Ingeniería de IA Agéntica con Python — Construcción de Agentes Autónomos

Fundamentos de la IA Agéntica

• ¿Qué es un agente autónomo: definiciones y taxonomía
• Bucle del agente: ciclo de percibir, decidir, actuar, observar
• Patrones de diseño para responsabilidades y alcance del agente

Instrumentación de Python y SDKs de Agentes

• Uso de LangChain y SDKs similares para inicializar agentes
• Programación asíncrona, colas de tareas y gestión de subprocesos
• Empaquetado, entornos virtuales y flujos de trabajo de desarrollo reproducibles

Integración de Herramientas y APIs Externas

• Diseño de interfaces de herramientas y patrones de invocación de herramientas seguras
• Conexión con APIs web, bases de datos y servicios internos
• Gestión de credenciales, secretos y acceso de privilegios mínimos

Gestión de la Memoria, el Estado y el Contexto

• Ventanas de contexto a corto plazo y técnicas de ingeniería de prompts
• Arquitecturas de memoria a largo plazo: Redis, almacenes vectoriales, aumento de recuperación
• Consistencia, estrategias de caché e higiene de la memoria

Orquestación, Planificación y Flujos de Trabajo de Múltiples Pasos

• Encadenamiento de acciones, subagentes y descomposición de tareas
• Algoritmos de planificación frente a orquestación heurística
• Manejo de fallos, reintentos y acciones compensatorias

Seguridad, Pruebas y Observabilidad

• Modelos de amenazas, red-teaming y saneamiento de entrada/salida
• Pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo para agentes
• Registro, métricas, trazado y alertas para el comportamiento del agente

Despliegue, Escalabilidad y MLOps para Agentes

• Contenerización, pipelines de CI/CD y estrategias de despliegue
• Control de costos, limitación de tasa y optimización de recursos
• Monitoreo, gobernanza y manuales operativos

Resumen y Próximos Pasos