OpenClaw
OpenClaw es un agente de IA autónomo y de código abierto que puede realizar acciones en su nombre mediante herramientas y servicios conectados.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen utilizar OpenClaw para construir y ejecutar agentes de IA prácticos que automatizan el trabajo a través de integraciones con chat y herramientas.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Explicar qué es OpenClaw y en qué parte del stack de automatización y asistentes de IA se sitúa.
- Instalar y configurar OpenClaw, conectar un proveedor de modelos de lenguaje grande (LLM) y ejecutar un agente con los controles de seguridad adecuados.
- Utilizar y adaptar herramientas y habilidades para automatizar flujos de trabajo comunes, como operaciones de archivos, consultas web y acciones en chats de equipo.
- Aplicar límites de seguridad y prácticas operativas para un uso responsable en un entorno corporativo.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Ejercicios guiados y práctica manual.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Fundamentos de OpenClaw y modelo de seguridad
- Qué es OpenClaw, qué no es, y cuándo es una buena opción.
- Conceptos clave: agente, herramientas, habilidades, memoria, conectores, aprobaciones.
- Realidades corporativas: sensibilidad de los datos, separación de entornos y configuraciones predeterminadas seguras.
Instalación, configuración y primera ejecución del agente
- Verificación de requisitos previos: Node.js, Git, claves de API, carpetas de espacio de trabajo.
- Instalar OpenClaw, verificar la instalación y comprender la estructura del proyecto.
- Conectar un proveedor de LLM, establecer la configuración principal y validar la conectividad.
- Ejecutar un agente inicial con acciones solo de lectura primero, y luego agregar acciones de escritura controladas.
Uso de herramientas integradas y creación efectiva de prompts
- Trabajo con herramientas comunes: archivos, comandos del shell y tareas web simples.
- Patrones de prompts para una ejecución predecible: restricciones, planes de pasos y confirmaciones.
- Revisión de las salidas del agente, llamadas a herramientas y registros para detectar problemas temprano.
Habilidades y memoria en la práctica
- Agregar y configurar habilidades para flujos de trabajo repetibles.
- Fundamentos de la memoria: qué debe almacenarse, qué no debe hacerlo, y cómo restablecerla de forma segura.
- Ejercicio práctico: construir un flujo de trabajo pequeño que utilice la memoria de manera cuidadosa (con una condición de parada clara).
Creación y prueba de una habilidad personalizada
- Estructura de la habilidad, entradas y salidas, y cómo OpenClaw descubre y ejecuta las habilidades.
- Implementar una pequeña habilidad orientada al negocio (ejemplo: resumir una carpeta de informes y producir un resumen breve).
- Enfoque de prueba: entradas de ejemplo, salidas esperadas, manejo de errores y documentación.
Integraciones, operaciones y próximos pasos
- Patrones de integración: flujos de trabajo de chat y tickets en un entorno sandbox seguro.
- Diseño de un flujo de automatización repetible: activador, acción, revisión, aprobaciones y traspaso.
- Fundamentos operativos: registro (logging), trazabilidad, gestión de la configuración y una lista de verificación de preparación para pruebas piloto.
Requerimientos
- Comodidad con el uso básico de la línea de comandos (carpetas, rutas, variables de entorno)
- Habilidad para instalar y ejecutar herramientas de desarrollo en su estación de trabajo (Git, Node.js)
- Experiencia básica en JavaScript o scripting (lectura y realización de pequeños cambios)
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de automatización que desean construir asistentes potenciados con IA y herramientas internas.
- Profesionales de TI y operaciones que buscan automatizar tareas de soporte y administración recurrentes.
- Propietarios técnicos de productos y líderes de equipo que evalúan opciones de agentes de IA alojados internamente.
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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Opciones de Personalización del Curso
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- 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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- Implementar la memoria de AgentCore para flujos de trabajo con estado y conscientes del contexto.
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- Integrar la herramienta de navegador para la obtención de datos en tiempo real e interacción con interfaces de usuario.
- 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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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.
Comenzando con Antigravity: Una introducción a los entornos de desarrollo IDE agénticos
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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.
Gravedad cero para automatización web y tareas basadas en el navegador
21 HorasGoogle 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.
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.