Cursos de AI Agents en Quito

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está orientada a ingenieros avanzados de IA, desarrolladores de robótica y especialistas en automatización que desean aprovechar DeepSeek para construir agentes inteligentes de IA y sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y capacidades de los modelos de IA DeepSeek.
• Integrar DeepSeek en agentes de IA para la toma de decisiones y automatización.
• Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo para entrenar sistemas autónomos.
• Implementar agentes autónomos impulsados por IA en entornos del mundo real.

Los agentes de IA autónomos están siendo integrados rápidamente en los procesos de toma de decisiones en sectores como defensa, salud, finanzas e infraestructura. A medida que estos sistemas ganan mayor independencia y autonomía, existe una necesidad urgente de marcos éticos robustos, mecanismos de gobernanza y supervisión regulatoria para guiar su diseño y despliegue.

Esta formación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está destinada a profesionales avanzados que desean explorar las implicaciones éticas, sociales y regulatorias del despliegue de agentes de IA autónomos en entornos reales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Analizar los riesgos éticos y dilemas morales que plantean los agentes de IA autónomos.
• Evaluar marcos de gobernanza y modelos regulatorios relevantes para el despliegue de alto impacto de sistemas de IA.
• Evaluar mecanismos de responsabilidad, explicación y transparencia en sistemas autónomos.
• Desarrollar estrategias para alinear el comportamiento de los agentes de IA con valores legales, éticos y sociales.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Estudios de caso y simulaciones de roles.
• Análisis práctico de modelos de gobernanza y marcos éticos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para acordarlo.

La automatización impulsada por IA combina la flexibilidad de las plataformas sin código con la inteligencia de los modelos de lenguaje grandes y los agentes autónomos para crear sistemas escalables e inteligentes.

Esta formación en vivo guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios que desean diseñar, construir y optimizar tuberías de automatización mejoradas con capacidades de toma de decisiones, orquestación y ejecución autónoma impulsadas por IA.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo de automatización sin código mejorados mediante la interpretación y respuestas de IA.
• Utilizar encadenamiento de solicitudes, disparadores de webhooks y APIs para construir flujos lógicos escalables.
• Crear aplicaciones inteligentes que conecten servicios e interpreten datos de forma autónoma.
• Comprender, diseñar y desplegar agentes IA capaces de planificación y ejecución de acciones orientadas a objetivos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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, por favor contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores de IA intermedios, especialistas en seguridad y oficiales de cumplimiento que desean diseñar e implementar agentes de IA seguros, abordando preocupaciones éticas y robustez.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los riesgos de seguridad y desafíos éticos en el desarrollo de agentes de IA.
• Implementar principios de diseño centrados en la seguridad para modelos de IA.
• Aplicar técnicas de robustez adversarial para prevenir ataques a los agentes de IA.
• Garantizar el cumplimiento con las pautas éticas de IA y estándares regulatorios.

