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Agentes de IA en producción: flujos de trabajo confiables

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Diseña, evalúa, monitorea y gobierna flujos de agentes que resistan la complejidad real de un negocio.
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Created by Dr. Amar Massoud (Español)
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What you'll learn

  • Decidir cuándo NO usar un agente y cuándo gana una automatización sencilla
  • Distinguir diseños de agente único, flujo secuencial, enrutador, multiagente y humano en el circuito
  • Diseñar roles, traspasos, esquemas y memoria compartida de agentes que eviten la pérdida de contexto
  • Crear rúbricas de evaluación, conjuntos de referencia y pruebas de regresión para las salidas de agentes
  • Añadir observabilidad (trazas, llamadas a herramientas y costos) para detectar bucles, deriva y fallos
  • Crear controles de gobernanza, compuertas de aprobación y registros de auditoría para acciones críticas
  • Preparar un flujo de agentes para un lanzamiento piloto seguro con un plan de reversión
This course includes:
6 total hours on-demand video
0 articles
10 downloadable resources
58 lessons
Full lifetime access
Access on mobile and TV
Certificate of completion
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Course content

Requirements

  • Conocimientos básicos de LLM y prompts
  • Opcional: algo de familiaridad con Python para las notas de implementación
  • Ayuda pensar en procesos de negocio; no se requiere ningún framework concreto

Description

Este curso utiliza inteligencia artificial.

La mayoría de los cursos de agentes te enseñan a construir. Este te enseña a ganarte la confianza.

El mercado está lleno de cursos que acumulan 100 laboratorios, 100 agentes en 100 días o cinco frameworks en un fin de semana. Son entretenidos, y las reseñas repiten lo mismo una y otra vez: «le falta profundidad de producción». Te muestran cómo hacer que un agente haga algo ingenioso una vez. Nunca te muestran cómo volverlo lo bastante confiable para ponerlo frente a un negocio real, con dinero real y clientes reales en juego.

Este curso vive en esa brecha. Con un único caso práctico a lo largo de todo el curso, Cascade Commerce, un minorista mediano cuya vistosa demo multiagente se vino abajo en producción, aprenderás el criterio de producción que decide si un flujo de agentes sale a producción o te deja en evidencia:

  • Decisiones de arquitectura: agente único frente a flujo de trabajo secuencial, enrutador, multiagente o humano en el circuito, y cuándo NO usar un agente.
  • Modelado de procesos de negocio: parte del job-to-be-done y mapea entradas, salidas, decisiones y las excepciones donde mueren las demos.
  • Contexto y traspasos: esquemas tipados y estado compartido que evitan que el contexto se pierda entre agentes.
  • Evaluación: conjuntos de referencia (golden datasets), rúbricas, taxonomías de fallos y pruebas de regresión para el día en que cambies de modelo.
  • Observabilidad: trazas, llamadas a herramientas y costos, sobre las ideas de OpenTelemetry, para detectar bucles y deriva antes que tus usuarios.
  • Gobernanza: permisos de herramientas, compuertas de aprobación y registros de auditoría alineados con el NIST AI RMF y el OWASP Top 10 para aplicaciones LLM.
  • Lanzamiento piloto: alcance, métricas de éxito, reversión (rollback) y gestión del cambio.

Es neutral respecto al proveedor: la arquitectura no envejece con ningún framework concreto. Además, incluye plantillas que reutilizarás durante años: una hoja de descubrimiento, una matriz de decisión de arquitectura, fichas de rol, esquemas de traspaso, una rúbrica de evaluación, una lista de verificación de observabilidad, una matriz de gobernanza y una lista de verificación del lanzamiento piloto. Todas las plantillas están en español.

Pasarás de «sé construir una demo de agentes» a «sé diseñar un flujo de agentes listo para producción, con responsabilidades, contexto, controles y evaluación claros».

Who this course is for:

  • Desarrolladores de IA que saben montar una demo de agentes, pero no un agente confiable
  • Consultores de automatización, gerentes de producto técnicos y gerentes de operaciones
  • Analistas de negocio que quieren flujos de agentes de nivel de producción, no demos de juguete
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