Ingeniería de IA Agéntica con Python: Construcción de Agentes Autónomos
Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar e implementar sistemas agénticos (autónomos) utilizando Python. Cubre el ciclo del agente, la integración de herramientas, la gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para producción.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA e ingenieros de software que desean construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar e implementar el ciclo del agente y los flujos de trabajo de toma de decisiones.
- Integrar herramientas externas y API para ampliar las capacidades del agente.
- Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para los agentes.
- Coordinar orquestaciones multietapa y la composableidad entre agentes.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos donde se construirán agentes con Python y SDKs populares.
- Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos implementables.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Fundamentos de la IA Agéntica
- ¿Qué es un agente autónomo: definiciones y taxonomía?
- Ciclo del agente: percibir, decidir, actuar, observar
- Patrones de diseño para responsabilidades y alcance del agente
Herramientas de Python y SDK para Agentes
- Uso de LangChain y SDK similares para iniciar agentes
- Programación asíncrona, colas de tareas y gestión de subprocesos
- Packaging, entornos virtuales y flujos de trabajo de desarrollo reproducibles
Integración de Herramientas Externas y API
- Diseño de interfaces de herramientas y patrones seguros de invocación de herramientas
- Conexión con API web, bases de datos y servicios internos
- Gestión de credenciales, secretos y acceso de mínimo 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 por recuperación
- Consistencia, estrategias de caché e higiene de la memoria
Orquestación, Planificación y Flujos de Trabajo Multietapa
- Cadena de acciones, subagentes y descomposición de tareas
- Algoritmos de planificación frente a orquestación heurística
- Gestión de fallos, reintentos y acciones compensatorias
Seguridad, Pruebas y Observabilidad
- Modelos de amenazas, pruebas de penetración (red-teaming) y sanitización de entrada/salida
- Pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo para agentes
- Registro (logging), métricas, seguimiento y alertas del comportamiento del agente
Despliegue, Escalabilidad y MLOps para Agentes
- Contenedorización, pipelines CI/CD y estrategias de implementación
- Control de costos, limitación de velocidad y optimización de recursos
- Monitoreo, gobernanza y manuales operativos (playbooks)
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la programación en Python
- Experiencia con API REST y E/S asíncrona
- Conocimiento de conceptos de aprendizaje automático y LLM preentrenados
Público objetivo
- Ingenieros de ML
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de software
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Prácticas de laboratorio con configuraciones de gobernanza y seguridad.
- Ejercicios prácticos que simulan escenarios de despliegue empresarial.
Opciones de Personalización del Curso
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y debates.
- Ejercicios prácticos sobre planificación de migración y adopción.
- Laboratorios prácticos sobre analítica conversacional y GenBI integrado.
Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Evaluar la precisión y confiabilidad de las salidas de NL a SQL.
- Aplicar técnicas de ajuste de prompts para mejorar el rendimiento.
- Monitorear la deriva y el comportamiento de las consultas a lo largo del tiempo.
- Instrumentar WrenAI con registros y marcos de observabilidad.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con técnicas de evaluación y ajuste.
- Laboratorios prácticos sobre integraciones de observabilidad y monitoreo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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- Autenticarse y conectar aplicaciones a la API de WrenAI.
- Generar consultas SQL a partir de entradas en lenguaje natural.
- Crear e incrustar gráficos mediante puntos de conexión (endpoints) de la API.
- Integrar WrenAI en sistemas de backend y herramientas internas.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusión en grupo.
- Ejercicios prácticos con llamadas a la API e integraciones.
- Proyectos prácticos que conectan aplicaciones, gráficos y tuberías de datos (data pipelines).
Opciones de personalización del curso
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- Configurar y ajustar entornos de WrenAI Cloud.
- Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
- Modelar datos y definir relaciones para análisis.
- Crear tableros interactivos para obtener perspectivas empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Configuración práctica de la plataforma en la nube y modelado de datos.
- Ejercicios prácticos sobre la construcción y visualización de tableros.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
WrenAI para Análisis Financiero: Modelado de KPI y Tableros Conscientes de Regulaciones
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Modelar KPI y métricas financieras en WrenAI.