Agentes en el Borde y Ligeros es un curso práctico centrado en la implementación de cargas de trabajo AI agente en dispositivos con recursos limitados. Los participantes aprenderán a construir, optimizar y gestionar agentes ligeros capaces de realizar razonamiento e inferencia local, mejorando la velocidad, la privacidad y la fiabilidad en entornos distribuidos. El curso enfatiza el ajuste de rendimiento, el diseño de baja latencia y la integración hardware-software.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen implementar y optimizar sistemas agente en dispositivo utilizando Python y marcos de AI en el borde.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y desafíos de ejecutar AI agente en dispositivos periféricos.
• Diseñar bucles de agentes ligeros adecuados para entornos restringidos.
• Implementar inferencia local utilizando TensorFlow Lite, PyTorch Mobile y ONNX.
• Integrar agentes con sensores, actuadores y plataformas IoT.
• Optimizar el rendimiento, el uso de energía y la latencia para operaciones en tiempo real.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y demostraciones prácticas.
• Desarrollo práctico en entornos locales o emulados.
• Aprendizaje basado en proyectos y ejercicios de implementación guiada.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está destinada a desarrolladores de IA intermedios y avanzados, investigadores e ingenieros multimedia que desean crear agentes de IA capaces de entender y generar contenido multi-modal.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes de IA que procesen e integren datos de texto, imágenes y voz.
• Implementar modelos multi-modales como GPT-4 Vision y Whisper ASR.
• Optimizar pipelines de AI multi-modal para eficiencia y precisión.
• Deploy agents of IA multi-modal en aplicaciones del mundo real.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y diseñadores de nivel principiante a intermedio que desean comprender y construir asistentes personales impulsados por IA para diversas aplicaciones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios básicos de los asistentes personales impulsados por IA.
• Aprender los fundamentos de la integración de modelos de lenguaje con asistentes inteligentes.
• Construir y personalizar un asistente personal utilizando marcos y herramientas de IA.
• Implementar asistentes personales para aplicaciones reales en diferentes industrias.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está destinada a ingenieros avanzados de IA, desarrolladores de software empresarial y líderes empresariales que desean personalizar e implementar agentes de IA basados en LLM para aplicaciones empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y capacidades de los LLM de código abierto.
• Personalizar y ajustar fino LLMs para casos de uso empresarial.
• Implementar agentes de IA utilizando LangChain y Hugging Face.
• Integrar agentes potenciados por LLM en flujos de trabajo empresariales.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinada a ingenieros avanzados de robótica, investigadores de IA y especialistas en automatización que deseen desarrollar sistemas robóticos autónomos impulsados por IA para tareas complejas y colaboración humano-IA.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la toma de decisiones robóticas y automatización.
• Implementar la navegación impulsada por IA y evitación de obstáculos.
• Desarrollar sistemas robóticos colaborativos humano-IA.
• Deploy AI-powered perception and control systems in robots.

Este curso explora el diseño, coordinación e implementación de sistemas multi-agente (MAS) utilizando Python. Los participantes aprenderán a crear agentes que comuniquen, colaboren y se adapten para lograr objetivos compartidos en entornos complejos y dinámicos.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de alto nivel que deseen diseñar e implementar sistemas multi-agente para aplicaciones de automatización inteligente, simulación y toma de decisiones.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y principios de los sistemas multi-agente.
• Desarrollar agentes capaces de comunicarse, coordinarse y negociar.
• Implementar entornos distribuidos para las interacciones entre agentes.
• Aplicar aprendizaje por refuerzo y planificación en contextos multi-agente.
• Simular comportamientos cooperativos y competitivos de agentes.
• Diseñar flujos de trabajo híbridos que combinen humanos e inteligentes agentes.

Formato del Curso

• Conferencias guiadas por un instructor y demostraciones en vivo.
• Ejercicios prácticos utilizando marcos de agentes de código abierto.
• Proyecto grupal aplicado que simula un escenario multi-agente.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Quito está destinado a profesionales financieros de nivel intermedio, analistas de riesgo e ingenieros de IA que desean desarrollar y desplegar soluciones impulsadas por IA para la automatización financiera y la detección de fraudes.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender el papel de la IA en la automatización financiera y la detección de fraudes.
• Construir modelos de IA para detectar transacciones fraudulentas.
• Aprovechar el aprendizaje automático para la evaluación de riesgos en tiempo real.
• Implementar sistemas de monitoreo financiero impulsados por IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está orientada a profesionales de atención al cliente de nivel principiante a intermedio, desarrolladores de chatbots y equipos de automatización que desean implementar soluciones impulsadas por IA para el soporte al cliente y la automatización de servicios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del soporte al cliente impulsado por IA.
• Desarrollar e integrar chatbots de IA para manejar consultas de clientes.
• Utilizar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático para mejorar las interacciones con los chatbots.
• Implementar agentes de IA en aplicaciones de servicio al cliente en el mundo real.

Este entrenamiento en vivo y guiado por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de la salud y desarrolladores de IA de nivel intermedio a avanzado que deseen implementar soluciones de salud impulsadas por IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la atención médica y el diagnóstico.
• Desarrollar modelos de IA para el análisis de imágenes médicas y el diagnóstico predictivo.
• Integrar la IA con registros electrónicos de salud (EHR) y flujos de trabajo clínicos.
• Garantizar el cumplimiento con las regulaciones de atención médica y prácticas éticas de IA.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores de IA principiantes y de nivel intermedio, así como a diseñadores UI/UX que desean aprender cómo construir, optimizar e implementar asistentes virtuales impulsados por IA.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo efectivos de AI conversacional y interfaces UI/UX.
• Implementar modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) impulsados por IA.
• Integrar asistentes de IA con APIs y plataformas de terceros.
• Implementar y mantener asistentes de IA para aplicaciones del mundo real.

