LLMs y agentes en flujos de trabajo de DevOps

Google Antigravity es un entorno de desarrollo agéntico diseñado para crear agentes autónomos capaces de planificar, razonar, codificar y actuar mediante las capacidades multimodales de Gemini 3.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, construir e implementar agentes autónomos utilizando Gemini 3 y el entorno Antigravity.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Construir flujos de trabajo autónomos que utilicen Gemini 3 para razonamiento, planificación y ejecución.
• Desarrollar agentes en Antigravity que puedan analizar tareas, escribir código e interactuar con herramientas.
• Integrar agentes impulsados por Gemini con sistemas empresariales y APIs.
• Optimizar el comportamiento, la seguridad y la fiabilidad de los agentes en entornos complejos.

Formato del curso

• Demostraciones expertas combinadas con discusiones interactivas.
• Experimentación práctica con el desarrollo de agentes autónomos.
• Implementación práctica utilizando Antigravity, Gemini 3 y herramientas en la nube complementarias.

Opciones de personalización del curso

• Si su equipo requiere comportamientos de agentes específicos del dominio o integraciones personalizadas, contáctenos para adaptar el programa.

Google Antigravity es un marco de trabajo avanzado para la experimentación con agentes de larga duración y comportamientos interactivos emergentes.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, analizar y optimizar agentes capaces de retener memorias, mejorar mediante retroalimentación y evolucionar a lo largo de horizontes operativos prolongados.

Al completar este curso, los participantes adquirirán las habilidades para:

• Diseñar estructuras de memoria a largo plazo para la persistencia del agente.
• Implementar bucles de retroalimentación efectivos para moldear el comportamiento del agente.
• Evaluar trayectorias de aprendizaje y deriva del modelo.
• Integrar mecanismos de memoria en ecosistemas complejos de múltiples agentes.

Formato del Curso

• Discusión liderada por expertos junto con demostraciones técnicas.
• Exploración práctica a través de desafíos de diseño estructurados.
• Aplicación de conceptos en entornos de agentes simulados.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere contenido personalizado o ejemplos específicos del caso, contáctenos para adaptar esta capacitación.

Mastra es un framework que admite integraciones profundas entre agentes de IA, APIs, aplicaciones empresariales y sistemas de datos externos.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que deseen construir integraciones confiables, seguras y escalables entre los agentes de Mastra y el ecosistema empresarial más amplio.

Una vez completada esta formación, los participantes estarán preparados para:

• Implementar integraciones impulsadas por APIs entre los agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas de datos empresariales y herramientas a flujos de trabajo automatizados de agentes.
• Aplicar las mejores prácticas de intercambio seguro de datos y autenticación.
• Diseñar capas de integración que sean escalables, mantenibles y aptas para producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ingeniería práctica de integraciones y ejercicios con APIs.
• Implementación en laboratorio en vivo utilizando escenarios empresariales del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Escenarios personalizados de API, mapeo de sistemas empresariales o talleres de integración de datos están disponibles bajo solicitud.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está utilizando cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA) con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de TI que desean implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes para RCA utilizando herramientas de AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) para detectar patrones que llevan a fallas del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas multi fuente.
• Integrar procesos de alertas y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, particularmente en áreas como el monitoreo, la detección de incidentes y la respuesta.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI de nivel intermedio que desean implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder a incidentes automáticamente.

Formato del curso

• Clase 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 coordinarlo.

Una pipeline de AIOps construida completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones flexibles y rentables para la observabilidad, detección de anomalías y alertas inteligentes en entornos de producción.

Esta capacitación en vivo y guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que deseen construir e implementar una pipeline completa de AIOps utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos personalizados de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando exclusivamente componentes de código abierto.
• Recolectar y normalizar datos provenientes de registros (logs), métricas y rastros (traces).
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar las alertas y las acciones de remediación mediante herramientas de código abierto.

Formato del curso

• Clase interactiva y sesiones de discusión.
• Numerosos ejercicios y actividades prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Antigravity es una plataforma de desarrollo diseñada para construir aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial, con un enfoque principal en agentes.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear aplicaciones del mundo real utilizando agentes de IA autónomos dentro del entorno Antigravity.

Después de completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Desarrollar aplicaciones basadas en agentes de IA autónomos y coordinados.
• Utilizar el IDE, el editor, la terminal y el navegador de Antigravity para un desarrollo integral.
• Gestionar flujos de trabajo multi-agente con el Administrador de Agentes.
• Integrar las capacidades de los agentes en sistemas de software de calidad para producción.

Formato del Curso

• Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
• Amplia práctica y ejercicios guiados.
• 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.

Google Antigravity es un entorno de desarrollo agent-first diseñado para agilizar los flujos de trabajo de ingeniería mediante la automatización inteligente.

Esta capacitación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes que desean explorar los fundamentos de Antigravity y comprender cómo los entornos de codificación impulsados por agentes mejoran la productividad.

Al completar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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.

Google Antigravity es una plataforma para construir agentes capaces de interactuar con aplicaciones web, entornos de navegador y flujos de trabajo multisorficie.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen crear, automatizar y probar flujos de trabajo basados en el navegador utilizando Google Antigravity.

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.

Las plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresarial de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad existente y en sus flujos de trabajo operativos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura de AIOps unificada.
• Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis impulsados por inteligencia artificial.
• Automatizar la detección de incidentes, su priorización y la respuesta con flujos de trabajo nativos y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de resolución) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) potencia estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo mediante la integración de prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad a través de sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la predicción (forecasting).
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.

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 formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Esta capacitación 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 capacitación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de Mastra y su integración con LLMs y APIs externas.
• Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo usando 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 funcionalidades del marco de trabajo de Mastra.

Mastra 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.

Google 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.

Antigravity 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.