Ingeniería de IA Agéntica con Python: Construcción de Agentes Autónomos

Fundamentos de la IA Agéntica

• Qué es un agente autónomo: definiciones y taxonomía
• Ciclo del agente: ciclo de percepción, decisión, acción y observación
• Patrones de diseño para las responsabilidades y el alcance del agente

Herramientas de Python y SDKs para Agentes

• Uso de LangChain y SDKs similares para iniciar agentes
• Programación asíncrona, colas de tareas y gestión de subprocesos
• Empaquetado, entornos virtuales y flujos de trabajo de desarrollo reproducibles

Integración de Herramientas y APIs Externas

• Diseño de interfaces de herramientas y patrones de invocación segura
• Conexión con APIs web, bases de datos y servicios internos
• Gestión de credenciales, secretos y acceso de menor privilegio

Gestión de Memoria, Estado y Contexto

• Ventanas de contexto a corto plazo y técnicas de ingeniería de prompts
• Arquitecturas de memoria a largo plazo: Redis, almacenes vectoriales, aumentación de recuperación
• Consistencia, estrategias de caché e higiene de memoria

Orquestación, Planificación y Flujos de Trabajo de Múltiples Pasos

• Encadenamiento de acciones, subagentes y descomposición de tareas
• Algoritmos de planificación frente a la orquestación heurística
• Gestión de fallos, reintentos y acciones compensatorias

Seguridad, Pruebas y Observabilidad

• Modelos de amenazas, red-teaming y saneamiento de entradas/salidas
• Pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo para agentes
• Registro de bitácoras, métricas, trazado y alertas para el comportamiento del agente

Despliegue, Escalabilidad y MLOps para Agentes

• Contenerización, pipelines CI/CD y estrategias de despliegue
• Control de costos, limitación de velocidad y optimización de recursos
• Monitoreo, gobernanza y manuales operativos

Resumen y Próximos Pasos