Mistral AI es una potente familia de modelos de IA de código abierto y listos para el uso empresarial, destinados a aplicaciones de lenguaje, multimodales y agentes.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está orientado a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen construir, implementar y administrar agentes de IA utilizando los modelos Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise y Devstral.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y las capacidades de Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise y Devstral.
• Diseñar e implementar agentes de IA aprovechando los modelos de Mistral para casos de uso empresariales y de desarrolladores.
• Integrar sistemas de codificación, conectores y datos empresariales en los flujos de trabajo de los agentes.
• Optimizar el rendimiento, el costo y el cumplimiento para agentes alimentados por Mistral.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.

Python es el lenguaje principal que impulsa el desarrollo y la orquestación de agentes de IA autónomos. Este curso se centra en la implementación práctica utilizando modernos SDK y frameworks como LangChain y AutoGen para construir, conectar y gestionar flujos de trabajo de agentes.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinada a ingenieros backend, ingenieros de plataforma e ingenieros de ML de nivel intermedio que deseen implementar y orquestar agentes autónomos utilizando herramientas y APIs de Python.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar y configurar entornos basados en Python para sistemas agentes.
• Utilizar SDKs populares como LangChain y AutoGen para crear agentes funcionales.
• Integrar herramientas y APIs para ampliar las capacidades de los agentes.
• Orquestar flujos de trabajo y patrones de comunicación multi-agente.
• Aplicar mejores prácticas para la depuración, pruebas y mantenimiento de bases de código agentes.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios de programación práctica y demostraciones en vivo.
• Proyectos prácticos para construir flujos de trabajo de agentes end-to-end.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.

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

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o en sitio) está destinado a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, construir e implementar agentes autónomos utilizando Gemini 3 y el entorno Antigravity.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán preparados para:

• Construir flujos de trabajo autónomos que utilicen Gemini 3 para razonar, planificar y ejecutar.
• 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 confiabilidad 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 específicos de dominio o integraciones personalizadas, contáctenos para adaptar el programa.

Este curso enseña técnicas prácticas de ingeniería para diseñar, construir, probar y desplegar sistemas agentes (autónomos) utilizando Python. Cubre el bucle del agente, las integraciones con herramientas, la gestión de memoria y estado, patrones de orquestación, controles de seguridad y consideraciones para producción.

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea o en sitio) está destinada a ingenieros ML, desarrolladores AI y ingenieros de software de nivel intermedio a avanzado que deseen construir agentes autónomos robustos y listos para producción utilizando Python.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar el bucle del agente y flujos de trabajo de toma de decisiones.
• Integrar herramientas y APIs externas para extender las capacidades del agente.
• Implementar arquitecturas de memoria a corto y largo plazo para agentes.
• Coordinar orquestaciones multi-paso y composabilidad de agentes.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad, control de acceso y observabilidad para agentes desplegados.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos construyendo agentes con Python y SDKs populares.
• Ejercicios basados en proyectos que producen prototipos desplegables.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.

Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor, en Quito (en línea o presencial) está orientado a profesionales de nivel avanzado que desean dominar las técnicas para implementar y administrar agentes de IA en entornos de producción.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar pipelines de implementación de IA escalables.
• Utilizar herramientas como Docker y Kubernetes para contenerizar y orquestar agentes de IA.
• Supervisar y optimizar agentes de IA en entornos de producción.
• Implementar flujos de trabajo CI/CD para la implementación de agentes de IA.
• Garantizar el cumplimiento con los requisitos de seguridad y gobernanza de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinada a profesionales avanzados de IA que desean dominar técnicas de aprendizaje por refuerzo e implementarlas para entrenar agentes de IA en la resolución de problemas complejos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios básicos del aprendizaje por refuerzo y los Procesos de Decisión de Markov (MDPs).
• Diseñar e implementar algoritmos RL como Q-Learning, SARSA y Redes Q Profundas (DQN).
• Utilizar frameworks como OpenAI Gym y bibliotecas RL para aplicaciones prácticas.
• Entrenar agentes de IA para resolver problemas de toma de decisiones en el mundo real, con múltiples pasos.
• Abordar desafíos como el equilibrio entre exploración y explotación y la convergencia en el entrenamiento RL.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en persona) está destinado a desarrolladores de IA intermedios y especialistas en automatización que deseen integrar capacidades agentes en aplicaciones impulsadas por IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la IA agente y la toma de decisiones autónoma.
• Implementar agentes de IA orientados a objetivos con técnicas de autooptimización.
• Integrar colaboración multi-agente para la resolución de problemas complejos.
• Mejorar la interacción IA-humano mediante experiencias de usuario adaptativas.
• Desplegar modelos de IA agente en aplicaciones del mundo real.

