenas prácticas en arquitecturas de agentes en producción
Requisitos mínimos
Conocimientos avanzados en programación Python. Experiencia en el uso de librerías de aprendizaje automático como TensorFlow o PyTorch. Comprensión sólida de los conceptos fundamentales de Machine Learning. Familiaridad con los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial.
Por qué realizar este curso
Beneficios
- Permite construir sistemas autónomos basados en inteligencia artificial generativa
- Reduce la fragmentación entre modelos de lenguaje y aplicaciones reales
- Facilita la interoperabilidad entre agentes, APIs y fuentes de datos externas
- Establece una base arquitectónica para soluciones inteligentes escalables
- Mejora la eficiencia en automatización de procesos complejos
- Disminuye dependencia de lógica estática en aplicaciones tradicionales
- Refuerza la capacidad de orquestar sistemas basados en contexto y memoria
- Sienta las bases para nuevas arquitecturas basadas en agentes
Para quién
- Desarrolladores con experiencia en Python que trabajan con inteligencia artificial
- Ingenieros de software interesados en sistemas basados en agentes
- Profesionales que desarrollan aplicaciones con modelos de lenguaje
- Equipos técnicos que integran IA en productos digitales
- Perfiles con conocimientos en machine learning que evolucionan hacia IA generativa
- Desarrolladores que trabajan en arquitecturas modernas basadas en datos
Oportunidades profesionales
- Especialización en desarrollo de agentes de inteligencia artificial
- Evolución hacia roles de AI engineer centrados en sistemas autónomos
- Participación en proyectos de automatización avanzada con IA generativa
- Refuerzo del perfil técnico en arquitecturas inteligentes
- Mayor capacidad para diseñar soluciones basadas en LLMs y agentes
- Proyección hacia entornos donde la IA es núcleo del producto digital
Valoración de nuestros alumnos
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Preguntas frecuentes
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Actúa como base para construir sistemas inteligentes donde los agentes orquestan procesos, integrándose con datos, servicios y lógica de negocio.
Sí, requiere conocimientos sólidos en Python, machine learning y desarrollo de software.
A través de APIs, como FastAPI, que permiten conectar los agentes con frontend, bases de datos y otros servicios.
Son arquitecturas donde varios agentes colaboran o se coordinan para resolver tareas más complejas.
Permite enriquecer las respuestas con información externa, mejorando precisión y reduciendo alucinaciones del modelo.
Es el diseño y control del contexto que recibe el modelo para optimizar la calidad y precisión de sus respuestas.
Permite mantener contexto entre interacciones, mejorando la coherencia y continuidad en la ejecución de tareas.
Se utilizan frameworks como LangChain y LangGraph, que permiten diseñar flujos, integrar herramientas y gestionar contexto.
Un modelo genera respuestas, mientras que un agente utiliza ese modelo junto con herramientas, memoria y lógica para ejecutar acciones y resolver tareas complejas.
Es un sistema capaz de ejecutar tareas de forma autónoma utilizando modelos de lenguaje, tomando decisiones basadas en contexto, memoria y objetivos definidos.