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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