Google Antigravity es un entorno de desarrollo centrado en agentes diseñado para optimizar los flujos de trabajo de ingeniería mediante la automatización inteligente.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a practicantes de nivel principiante que deseen explorar los fundamentos de Antigravity y comprender cómo los entornos de codificación impulsados por agentes mejoran la productividad.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Google Antigravity.
• Navegar y comprender tanto la Vista del Editor como la Vista del Administrador.
• Trabajar eficazmente con agentes para automatizar tareas de desarrollo simples.
• Usar Antigravity para generar, refinar y gestionar archivos de proyecto.

Formato del Curso

• Explicaciones del instructor respaldadas por demostraciones en tiempo real.
• Ejercicios guiados enfocados en el uso práctico de los 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 este entrenamiento, por favor contáctenos para organizar un programa a medida.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel avanzado que deseen dominar las habilidades para diseñar, construir e implementar MAS que resuelvan problemas complejos del mundo real.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de las arquitecturas de sistemas multiagente.
• Implementar estrategias de comunicación, coordinación y toma de decisiones en MAS.
• Aplique la teoría de juegos para modelar las interacciones de los agentes y resolver conflictos.
• Aproveche marcos como JADE para crear soluciones MAS escalables.
• Aborde desafíos como la escalabilidad, la confianza y el comportamiento emergente en MAS.

Amazon Bedrock AgentCore proporciona la infraestructura para diseñar, orquestar y gestionar sistemas multiagente, habilitando la colaboración, especialización y patrones de automatización avanzada entre múltiples entidades impulsadas por IA.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o en el lugar) está destinada a profesionales avanzados que desean diseñar, implementar y optimizar sistemas multiagente de próxima generación utilizando las características de orquestación y gobernanza de AgentCore.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y arquitecturas de sistemas multiagente.
• Diseñar estrategias de orquestación para la colaboración entre agentes.
• Implementar protocolos de comunicación y negociación entre agentes.
• Implementar soluciones multiagente escalables y listas para entornos empresariales utilizando AgentCore.

Formato del Curso

• Seminario interactivo y discusión.
• Laboratorios prácticos con las características de orquestación de AgentCore.
• Casos de estudio de aplicaciones multiagente empresariales.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Quito está destinado a profesionales de nivel avanzado que deseen desarrollar y optimizar sistemas multi-agente utilizando marcos de Agente de IA.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la Agente de IA en entornos multi-agente.
• Desarrollar agentes impulsados por IA que interactúen de manera autónoma.
• Implementar el aprendizaje por refuerzo para un comportamiento de IA adaptativo.
• Optimizar la colaboración y competencia multi-agente.
• Aplicar Agente de IA en robótica, juegos y automatización empresarial.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está destinada a analistas de negocios intermedios, desarrolladores RPA y profesionales de IA que desean aprovechar el poder de los agentes de IA para la automatización de procesos empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el papel de los agentes de IA en la automatización de procesos empresariales.
• Identificar oportunidades de automatización en dominios clave del negocio.
• Desarrollar soluciones impulsadas por IA para flujos de trabajo de soporte al cliente, finanzas y cadena de suministro.
• Integrar agentes de IA con sistemas RPA y empresariales existentes.
• Evaluar y optimizar estrategias de automatización de IA para la eficiencia.

Google Antigravity es una plataforma para crear agentes capaces de interactuar con aplicaciones web, entornos de navegador y flujos de trabajo multi-superficie.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en el sitio) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen crear, automatizar y probar flujos de trabajo basados en navegadores utilizando Google Antigravity.

