Temario del curso
Fundamentos de los Sistemas Agénticos en Producción
- Arquitecturas agénticas: bucles, herramientas, memoria y capas de orquestación
- Ciclo de vida de los agentes: desarrollo, implementación y operación continua
- Desafíos de la gestión de agentes a escala de producción
Modelos de Infraestructura y Despliegue
- Despliegue de agentes en entornos contenerizados y en la nube
- Patrones de escalado: escalado horizontal vs. vertical, concurrencia y limitación de velocidad (throttling)
- Orquestación multiagente y equilibrio de carga
Monitoreo y Observabilidad
- Métricas clave: latencia, tasa de éxito, uso de memoria y profundidad de llamada del agente
- Seguimiento de la actividad del agente y gráficos de llamadas
- Instrumentación de observabilidad usando Prometheus, OpenTelemetry y Grafana
Registro de Eventos (Logging), Auditoría y Cumplimiento
- Registro centralizado y recopilación estructurada de eventos
- Cumplimiento y auditable en flujos de trabajo agénticos
- Diseño de registros de auditoría y mecanismos de repetición para la depuración
Optimización del Rendimiento y Recursos
- Reducción de la sobrecarga de inferencia y optimización de los ciclos de orquestación del agente
- Caché de modelos y embeddings ligeros 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 que impulsan el costo de los agentes: llamadas a API, memoria, computación e integraciones externas
- Seguimiento de los costos a nivel de agente e implementación de modelos de cobro interno (chargeback)
- Políticas de automatización para prevenir la dispersión de agentes y el consumo de recursos inactivos
CI/CD y Estrategias de Lanzamiento para Agentes
- Integración de pipelines de agentes en sistemas de CI/CD
- Pruebas, control de versiones y estrategias de reversión para actualizaciones iterativas de agentes
- Lanzamientos progresivos y mecanismos de despliegue seguro
Recuperación ante Fallos e Ingeniería de Confiabilidad
- Diseño para la tolerancia a fallos y la degradación elegante
- Patrones de reintento, tiempo de espera y disyuntores (circuit breaker) para la confiabilidad del agente
- Respuesta ante incidentes y marcos de análisis posterior (post-mortem) para operaciones de IA
Proyecto Final
- Construir e implementar un sistema de IA agéntica con monitoreo completo y seguimiento de costos
- Simular carga, medir el rendimiento y optimizar el uso de recursos
- Presentar la arquitectura final y el panel de monitoreo a los compañeros
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de MLOps y sistemas de aprendizaje automático en producción
- Experiencia con despliegues contenerizados (Docker/Kubernetes)
- Familiaridad con herramientas de optimización de costos en la nube y observabilidad
Audiencia
- Ingenieros de MLOps
- Ingenieros de Confiabilidad del Sitio (SRE)
- Gerentes de ingeniería que supervisan 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