- Construir tableros alineados con requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar WrenAI con fuentes de datos financieros para informes en tiempo real.
- Aplicar mejores prácticas para análisis financiero y monitoreo de riesgos.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con modelos de datos financieros.
- Laboratorios prácticos sobre diseño de tableros e informes de cumplimiento.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
WrenAI OSS en profundidad: Modelado semántico, texto a SQL y guardias de seguridad
21 HorasWrenAI es una herramienta de BI generativo de código abierto que permite la conversión de lenguaje natural a SQL y el modelado de datos semánticos.
Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos, analíticos e ingenieros de ML de nivel avanzado que deseen construir capas semánticas robustas, ajustar prompts y garantizar la generación confiable de SQL.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar modelos semánticos para definiciones de métricas coherentes entre equipos.
- Optimizar el rendimiento del proceso de texto a SQL en términos de precisión y escalabilidad.
- Configurar y aplicar guardias de seguridad para evitar consultas inválidas o riesgosas.
- Integrar WrenAI OSS en canalizaciones de datos y flujos de trabajo analíticos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
WrenAI para equipos de producto: Análisis conversacional y BI autoatendido
14 HorasWrenAI es una plataforma de análisis conversacional que traduce consultas en lenguaje natural a resultados analíticos confiables, permitiendo a los equipos no técnicos generar información valiosa de manera rápida y consistente.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, analistas y líderes de datos de nivel intermedio que desean adoptar el análisis conversacional y desarrollar capacidades de BI autoatendido con WrenAI.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de análisis conversacional que destaquen información confiable del producto.
- Crear y mantener una capa de métricas estandarizada para informes coherentes.
- Utilizar eficazmente la función de texto a SQL mediante lenguaje natural para responder preguntas sobre el producto.
- Integrar cuadros de mando autoatendidos impulsados por WrenAI y establecer salvaguardas dentro de los flujos de trabajo del producto.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Prácticas con WrenAI y conjuntos de datos de muestra.
- Taller: construcción de un cuadro de mando autoatendido y un conjunto de consultas conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Implementación de WrenAI para SaaS: GenBI integrado en productos dirigidos al cliente
14 HorasWrenAI permite a los proveedores de SaaS integrar inteligencia empresarial generativa (GenBI) directamente en sus productos dirigidos al cliente. Este curso capacita a los equipos de SaaS con las habilidades necesarias para integrar Wren AI a través de su API integrada, configurar analíticas con marca blanca y gestionar despliegues multiinquilino.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a líderes de productos de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de datos y desarrolladores full-stack que deseen implementar WrenAI como una solución de analítica integrada en entornos SaaS.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar WrenAI utilizando la API integrada para aplicaciones dirigidas al cliente.
- Implementar BI conversacional con marca blanca, incluyendo personalización y ajuste de imagen.
- Diseñar despliegues multiinquilino seguros y escalables.
- Monitorizar el uso, optimizar el rendimiento y garantizar el cumplimiento normativo en entornos SaaS.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Laboratorios prácticos utilizando la API integrada de WrenAI.
- Taller: diseño e implementación de una función de analítica con marca blanca para un caso de uso SaaS.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Análisis operativo con hojas de cálculo y biblioteca de métricas de WrenAI
14 HorasLas hojas de cálculo y la biblioteca de métricas de WrenAI permiten un informe rápido mediante flujos de trabajo de hojas de cálculo potenciados por IA y una biblioteca de métricas comerciales preconstruidas y multiplataforma.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales operativos de nivel principiante a intermedio que deseen acelerar los informes y el análisis utilizando las hojas de cálculo de WrenAI y la biblioteca de métricas.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Crear hojas de cálculo potenciadas por IA para el análisis de datos y los informes.
- Aprovechar la biblioteca de métricas de WrenAI para indicadores clave de rendimiento (KPI) estandarizados.
- Conectar las hojas de cálculo con múltiples fuentes de datos para obtener actualizaciones en tiempo real.
- Crear flujos de trabajo automatizados para agilizar los informes operativos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Práctica en la construcción de hojas de cálculo con WrenAI.
- Ejercicios prácticos con informes de métricas y KPI.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.