DeepSeek Harness: Construcción y extensión de agentes de IA para codificación
DeepSeek Harness (dsh) es un marco de agentes de código abierto de DeepSeek AI para la construcción y ejecución de agentes de IA para codificación. Basado en el marco de complementos Cordis, utiliza una arquitectura de "todo es un complemento", en la que el adaptador de modelo, el registro de herramientas, el registro de sesión y el ciclo del agente son componentes reemplazables configurados en el inicio.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software e ingenieros de IA que deseen utilizar DeepSeek Harness para construir, operar y extender agentes de IA para codificación en sus propios proyectos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instalar y ejecutar DeepSeek Harness y configurar modelos.
- Realizar tareas de codificación a través de la interfaz de usuario web y la línea de comandos.
- Explicar la arquitectura de complementos de Cordis y los puntos de extensión.
- Desarrollar y publicar complementos personalizados para el marco.
- Automatizar el marco a través del SDK y el modo sin interfaz (headless).
Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada, contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Introducción a DeepSeek Harness
- Qué es DeepSeek Harness y dónde encaja
- Filosofía de diseño "todo es un complemento"
- Modos de interfaz de usuario web, línea de comandos (CLI) y sin interfaz (headless)
Instalación y primera ejecución
- Requisitos de Node.js e instalación de paquetes
- Lanzamiento de la interfaz de usuario web con npx
- Compilación y ejecución desde el código fuente
Configuración del modelo
- Establecimiento de la clave de API de DeepSeek
- Selección y cambio de modelos
- Añadición de puntos finales compatibles con OpenAI
Espacios de trabajo y sesiones
- Selección y cambio de espacios de trabajo
- Compositor de sesiones y flujo de conversación
- Leer, editar y generar archivos
Ejecución de tareas de codificación
- Resumen de repositorios y navegación de código
- Ejecución de comandos y delegación de tareas
- Mantenimiento de un plan de tareas
Permisos y el entorno aislado (sandbox)
- Políticas de aprobación y permisos
- Restricción del acceso a archivos y comandos
- Entornos aislados (sandbox) locales y remotos
Herramientas integradas e integraciones
- Herramientas de sistema de archivos, terminal y shell
- Soporte para el Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol)
- Integración del Protocolo de Servidor de Lenguaje (Language Server Protocol)
Subagentes y delegación
- Creación y bifurcación de subagentes
- Proveedores de productos para otros agentes de codificación
- Delegación de tareas a lo largo de una sesión
El modelo de complementos de Cordis
- Complementos como servicios, eventos y efectos
- El contexto compartido y el ciclo de vida
- Por qué no existe un núcleo privilegiado
Perfiles, paquetes y configuración
- Capas de perfiles y paquetes
- Parcheado de la configuración con cordis.patch.yml
- Inspección del árbol iniciado
Sistemas principales
- El registro de sesión de solo append (solo agregado)
- Ensamblaje del prompt del sistema y del esquema de herramientas
- El ciclo del agente y el flujo de turnos
Eventos y puntos de extensión
- Eventos de sesión, agente y capacidad
- Eventos en cascada e interceptores
- Mapeo de comportamiento a puntos de extensión
Desarrollo de complementos
- Registro de servicios en claves de contexto
- Añadición de herramientas y adaptadores de modelo
- Publicación y descubrimiento de complementos
SDK, modo sin interfaz (headless) y automatización
- Control del marco desde otro proceso
- SDK de TypeScript y Python
- Automatización de CLI y modo sin interfaz (headless)
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del desarrollo de software
- Experiencia usando la línea de comandos y Git
- Conocimiento básico de JavaScript o TypeScript
Público objetivo
- Desarrolladores de software
- Ingenieros de IA y aprendizaje automático
- Ingenieros de DevOps y de plataforma
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Formato del curso
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Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Formato del Curso
- Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
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- Trabajo de implementación real dentro del entorno en vivo de Antigravity.
Opciones de Personalización del Curso
- Para contenido personalizado alineado con su pila tecnológica de desarrollo, contáctenos para organizar una versión personalizada de esta formación.
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- Instalar y configurar Google Antigravity.
- Navegar y comprender tanto la Vista del Editor como la Vista del Administrador.
- Trabajar de manera efectiva con agentes para automatizar tareas de desarrollo simples.
- Utilizar Antigravity para generar, refinar y gestionar archivos del proyecto.
Formato del Curso
- Explicaciones del instructor respaldadas por demostraciones en tiempo real.
- Ejercicios guiados centrados en el uso práctico de 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.
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Al finalizar la capacitación, los participantes podrán:
- Crear agentes que interactúan con aplicaciones web dentro de una superficie de navegador.
- Automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo en contextos del navegador.
- Validar y depurar el comportamiento de los agentes en entornos impulsados por la interfaz de usuario.
- Implementar estrategias de automatización multisorficie utilizando Antigravity.
Formato del Curso
- Instrucción guiada con soporte de demostraciones.
- Actividades prácticas, manos a la tierra y ejercicios basados en escenarios.
- Implementación de flujos de trabajo de agentes en un entorno de laboratorio interactivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para requisitos de capacitación personalizados, contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos.