Al final del entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear agentes que interactúen con aplicaciones web en una superficie de navegador.
• Automatizar flujos de trabajo end-to-end a través de contextos de navegador.
• Validar y solucionar problemas del comportamiento de los agentes en entornos impulsados por UI.
• Implementar estrategias de automatización multi-superficie utilizando Antigravity.

Formato del Curso

• Instrucción guiada respaldada por demostraciones.
• Actividades prácticas 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 personalizada, por favor contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos.

AgentCore simplifica el proceso de creación, mejora y monitoreo de agentes de IA completamente administrados al proporcionar una suite unificada de servicios diseñada para la implementación a gran escala.

Esta formación guiada por instructores (en línea o presencial) está dirigida a practicantes de nivel principiante a intermedio que desean obtener experiencia práctica creando agentes de IA listos para producción con AgentCore.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades principales de AgentCore para el desarrollo de agentes de IA.
• Diseñar y configurar agentes de IA simples utilizando servicios administrados.
• Integrar flujos de trabajo para mejorar la funcionalidad del agente.
• Implementar y monitorear agentes de IA en entornos de producción.

Formato del Curso

• Taller interactivo y discusión.
• Laboratorios prácticos con servicios de AgentCore.
• Ejercicios guiados desde el concepto del agente hasta su implementación.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Mastra es un marco que proporciona herramientas estructuradas para evaluar, depurar y garantizar la fiabilidad de los agentes AI que operan en flujos de trabajo complejos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a prácticos de nivel intermedio que deseen probar rigurosamente el comportamiento del agente, mejorar la fiabilidad y implementar procesos de evaluación medibles.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán con confianza:

• Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas de comportamiento del agente.
• Evaluar agentes utilizando métricas estructuradas, benchmarks y puntajes de calidad.
• Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la fiabilidad, el desvío y las alucinaciones.
• Diseñar estrategias de QA que aseguren un rendimiento consistente y predecible del agente.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
• Análisis en laboratorio en vivo de comportamientos de agentes utilizando herramientas de observabilidad.

Opciones de Personalización del Curso

• Escenarios personalizados de pruebas de fiabilidad y métodos de QA específicos de la industria pueden ser organizados a solicitud.

Vertex AI Agent Builder es un entorno de no-código/low-code para crear agentes fundamentados que combinan modelos generativos con generación aumentada por recuperación (RAG), lo que permite a los equipos construir rápidamente agentes que usen datos empresariales y búsqueda para proporcionar respuestas precisas y contextualizadas.

Este curso de formación dirigido por un instructor (online o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, configurar e implementar agentes inteligentes utilizando Vertex AI Agent Builder y patrones RAG.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar flujos de trabajo de agentes fundamentados usando Agent Builder.
• Implementar pipelines RAG con búsqueda y tiendas vectoriales.
• Integrar fuentes de datos empresariales de manera segura para la recuperación.
• Evaluar e iterar el comportamiento del agente utilizando pruebas y métricas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos usando Vertex AI Agent Builder y componentes RAG.
• Ejercicios basados en proyectos para construir y perfeccionar agentes.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Mastra es un marco que admite la integración profunda entre agentes de IA, APIs, aplicaciones empresariales y sistemas de datos externos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a ingenieros de nivel intermedio que deseen crear 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 basadas en API entre agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas de datos empresariales y herramientas a flujos de trabajo automatizados de agentes.
• Aplicar las mejores prácticas para el intercambio seguro de datos y la autenticación.
• Diseñar capas de integración que sean escalables, mantenibles y listas para producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de integración e ingeniería de API.
• Implementación en laboratorio en vivo utilizando escenarios empresariales del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Escenarios personalizados de API, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos están disponibles a petición.

