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Temario del curso

Introducción al agente Hermes

  • ¿Qué es el Agente Hermes y cómo se diferencia de los copilotos de IDE?
  • El concepto del agente de mejora continua y el ciclo cerrado de aprendizaje
  • Vista general de la arquitectura: backends, plataformas y herramientas

Instalación y configuración

  • Instalación local del Agente Hermes
  • Despliegue en contenedores Docker
  • Despliegue remoto vía SSH, Daytona, Singularity y Modal
  • Configuración de claves API para OpenAI, Anthropic, OpenRouter y Nous Portal

Interacción con el agente

  • Interfaz de 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 con archivos: lectura, escritura, edición y búsqueda
  • Ejecución de comandos del terminal y scripts bash
  • Generación de imágenes y análisis visual
  • Capacidades de texto a voz

Memoria persistente

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

Sistema de habilidades

  • ¿Qué son las habilidades y cómo se crean?
  • Persistencia de la habilidad entre sesiones
  • Habilidades de la comunidad 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 repetitivas e informes periódicos
  • Entrega multiplataforma de los resultados de automatización

Casos de uso de automatización para desarrolladores

  • Ejecución autónoma de comandos del terminal
  • Lanzamiento de subagentes aislados
  • Flujos de trabajo paralelos 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 un VPS de $5
  • Patrones de despliegue sin servidor
  • Monitoreo de la salud y los registros del agente

Resolución de problemas

  • Errores comunes de instalación
  • Depuración de fallos en las herramientas
  • Ajuste de memoria y rendimiento

Resumen y próximos pasos

  • Repaso de las capacidades principales
  • Recursos para el aprendizaje continuo
  • Transición a temas avanzados de Hermes

Requerimientos

  • Familiaridad básica con terminales de línea de comandos y comandos de Linux
  • Comprensión de los flujos de trabajo del desarrollo de software
  • Conocimientos generales de IA y modelos de lenguaje grandes (LLM)

Audiencia objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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