Creación de agentes de IA totalmente administrados con AgentCore: de la concepción a la producción
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Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o en persona) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que desean adquirir experiencia práctica en la creación de agentes de IA listos para producción con AgentCore.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Comprender las capacidades fundamentales de AgentCore para el desarrollo de agentes de IA.
- Diseñar y configurar agentes de IA sencillos utilizando servicios administrados.
- Integrar flujos de trabajo para mejorar la funcionalidad de los agentes.
- Desplegar y monitorear agentes de IA para entornos de producción.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Prácticos de laboratorio con los servicios de AgentCore.
- Ejercicios guiados, desde el concepto del agente hasta su despliegue.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinar los detalles.
Desarrollo de agentes de IA con Mastra
14 HorasEsta formación en vivo 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 formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender la arquitectura de Mastra y su integración con LLMs 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 marco de Mastra.
Depuración, evaluación y garantía de calidad de Mastra para agentes de IA
21 HorasMastra es un marco de trabajo que proporciona herramientas estructuradas para evaluar, depurar y garantizar la confiabilidad de los agentes de IA que operan en flujos de trabajo complejos.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen probar rigurosamente el comportamiento de sus agentes, mejorar la confiabilidad e implementar procesos de evaluación medibles.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento del agente.
- Evaluar agentes utilizando métricas estructuradas, puntos de referencia y puntuaciones de calidad.
- Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la confiabilidad, la deriva y las alucinaciones.
- Diseñar estrategias de garantía de calidad (QA) que aseguren un rendimiento constante y predecible del agente.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
- Análisis en laboratorio en tiempo real de los comportamientos de los agentes utilizando herramientas de observabilidad.
Opciones de personalización del curso
- Escenarios de pruebas de confiabilidad personalizados y métodos de QA específicos de la industria pueden organizarse bajo solicitud.
Mastra Ops & Producción de Ingeniería: Despliegue y Escalado de Agentes de IA
21 HorasMastra es un marco de trabajo operativo diseñado para simplificar el despliegue, escalado y gestión del ciclo de vida de agentes de IA en entornos de producción.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que necesitan operacionalizar agentes de IA de manera fiable y eficiente en sistemas de producción.
Al finalizar esta formación, los participantes estarán capacitados para:
- Desplegar agentes de IA basados en Mastra en entornos controlados, aptos para producción.
- Escalar los agentes horizontal y verticalmente utilizando primitivas nativas de la plataforma.
- Implementar pipelines de observabilidad para rastrear el comportamiento y el rendimiento de los agentes.
- Optimizar las configuraciones de ejecución para reducir la latencia, los costos y los riesgos operativos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de despliegue.
- Implementación en laboratorio en vivo utilizando entornos contenerizados y orquestados.
Opciones de Personalización del Curso
- Está disponible la personalización de temas, laboratorios prácticos o escenarios específicos de la industria, previa solicitud.
Automación de Flujos de Trabajo con Mastra y Orquestación Multi-Agente
21 HorasMastra es un framework que permite la automatización sofisticada de flujos de trabajo y la coordinación entre múltiples agentes de IA operando en sistemas distribuidos.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio desean diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo multi-agente a gran escala.
Al completar esta formación, los participantes adquirirán las competencias para:
- Diseñar flujos de trabajo complejos utilizando las capacidades de orquestación de Mastra.
- Coordinar múltiples agentes que ejecutan tareas en paralelo o dependientes entre sí.
- Implementar herramientas de monitoreo y depuración para la ejecución de flujos de trabajo.
- Optimizar la lógica de orquestación para mejorar la confiabilidad, el rendimiento y la eficiencia de la automatización.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva con espacio para discusión.
- Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo con contenedores.
Opciones de Personalización del Curso
- Se pueden proporcionar escenarios personalizados de automatización, integraciones empresariales o patrones de flujos de trabajo según solicitud.
Gestión de flujos de trabajo de agentes en Google Antigravity: Orquestación, planificación y artefactos
14 HorasGoogle 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 capacitación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo multiagente dentro de Google Antigravity.
Al completar esta formación, los participantes adquirirán las siguientes habilidades:
- Configurar responsabilidades de agentes y pipelines de orquestación en la interfaz del Manager.
- 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 entorno en vivo de Antigravity.
Opciones de personalización del curso
- Si requiere una versión personalizada de este curso, contáctenos para discutir las opciones de personalización.
Pruebas y verificación de código impulsado por agentes: Aseguramiento de la calidad en Antigravity
14 HorasAntigravity es un marco que representa flujos de trabajo avanzados de desarrollo impulsado por agentes.
Esta formación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen verificar, validar y asegurar los resultados producidos por agentes de IA que operan dentro de entornos dirigidos por Antigravity.
Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Evaluar la precisión y seguridad de los artefactos de código generados por agentes.
- Utilizar técnicas estructuradas para verificar 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 confiabilidad de los flujos de trabajo de los agentes.
Formato del curso
- Breves sesiones técnicas guiadas por el instructor y discusiones.
- Ejercicios prácticos centrados en verificar 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.