AgentCore proporciona persistencia de memoria, un intérprete de código seguro y una herramienta de navegador que permiten a los agentes de IA ofrecer experiencias interactivas, dinámicas y conscientes del contexto.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a practicantes técnicos de nivel intermedio a avanzado que desean diseñar y implementar agentes de IA capaces de mantener el contexto a largo plazo, realizar cálculos en tiempo real y interactuar directamente con interfaces web.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar la memoria de AgentCore para flujos de trabajo estatales y conscientes del contexto.
• Hacer uso del intérprete de código seguro para cálculos dinámicos y transformaciones.
• Integrar la herramienta de navegador para la recuperación de datos en tiempo real e interacción con interfaces de usuario.
• Diseñar agentes interactivos para casos de uso en análisis, soporte al cliente y investigación.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con la memoria de AgentCore y herramientas.
• Casos de estudio en análisis, automatización y escenarios de soporte al cliente.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para concertarlo.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Quito (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de juegos intermedios y entusiastas de la IA que deseen integrar agentes de IA efectivamente en aplicaciones de juego.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Entender el papel de los agentes de IA en los juegos modernos.
• Desarrollar sistemas de toma de decisiones utilizando árboles de decisión y máquinas de estado finito.
• Implementar algoritmos de búsqueda de caminos como A* para la navegación dentro del juego.
• Aplicar técnicas de aprendizaje por refuerzo para crear comportamientos de IA adaptativos.
• Optimizar el rendimiento de la IA para entornos de juego en tiempo real.

Los LLMs y los marcos de agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están redefiniendo la forma en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la triage de alertas mediante la simulación de colaboración y toma de decisiones humanas.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está orientado a ingenieros avanzados que desean diseñar e implementar flujos de trabajo automatizados de DevOps impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs) y sistemas multiagente.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo CI/CD para una automatización inteligente.
• Automatizar la generación de pruebas, el análisis de compromisos y las resúmenes de cambios mediante agentes.
• Coordinar múltiples agentes para la triage de alertas, generar respuestas y proporcionar recomendaciones de DevOps.
• Construir flujos de trabajo impulsados por agentes seguros y mantenibles usando marcos de código abierto.

Formato del Curso

• Charla 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, por favor contáctenos para organizarlo.

Antigravity es un marco que representa flujos de trabajo avanzados impulsados por agentes.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales intermedios y avanzados que deseen verificar, validar y asegurar la salida producida por agentes de IA que operan en entornos impulsados por Antigravity.

Al completar este entrenamiento, 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 de navegador y rastrear la actividad del agente de manera efectiva.
• Aplicar principios de QA y seguridad para garantizar la confiabilidad de los flujos de trabajo de agentes.

Formato del Curso

• Breves técnicos y discusiones dirigidos por el instructor.
• Ejercicios prácticos enfocados en verificar flujos de trabajo reales de agentes.
• Pruebas y validación práctica dentro de un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• La adaptación de escenarios, flujos de trabajo y ejemplos de pruebas está disponible a solicitud.

Este entrenamiento dirigido por un instructor en vivo (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel avanzado que desean aprovechar la IA Agente para la toma de decisiones en escenarios empresariales y técnicos complejos.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios de la toma de decisiones autónoma en IA.
• Diseñar e implementar agentes de IA que operen con mínima intervención humana.
• Integrar la IA Agente en flujos de trabajo y sistemas empresariales automatizados.
• Optimizar los procesos de toma de decisiones impulsados por IA para mayor eficiencia y escalabilidad.
• Garantizar el cumplimiento, la seguridad y las consideraciones éticas en la autonomía de la IA.

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

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o en el lugar) está destinado 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 a largo plazo.

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 modelos de desviación.
• Integrar mecanismos de memoria en ecosistemas multi-agente complejos.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere contenido personalizado o ejemplos específicos, por favor contáctenos para adaptar este entrenamiento.

Esta formación en vivo en Quito (online o presencial) dirigida por un instructor está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen profundizar en el diseño y desarrollo de agentes autónomos para aplicaciones prácticas.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de los agentes autónomos.
• Explore las aplicaciones del mundo real de los agentes autónomos de IA.
• Diseñe, capacite e implemente agentes mediante el aprendizaje por refuerzo.
• Integre los agentes en los sistemas existentes para la automatización y la toma de decisiones.
• Abordar las consideraciones éticas y los desafíos en el despliegue de agentes autónomos.

AgentCore proporciona funciones integradas de identidad, observabilidad y conformidad que permiten a las organizaciones implementar agentes de IA de manera responsable en entornos empresariales.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a prácticas avanzadas que desean diseñar y operar sistemas seguros, auditable y conforme a AI agents utilizando Amazon Bedrock AgentCore.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de identidad y permisos empresariales para agentes.
• Habilitar la observabilidad mediante registros estructurados, métricas y seguimiento.
• Aplique controles de conformidad para alinearse con marcos normativos.
• Realizar auditorías de actividad del agente y mantener controles seguros a nivel de sesión.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos con herramientas de seguridad y monitoreo de AWS.
• Casos de estudio en entornos empresariales regulados.

