Temario del curso
Fundamentos de los sistemas agentivos en producción
- Arquitecturas agentivas: bucles, herramientas, memoria y capas de orquestación
- Ciclo de vida de los agentes: desarrollo, despliegue y operación continua
- Desafíos de la gestión de agentes a escala de producción
Infraestructura y modelos de despliegue
- Despliegue de agentes en entornos en contenedores y en la nube
- Patrones de escalabilidad: escalado horizontal frente al vertical, concurrencia y limitación
- Orquestación multi-agente y equilibrio de carga de trabajo
Monitoreo y observabilidad
- Métricas clave: latencia, tasa de éxito, uso de memoria y profundidad de llamadas de agentes
- Seguimiento de la actividad de los agentes y gráficos de llamadas
- Instrumentación de la observabilidad utilizando Prometheus, OpenTelemetry y Grafana
Registro, auditoría y cumplimiento
- Registro centralizado y recopilación estructurada de eventos
- Cumplimiento y capacidad de auditoría en flujos de trabajo agentivos
- Diseño de trazas de auditoría y mecanismos de reproducción para depuración
Ajuste de rendimiento y optimización de recursos
- Reducción de la sobrecarga de inferencia y optimización de los ciclos de orquestación de agentes
- Caché de modelos e incrustaciones ligeras para una recuperación más rápida
- Pruebas de carga y escenarios de estrés para pipelines de IA
Control de costos y gobernanza
- Comprensión de los factores de costo de los agentes: llamadas a API, memoria, computación e integraciones externas
- Seguimiento de costos a nivel de agente e implementación de modelos de reembolso de costos
- Políticas de automatización para prevenir la proliferación de agentes y el consumo de recursos ociosos
Estrategias de CI/CD y despliegue para agentes
- Integración de pipelines de agentes en sistemas CI/CD
- Estrategias de pruebas, gestión de versiones y reversión para actualizaciones iterativas de agentes
- Despliegues progresivos y mecanismos de implementación seguros
Recuperación de fallos e ingeniería de confiabilidad
- Diseño para tolerancia a fallos y degradación elegante
- Patrones de reintento, tiempo de espera e interruptores de circuito para la confiabilidad de los agentes
- Respuesta a incidentes y marcos de análisis post-mortem para operaciones de IA
Proyecto final
- Construir y desplegar un sistema de IA agentivo con monitoreo y seguimiento de costos completo
- Simular carga, medir el rendimiento y optimizar el uso de recursos
- Presentar la arquitectura final y el tablero de monitoreo a los compañeros
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento de MLOps y sistemas de aprendizaje automático en producción
- Experiencia con implementaciones en contenedores (Docker/Kubernetes)
- Conocimiento de herramientas de optimización de costos en la nube y de observabilidad
Público objetivo
- Ingenieros de MLOps
- Ingenieros de confiabilidad de sitios (SRE)
- Gerentes de ingeniería a cargo de la infraestructura de IA
Reseñas (3)
El instructor es paciente y muy útil. Conoce bien el tema.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traducción Automática
Buena mezcla de conocimiento y práctica
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI for Enterprise Applications
Traducción Automática
La mezcla de teoría y práctica, así como de perspectivas de alto y bajo nivel
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Traducción Automática
