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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.
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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