Opciones de Personalización del Curso

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

Mastra es un marco que permite la automatización sofisticada de flujos de trabajo y la coordinación entre múltiples agentes de IA que operan en sistemas distribuidos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, orquestar y operar flujos de trabajo multiagente a gran escala.

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

• Diseñar flujos de trabajo complejos utilizando las capacidades de orquestación de Mastra.
• Coordinar múltiples agentes que realizan tareas paralelas o dependientes.
• Implementar herramientas de monitoreo y depuración para la ejecución de flujos de trabajo.
• Optimizar la lógica de orquestación para garantizar fiabilidad, rendimiento y eficiencia en la automatización.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo containerizado.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden proporcionar escenarios de automatización personalizados, integraciones empresariales o patrones de flujo de trabajo a petición.

AgentCore Runtime & Gateway es un par de servicios AWS para empaquetar, implementar y exponer de manera segura agentes IA con integraciones simplificadas a sistemas externos.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a equipos de ingeniería intermedios que desean pasar de prototipos de agentes a producción dominando el AgentCore Runtime para la implementación y el Gateway para la conectividad segura e integración con APIs.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar entornos de AgentCore Runtime e empaquetar agentes para su implementación.
• Exponer agentes a través del Gateway con puntos finales autenticados y limitados por velocidad.
• Integrar herramientas y APIs externas en flujos de trabajo de agentes utilizando contratos estables.
• Instrumentalizar la observabilidad, el registro y el monitoreo del uso para la operación en producción.

Formato del Curso

• Charlas interactivas y discusiones.
• Laboratorios prácticos con implementaciones de Runtime e integraciones de Gateway.
• Ejercicios prácticos enfocados en confiabilidad, seguridad y despliegue.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Devstral es un marco de trabajo de código abierto diseñado para crear y ejecutar agentes de codificación que pueden interactuar con bases de código, herramientas de desarrollo y APIs para mejorar la productividad en ingeniería.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de tooling de desarrolladores y SREs que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de codificación utilizando Devstral.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Configurar e instalar Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo agente para la exploración y modificación de bases de código.
• Integrar agentes de codificación con herramientas de desarrolladores y APIs.
• Implementar las mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está destinada a profesionales de nivel principiante que desean comprender cómo funcionan los agentes de IA y construir sus propios sistemas de chatbots interactivos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las bases de los agentes de IA y sus aplicaciones.
• Explorar los principios del procesamiento del lenguaje natural (PLN).
• Diseñar un flujo conversacional para un chatbot.
• Desarrollar un chatbot funcional usando Python y herramientas relacionadas.
• Implementar el chatbot para interactuar con usuarios reales.

Mastra es un marco operativo diseñado para agilizar la implementación, el escalado y la gestión del ciclo de vida de agentes de IA en entornos de producción.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que necesitan operacionalizar agentes de IA de manera confiable y eficiente en sistemas de producción.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes estarán equipados para:

• Implementar agentes de IA basados en Mastra en entornos de producción controlados y de grado empresarial.
• Escalar los agentes horizontal y verticalmente utilizando primitivas nativas de la plataforma.
• Implementar pipelines de observabilidad para rastrear el comportamiento y rendimiento de los agentes.
• Optimizar las configuraciones de tiempo de ejecución para reducir la latencia, los costos y los riesgos operativos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos centrados en escenarios de implementación real.
• Implementación en laboratorio en vivo utilizando entornos contenerizados y orquestados.

Opciones de Personalización del Curso

• La personalización de temas, laboratorios prácticos o escenarios específicos de la industria está disponible a petición.

Google Antigravity es una plataforma de desarrollo centrada en agentes utilizada para orquestar, supervisar y coordinar flujos de trabajo impulsados por IA.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo multi-agente dentro de Google Antigravity.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes adquirirán las habilidades para:

• Configurar responsabilidades de agentes y pipelines de orquestación en la interfaz del Gestor.
• Generar e interpretar artefactos de Antigravity, incluyendo listas de tareas, planes, registros y grabaciones de navegador.
• Implementar estrategias de verificación para garantizar que las acciones de los agentes sean transparentes y audibles.
• Optimizar la colaboración multi-agente para tareas de desarrollo y operaciones complejas.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y demostraciones prácticas.
• Ejercicios basados en escenarios centrados en desafíos de flujo de trabajo reales.
• Experimentación práctica dentro de un espacio de trabajo de Antigravity en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Si requiere una versión personalizada de este curso, por favor contáctenos para discutir opciones de personalización.

