Mastra Ops & Production Engineering: Despliegue y escalado de agentes de IA

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.

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.

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

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo multiagente a gran escala.

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

• Diseñar flujos de trabajo complejos utilizando las capacidades de orquestación de Mastra.
• Coordinar múltiples agentes que ejecutan tareas en paralelo o dependientes.
• Implementar herramientas de monitoreo y depuración para la ejecución de flujos de trabajo.
• Optimizar la lógica de orquestación para garantizar confiabilidad, capacidad de procesamiento y eficiencia automatizada.

Formato del curso

• Ponencias interactivas y discusión grupal.
• Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio vivo contenerizado.

Opciones de personalización del curso

• Escenarios de automatización personalizados, integraciones empresariales o patrones de flujo de trabajo pueden proporcionarse bajo solicitud.