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Duración 7 horas
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.