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Temario del curso

Día 1
Anatomía de un Agente de IA Moderno

Más allá de los chatbots, los agentes como sistemas autónomos de razonamiento y acción

Paradigmas de agentes reactivos, proactivos, híbridos y orientados a objetivos

Componentes centrales: percepción, planificación, memoria, uso de herramientas y acción

Compensaciones en el diseño de agentes individuales versus multi-agentes

Frameworks de Agentes y el Stack Moderno

LangChain, LlamaIndex, AutoGen, CrewAI y sus compensaciones

Comparación con frameworks clásicos como JADE y SPADE

Elección de un framework basado en los requisitos de producción

Llamada de herramientas, llamada de funciones y salidas estructuradas

Práctica: creación de una base para un agente Python individual con llamadas a herramientas

Arquitecturas de Sistemas Multi-Agente

Diseños centralizados, descentralizados, híbridos y en capas para MAS

FIPA ACL, paso de mensajes y equivalentes modernos

Patrones de coordinación: planificación, negociación, sincronización

Comportamiento emergente y autoorganización en poblaciones de agentes

Tomada de Decisiones y Aprendizaje en Agentes

Teoría de juegos para interacciones cooperativas y competitivas entre agentes

Aprendizaje por refuerzo en entornos multi-agente

Aprendizaje por transferencia y compartición de conocimiento entre agentes

Resolución de conflictos y confianza entre agentes coordinadores

Día 2
Fundamentos Multimodales para Agentes

IA multimodal como un flujo de trabajo unificado a través de texto, imagen, voz y video

Modelos multimodales líderes: GPT-4 Vision, Gemini, Claude, Whisper

Técnicas de fusión para combinar modalidades dentro del ciclo de razonamiento de un agente

Compensaciones en latencia, costo y precisión en pipelines multimodales

Construcción de la Capa de Percepción

Procesamiento de imágenes para agentes: clasificación, etiquetado, detección de objetos

Reconocimiento de voz con Whisper ASR y transcripción en streaming

Síntesis de texto a voz e interacción con voz natural

Conexión de las salidas de percepción con el razonamiento basado en LLM y la selección de herramientas

Práctica - Construcción de un Agente Multimodal en Python

Definición de la tarea del agente, ventana de contexto e inventario de herramientas

Conexión de las APIs de GPT-4 Vision y Whisper de extremo a extremo

Implementación de memoria, estado y gestión de conversaciones

Agregado de llamadas a herramientas que producen efectos secundarios en el mundo real de forma segura

Práctica - Orquestación de un Sistema Multi-Agente

Composición de agentes especializados con AutoGen o CrewAI

Definición de roles, responsabilidades y protocolos de comunicación entre agentes

Asignación de recursos y coordinación en un entorno simulado

Registro del razonamiento del agente, llamadas a herramientas y decisiones para inspección y auditoría

Día 3
Superficie de Amenaza de Agentes de IA en Producción

Lo que hace que la IA agentic sea única y vulnerable en comparación con el software tradicional

Superficie de ataque: capas de datos, modelo, prompt, herramienta, salida e interfaz

Modelado de amenazas para sistemas basados en agentes con uso autónomo de herramientas

Comparación de prácticas de ciberseguridad de IA con la ciberseguridad tradicional

Práctica - Ataques Adversarios

Ejemplos adversarios y métodos de perturbación: FGSM, PGD, DeepFool

Escenarios de ataque de caja blanca versus caja negra

Ataques de inversión de modelo e inferencia de membresía

Envenenamiento de datos e inyección de puertas traseras durante el entrenamiento

Inyección de prompts, jailbreaking y mal uso de herramientas en agentes basados en LLM

Técnicas Defensivas y endurecimiento de modelos

Estrategias de entrenamiento adversario y aumento de datos

Destilación defensiva y otras técnicas de robustez

Preprocesamiento de entradas, enmascaramiento de gradientes y regularización

Privacidad diferencial, inyección de ruido y presupuestos de privacidad

Aprendizaje federado y agregación segura para entrenamiento distribuido

Práctica con la Caja de Herramientas de Robustez Adversaria

Simulación de ataques contra el agente multimodal construido en el Día 2

Medición de la robustez bajo perturbación y cuantificación de la degradación

Aplicación iterativa de defensas y reevaluación de las tasas de éxito del ataque

Pruebas de estrés en las vías de llamada de herramientas y vectores de inyección de prompts

Día 4
Marco de Gestión de Riesgos para IA

Marco de Gestión de Riesgos de IA de NIST: gobernar, mapear, medir, gestionar

ISO/IEC 42001 y estándares emergentes específicos para IA

Mapeo de riesgos de IA a marcos de GRC (Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento) empresariales existentes

Requisitos de rendición de cuentas, auditabilidad y documentación para IA

Cumplimiento Regulatorio para Sistemas Agentic

Ley de IA de la Unión Europea: niveles de riesgo, usos prohibidos y obligaciones para sistemas de alto riesgo

Implicaciones del GDPR y CCPA para los pipelines de datos de agentes

Orden Ejecutiva de EE. UU. sobre IA Segura, Confiable y de Confianza

Orientación específica del sector para finanzas, salud y servicios públicos

Riesgo de terceros y uso de herramientas de IA de proveedores

Ética, Sesgo y Explicabilidad

Detección y mitigación de sesgos en la percepción y el razonamiento del agente

Explicabilidad y transparencia como propiedades relevantes para la seguridad

Equidad, daño a downstream y despliegue responsable

Diseño de comportamiento de agente inclusivo y auditable

Despliegue en Producción, Monitoreo y Respuesta a Incidentes

Patrones de despliegue seguro para sistemas de agentes individuales y multi-agente

Monitoreo continuo de deriva, anomalías y abusos

Registro, historiales de auditoría y preparación forense para acciones de agentes

Playbooks de respuesta a incidentes de seguridad de IA y recuperación

Estudios de caso de brechas reales de IA y lecciones aprendidas

Capstone y Síntesis

Revisión del sistema multi-agente multimodal construido a lo largo del curso

Revisión integral del pipeline: diseño, construcción, seguridad, gobernanza, despliegue

Autoevaluación del sistema contra las funciones del Marco NIST AI RMF

Perspectiva futura sobre tendencias emergentes en IA agentic y seguridad de IA

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

Audiencia Objetivo

Ingenieros y arquitectos de IA que construyen sistemas agentic para uso en producción. Profesionales de ciberseguridad, riesgo y cumplimiento responsables de la garantía de IA en industrias reguladas como finanzas, salud y consultoría. Desarrolladores senior y líderes de soluciones que integran capacidades multimodales y multi-agente en plataformas empresariales.

 28 Horas

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