Ingeniería de IA Agentiva con Python: Creación de agentes autónomos

Fundamentos de la IA Agentiva

• Qué es un agente autónomo: definiciones y taxonomía
• Ciclo de vida del agente: ciclo de percibir, decidir, actuar y observar
• Patrones de diseño para responsabilidades y alcance del agente

Herramientas de Python y SDK de agentes

• Uso de LangChain y SDK similares para iniciar agentes
• Programación asíncrona, colas de tareas y gestión de subprocesos
• Empaquetado, entornos virtuales y flujos de trabajo de desarrollo reproducibles

Integración de herramientas externas y API

• Diseño de interfaces de herramientas y patrones de invocación de herramientas seguras
• Conexión a API web, bases de datos y servicios internos
• Gestión de credenciales, secretos y acceso con el menor privilegio

Gestión de memoria, estado y contexto

• Ventanas de contexto a corto plazo y técnicas de ingeniería de prompts
• Arquitecturas de memoria a largo plazo: Redis, almacenes vectoriales y aumento de recuperación
• Consistencia, estrategias de caché e higiene de memoria

Orquestación, planificación y flujos de trabajo de múltiples pasos

• Encadenamiento de acciones, subagentes y descomposición de tareas
• Algoritmos de planificación frente a orquestación heurística
• Manejo de fallos, reintentos y acciones compensatorias

Seguridad, pruebas y observabilidad

• Modelos de amenazas, red-teaming y saneamiento de entradas/salidas
• Pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo para agentes
• Registros, métricas, trazas y alertas para el comportamiento del agente

Despliegue, escalabilidad y MLOps para agentes

• Contenedores, pipelines CI/CD y estrategias de despliegue
• Control de costos, limitación de tasas y optimización de recursos
• Monitoreo, gobernanza y guías operativas

Resumen y próximos pasos