Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) para la Integración de IA
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP, por sus siglas en inglés) es un estándar abierto para conectar aplicaciones de IA con herramientas externas, fuentes de datos y sistemas empresariales.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA de nivel principiante e intermedio que desean utilizar MCP para construir integraciones prácticas entre asistentes de IA y sistemas empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Explicar el propósito, el valor y los conceptos centrales de MCP.
- Identificar cómo funcionan juntos los clientes, servidores, herramientas, recursos y prompts de MCP.
- Configurar y probar un flujo de trabajo básico habilitado para MCP.
- Aplicar buenas prácticas de seguridad, gobernanza e implementación.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos y práctica guiada.
- Sesiones de laboratorio en vivo enfocadas en escenarios de integración realistas.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Fundamentos de MCP y Valor Empresarial
- Qué es MCP y por qué las organizaciones lo están adoptando.
- Problemas que ayuda a resolver MCP en la integración de IA.
- Comparación de MCP con la integración directa de API y otros enfoques de conexión de herramientas.
- Casos de uso empresarial comunes y beneficios esperados.
Arquitectura y Componentes Centrales
- Roles de hosts, clientes y servidores.
- Cómo se utilizan las herramientas, los recursos y los prompts.
- Flujo de solicitud y respuesta en una interacción típica de MCP.
- Patrones de implementación local y remota.
Configuración de un Flujo de Trabajo Básico de MCP
- Preparación del entorno de trabajo.
- Revisión de una configuración simple de servidor MCP.
- Conexión de un cliente a un servidor MCP.
- Ejecución y validación de un flujo de trabajo básico.
Diseño de Integraciones Útiles de MCP
- Selección de la capacidad adecuada para un escenario empresarial.
- Estructuración de herramientas para acciones seguras y útiles.
- Uso de recursos para proporcionar contexto relevante.
- Uso de prompts para mejorar la consistencia y usabilidad.
Seguridad, Gobernanza y Operaciones
- Consideraciones sobre control de acceso, permisos y autenticación.
- Manejo seguro de datos empresariales sensibles.
- Prácticas de confianza, aprobación y supervisión.
- Monitoreo, mantenimiento y buenas prácticas operativas.
Planificación de la Implementación y Próximos Pasos
- Identificación de casos de uso realistas para un lanzamiento inicial.
- Decisiones clave de diseño e intercambios prácticos.
- Planificación de la adopción en entornos empresariales.
- Revisión del curso, resumen y próximos pasos.
Requerimientos
- Comprensión básica de asistentes de IA, APIs y flujos de trabajo de aplicaciones empresariales.
- Experiencia utilizando aplicaciones web, herramientas para desarrolladores o plataformas de software empresarial.
- Experiencia técnica o de programación básica.
Público Objetivo
- Ingenieros de IA y desarrolladores de aplicaciones.
- Arquitectos de soluciones y líderes técnicos.
- Equipos de producto y profesionales de TI que evalúan opciones de integración de IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Próximos cursos
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Formato del Curso
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- 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.
Agentes de IA Interactivos: Memoria, Intérprete de Código y Herramienta de Navegador en Acción
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- Diseñar agentes interactivos para casos de uso en análisis, atención al cliente e investigación.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos de laboratorio con la memoria y las herramientas de AgentCore.
- Estudios de caso en escenarios de análisis, automatización y atención al cliente.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Aceleración del despliegue de agentes de IA con el entorno en tiempo real y la pasarela AgentCore
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- Configurar entornos de Runtime AgentCore y empaquetar agentes para su despliegue.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Laboratorios prácticos con despliegues de Runtime e integraciones con la Gateway.
- Ejercicios prácticos centrados en la confiabilidad, la seguridad y el lanzamiento gradual.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Antigravity para Desarrolladores: Construcción de Aplicaciones Centradas en Agentes
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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.
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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.
Gravedad cero para automatización web y tareas basadas en el navegador
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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.
Creación de Agentes de IA Totalmente Gestionados con AgentCore: Desde el Concepto hasta la Producción
14 HorasAgentCore simplifica el proceso de construcción, mejora y supervisión de agentes de IA totalmente gestionados, proporcionando un conjunto unificado de servicios diseñado para su despliegue a gran escala.
Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que desean adquirir experiencia práctica en la creación de agentes de IA listos para producción utilizando AgentCore.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender las capacidades centrales de AgentCore para el desarrollo de agentes de IA.
- Diseñar y configurar agentes de IA simples utilizando servicios gestionados.
- Integrar flujos de trabajo para mejorar la funcionalidad del agente.
- Desplegar y supervisar agentes de IA en entornos de producción.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Talleres prácticos con servicios de AgentCore.
- Ejercicios guiados desde el concepto del agente hasta su despliegue.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Desarrollo de Agentes de IA con Mastra
14 HorasEsta 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.
Depuración, evaluación y garantía de calidad de Mastra para agentes de IA
21 HorasMastra 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 Ops & Production Engineering: Despliegue y escalado de agentes de IA
21 HorasMastra es un marco operativo diseñado para optimizar el despliegue, escalado y gestión del ciclo de vida de agentes de IA en entornos de producción.
Esta formación en línea (o presencial) con un instructor está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que necesitan implementar agentes de IA de manera confiable y eficiente en sistemas de producción.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Desplegar agentes de IA basados en Mastra en entornos controlados y aptos para producción.
- Escalar los agentes horizontal y verticalmente utilizando primitivas nativas de la plataforma.
- Implementar pipelines de observabilidad para rastrear el comportamiento y el rendimiento de los agentes.
- Optimizar las configuraciones en tiempo de ejecución para reducir la latencia, los costos y los riesgos operativos.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión grupal.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de despliegue.
- Implementación práctica en laboratorios virtuales utilizando entornos contenedorizados y orquestados.
Opciones de personalización del curso
- Se puede solicitar la personalización de temas, laboratorios prácticos o escenarios específicos de la industria.
Automación de Flujos de Trabajo con Mastra y Orquestación Multiagente
21 HorasMastra 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.
Gestión de flujos de trabajo de agentes en Google Antigravity: orquestación, planificación y artefactos
14 HorasGoogle 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.
Pruebas y verificación del código generado por agentes: Control de calidad en Antigravity
14 HorasAntigravity 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.