🔴 Experto · Nivel 4
Ecosistemas de Agentes
Google, OpenAI, Claude... Conecta modelos con herramientas externas y construye flujos inteligentes que multiplican la capacidad de tu equipo técnico.
Panorama de ecosistemas de IA
Proveedores y plataformas: OpenAI API, Google AI (Vertex AI, Gemini API), Anthropic Claude API, AWS Bedrock, Azure OpenAI. Comparativa técnica: modelos disponibles, precios, latencia, límites de contexto, regiones.
Estrategia multicloud: Cuándo usar un proveedor u otro según el caso de uso. Cómo evitar vendor lock-in y diseñar sistemas portables entre plataformas.
Casos reales: Ejemplos de arquitecturas híbridas que combinan modelos de distintos proveedores para optimizar coste y calidad.
Integración con herramientas externas
Function Calling: Cómo los modelos pueden invocar APIs externas, bases de datos y servicios. Diseño de funciones, definición de esquemas, manejo de respuestas estructuradas.
Conectores prácticos: Bases de datos (SQL, vector stores), APIs REST, sistemas de ticketing, CRMs, ERPs. Ejemplos de código funcionales en Python.
Workshop técnico: Implementa una integración real: un agente que consulta una base de datos, procesa el resultado y lo devuelve en lenguaje natural. Código incluido.
Frameworks de orquestación
LangChain, LlamaIndex, CrewAI: Frameworks para construir aplicaciones de IA modulares y escalables. Cuándo usar cada uno, ventajas y limitaciones.
Cadenas, routers y memorias: Diseño de pipelines de procesamiento, enrutamiento inteligente entre modelos, gestión de memoria y contexto a largo plazo.
Ejemplo completo: Construcción de un sistema de atención al cliente multicanal que usa LangChain para orquestar modelos, bases de datos y APIs.
Evaluación, logging y observabilidad
Midiendo a tus agentes: Métricas de rendimiento, precisión, coste por llamada, latencia. Herramientas de tracing y logging (LangSmith, Weights & Biases, MLflow).
Evaluación automática: Conjuntos de test para validar que los agentes se comportan correctamente ante casos límite. Regression testing para modelos.
Alertas y monitorización: Cómo saber si un agente está degradando su rendimiento antes de que los usuarios se quejen.
Proyecto: agente conectado al mundo real
Arquitectura completa: Desde la definición del caso de uso hasta el despliegue. Integración de modelo + funciones + base de conocimiento + orquestación.
Despliegue y mantenimiento: Estrategias de versionado, rollback, escalado y actualización de modelos. Cómo mantener el sistema funcionando 24/7.
Presentación final: Cada participante presenta su agente, explica las decisiones técnicas y recibe feedback del grupo.
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