Esta formación en vivo, guiada por un instructor en Quito (en línea o presencial), está dirigida a profesionales principiantes que desean entender y crear agentes de IA simples para aplicaciones del mundo real.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de los agentes de IA.
• Identificar diferentes tipos de agentes de IA y sus aplicaciones.
• Diseñar e implementar agentes de IA básicos para tareas prácticas.
• Explorar herramientas y marcos de trabajo para la construcción de agentes de IA.

Antigravity es una plataforma de desarrollo diseñada para crear aplicaciones impulsadas por IA y centradas en agentes.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en el lugar) está destinado a desarrolladores de nivel intermedio que deseen crear aplicaciones del mundo real utilizando agentes de IA autónomos dentro del entorno de Antigravity.

Después de completar este entrenamiento, los participantes estarán equipados para:

• Desarrollar aplicaciones que dependen de agentes de IA autónomos y coordinados.
• Utilizar el IDE, editor, terminal y navegador de Antigravity para el desarrollo integral.
• Administrar flujos de trabajo multi-agente con el Agente Manager.
• Integrar capacidades de agentes en sistemas de software de producción.

Formato del Curso

• Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
• Práctica extensiva 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 de desarrollo, comuníquese con nosotros para organizar una versión personalizada de este entrenamiento.

Amazon Bedrock AgentCore es un marco listo para el enterprise para construir, implementar y escalar agentes de IA con soporte integrado para memoria, observabilidad y gestión de identidad segura.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está orientado a ingenieros y arquitectos de nivel intermedio a avanzado que deseen diseñar, asegurar y operar sistemas de IA agente utilizando AWS Bedrock AgentCore.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura y componentes de AgentCore.
• Implementar y administrar agentes de IA con Runtime y Gateway.
• Implementar memoria persistente e interacciones estatales.
• Aplicar controles de identidad, observabilidad y cumplimiento normativo.
• Diseñar sistemas multi-agente para flujos de trabajo a escala empresarial.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Sesiones prácticas de AWS con AgentCore.
• Ejercicios prácticos con escenarios de implementación y monitoreo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para arreglarlo.

Construir Sistemas de Agentes LLM con AutoGen es un curso práctico enfocado en el desarrollo de sistemas multiagentes utilizando el marco AutoGen de Microsoft para modelos de lenguaje grandes (LLMs).

Esta formación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de IA y automatización que desean diseñar, implementar y orquestar sistemas multiagentes utilizando AutoGen con Python y LLMs.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar arquitecturas multiagente utilizando el marco de AutoGen.
• Configurar roles de agentes, capacidades y comportamientos de coordinación.
• Usar llamadas a funciones y manejo de memoria para interacciones entre agentes.
• Construir y probar flujos de trabajo de agentes LLM basados en Python para casos de uso reales.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Muchos 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, por favor póngase en contacto con nosotros para arreglarlo.

Este entrenamiento guiado por instructores (en línea o presencial) está dirigido a equipos de desarrollo y software de nivel intermedio que desean construir sistemas AI escalables y observables utilizando Mastra.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con LLMs y APIs externas.
• Diseñar e implementar agentes AI y flujos de trabajo utilizando TypeScript.
• Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento del agente.
• Desplegar aplicaciones AI listas para producción aprovechando las características del framework de Mastra.

Este taller de un día, diseñado para desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la IA, te ayudará a comprender y aprovechar el poder de los sistemas de IA agente utilizando AutoGen v0.4.

A través de una combinación de ejercicios prácticos y demostraciones, aprenderás cómo construir, gestionar y desplegar aplicaciones multi-agente alimentadas por Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).

Al final del curso, adquirirás una base sólida en la arquitectura en capas de AutoGen, dominarás la comunicación asincrónica entre agentes y explorarás casos de uso reales y mejores prácticas para desarrollar aplicaciones LLM impulsadas y escalables.