LLMs y Agentes en Flujos de Trabajo DevOps

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

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, construir e implementar agentes autónomos utilizando Gemini 3 y el entorno Antigravity.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán preparados para:

• Construir flujos de trabajo autónomos que utilicen Gemini 3 para razonamiento, planificación y ejecución.
• 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 en el desarrollo de agentes autónomos.
• Implementación práctica utilizando Antigravity, Gemini 3 y herramientas de nube compatibles.

Opciones de personalización del curso

• Si su equipo requiere comportamientos de agentes específicos para el dominio o integraciones personalizadas, contáctenos para adaptar el programa.

Google Antigravity es un marco de trabajo avanzado diseñado para la experimentación con agentes de larga duración y comportamientos interactivos emergentes.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, analizar y optimizar agentes capaces de retener memorias, mejorar mediante la retroalimentación y evolucionar durante largos períodos operativos.

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

• Diseñar estructuras de memoria a largo plazo para la persistencia de agentes.
• Implementar bucles de retroalimentación efectivos para moldear el comportamiento del agente.
• Evaluar trayectorias de aprendizaje y deriva (drift) de los modelos.
• Integrar mecanismos de memoria en ecosistemas complejos de múltiples agentes.

Formato del Curso

• Discusión guiada por expertos, acompañada de demostraciones técnicas.
• Exploración práctica a través de desafíos de diseño estructurados.
• Aplicación de conceptos en entornos simulados de agentes.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere contenido personalizado o ejemplos específicos de casos, por favor contáctenos para personalizar esta formación.

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

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que deseen construir 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 APIs entre los agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas de datos empresariales y herramientas a flujos de trabajo automatizados de agentes.
• Aplicar buenas prácticas de intercambio de datos seguros y autenticación.
• Diseñar capas de integración que sean escalables, mantenibles y listas para producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de ingeniería de integración y APIs.
• Implementación en laboratorio en vivo utilizando escenarios empresariales reales.

Opciones de personalización del curso

• Se disponen de escenarios personalizados de APIs, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos bajo petición.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones TI) se está utilizando cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA) para minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI de nivel avanzado que desean implementar análisis predictivos, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas de AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos de ML para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas multifuente.
• Integrar procesos de alertas y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Mucha práctica y ejercicios.
• 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 coordinarlo.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, especialmente en las áreas de monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI de nivel intermedio que desean implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de las alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas de AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar las causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder a incidentes automáticamente.

Formato del Curso

• Lección 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 coordinarlo.

Un pipeline de AIOps construido completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones económicas y flexibles para la observabilidad, detección de anomalías y alertas inteligentes en entornos de producción.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de nivel avanzado que deseen construir e implementar un pipeline de AIOps de extremo a extremo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de aprendizaje automático personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos procedentes de registros, métricas y trazas.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar las alertas y la remediación mediante herramientas de código abierto.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos 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 contáctenos para organizarlo.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear aplicaciones reales utilizando agentes de IA autónomos dentro del entorno de Antigravity.

Después de completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Desarrollar aplicaciones que dependan de agentes de IA autónomos y coordinados.
• Utilizar el IDE, editor, terminal y navegador de Antigravity para el desarrollo integral.
• Gestionar flujos de trabajo multiagente con el Administrador de Agentes.
• Integrar las capacidades de los agentes en sistemas de software listos para producción.

Formato del Curso

• Presentaciones combinadas con demostraciones en profundidad.
• Práctica extensa de manos y ejercicios guiados.
• Trabajo de implementación real dentro del entorno vivo de Antigravity.

Opciones de Personalización del Curso

• Para un contenido personalizado alineado con su pila de desarrollo, contáctenos para organizar una versión personalizada de esta formación.

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

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales principiantes que desean explorar los fundamentos de Antigravity y comprender cómo los entornos de codificación impulsados por agentes mejoran la productividad.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Explicaciones del instructor acompañadas de demostraciones en tiempo real.
• Ejercicios guiados centrados 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 necesita una versión adaptada de esta formación, contáctenos para organizar un programa personalizado.

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

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen construir, automatizar y probar flujos de trabajo basados en navegadores utilizando Google Antigravity.

Al completar la formación, los participantes podrán:

• Crear agentes que interactúen con aplicaciones web en una superficie de navegador.
• Automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo entre contextos del navegador.
• Validar y solucionar problemas del comportamiento del agente en entornos impulsados por la interfaz de usuario (UI).
• Implementar estrategias de automatización multi-superficie utilizando Antigravity.

Formato del curso

• Instrucción guiada apoyada 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 formación personalizados, contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos.

Las plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresarial de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura AIOps unificada.
• Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis basados en IA.
• Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo incorporados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de reparación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos 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, contáctenos para coordinarlo.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) potencia estas herramientas mediante insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la predicción.
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos 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 contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y equipos de ingeniería de nivel intermedio que deseen construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de Mastra y su integración con LLMs y APIs externas.
• Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo utilizando TypeScript.
• Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento de los agentes.
• Desplegar aplicaciones de IA listas para producción aprovechando las características del marco de trabajo de Mastra.

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen probar rigurosamente el comportamiento de sus agentes, mejorar su fiabilidad e implementar procesos de evaluación medibles.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento del agente.
• Evaluar a los agentes utilizando métricas estructuradas, puntos de referencia (benchmarks) e índices de calidad.
• Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la fiabilidad, la deriva (drift) y las alucinaciones.
• Diseñar estrategias de garantía de calidad (QA) que garanticen un rendimiento constante y predecible del agente.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
• Análisis en laboratorio en tiempo real de los comportamientos de los agentes mediante herramientas de observabilidad.

Opciones de personalización del curso

• Se pueden configurar escenarios de pruebas de fiabilidad personalizados y métodos específicos de garantía de calidad por industria, previa solicitud.

Google Antigravity es una plataforma de desarrollo centrada en agentes que se utiliza para orquestar, supervisar y coordinar flujos de trabajo de codificación y automatización impulsados por inteligencia artificial.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo multi-agente dentro de Google Antigravity.

Al finalizar esta formación, los participantes adquirirán las siguientes competencias:

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

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Si necesita una versión personalizada de este curso, contáctenos para discutir las opciones de personalización.

Antigravity es un marco de trabajo que representa flujos de trabajo avanzados de desarrollo basados en agentes.

Esta formación en vivo y dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen verificar, validar y asegurar la salida generada por los agentes de IA que trabajan dentro de entornos impulsados por Antigravity.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• Evaluar la precisión y seguridad de los artefactos de código generados por el agente.
• Utilizar técnicas estructuradas para verificar las tareas ejecutadas por el agente.
• Analizar grabaciones del navegador y rastrear la actividad del agente de manera efectiva.
• Aplicar principios de control de calidad (QA) y seguridad para garantizar la fiabilidad de los flujos de trabajo del agente.

Formato del curso

• Breves técnicos y discusiones guiadas por el instructor.
• Ejercicios prácticos centrados en la verificación de flujos de trabajo reales de agentes.
• Pruebas y validación prácticas 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 bajo petición.