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Temario del curso

Introducción a Hermes Agent

  • ¿Qué es Hermes Agent y cómo difiere de los copilotos de IDE?
  • El concepto de agente auto-mejorable y el ciclo cerrado de aprendizaje.
  • Resumen de la arquitectura: backends, plataformas y herramientas.

Instalación y configuración

  • Instalación de Hermes Agent localmente.
  • Implementación en contenedores Docker.
  • Implementación remota a través de SSH, Daytona, Singularity y Modal.
  • Configuración de claves de API para OpenAI, Anthropic, OpenRouter y Nous Portal.

Interacción con el agente

  • Interfaz CLI y comandos básicos.
  • Configuración y uso del bot de Telegram.
  • Integración con Discord y Slack.
  • Conectividad con WhatsApp.

Herramientas integradas

  • Búsqueda web y extracción de contenido.
  • Operaciones de archivos: lectura, escritura, edición y búsqueda.
  • Ejecución de comandos de terminal y scripting Bash.
  • Generación de imágenes y análisis visual.
  • Capacidades de texto a voz.

Memoria persistente

  • Memoria entre sesiones con recuperación FTS5.
  • Resumen mediante LLM para contexto a largo plazo.
  • Búsqueda y recuperación de memoria.

El sistema de habilidades

  • ¿Qué son las habilidades y cómo se crean?
  • Persistencia de habilidades entre sesiones.
  • Habilidades comunitarias y agentskills.io.

Integración MCP

  • Conexión a servidores MCP.
  • Extensión programática de las capacidades de las herramientas.

Automatizaciones programadas

  • Programador cron integrado.
  • Configuración de tareas recurrentes y reportes.
  • Entrega multiplataforma de resultados automatizados.

Casos de uso de automatización para desarrolladores

  • Ejecución autónoma de comandos de terminal.
  • Lanzamiento de subagentes aislados.
  • Flujos de trabajo en paralelo y procesamiento por lotes.

Seguridad y mejores prácticas

  • Modos de aprobación para comandos y ediciones.
  • Privacidad de datos en infraestructura autoalojada.
  • Aislamiento del entorno.

Implementación en producción

  • Ejecución en una VPS de $5.
  • Patrones de implementación sin servidor.
  • Monitoreo de la salud y los registros del agente.

Resolución de problemas

  • Problemas comunes de instalación.
  • Depuración de fallos en herramientas.
  • Ajuste de memoria y rendimiento.

Resumen y próximos pasos

  • Repaso de las capacidades clave.
  • Recursos para aprendizaje continuo.
  • Transición a temas avanzados de Hermes.

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre terminales de línea de comandos y comandos de Linux.
  • Comprensión de los flujos de trabajo del desarrollo de software.
  • Conocimiento general de la IA y los modelos de lenguaje grandes (LLM).

Público objetivo

  • Desarrolladores de software que buscan integrar agentes de IA en su flujo de trabajo.
  • Ingenieros de DevOps que exploran herramientas autónomas.
  • Líderes técnicos de equipos que evalúan plataformas de agentes de IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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