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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción

  • Flujos de trabajo frente a agentes
  • Vista general de la arquitectura y casos de uso típicos

Fundamentos de la API de Claude

  • API de Mensajes, modelos y parámetros
  • Prompts de sistema y salida estructurada
  • Transmisión en streaming y manejo de errores
  • Laboratorio: primera integración de la API

Uso de herramientas

  • Definición de herramientas y esquemas
  • El bucle de uso de herramientas y recuperación de errores
  • Laboratorio: un agente que llama a APIs de la empresa

MCP y Habilidades de Agentes

  • Servidores y clientes MCP
  • Uso de servidores existentes y escritura de uno pequeño
  • Habilidades de agentes (Agent Skills) para conocimientos reutilizables
  • Laboratorio: conectar un agente a una fuente de datos

Agent SDK de Claude

  • Bucle del agente, sesiones y gestión de contexto
  • Permisos, hooks y subagentes
  • Laboratorio: construir un agente de investigación y reportes

Costos, calidad y seguridad

  • Cacheo de prompts y presupuestación de tokens
  • Barreras (guardrails) y pasos de aprobación humana
  • Evaluaciones con un conjunto de pruebas pequeño
  • Registro (logging) y monitoreo

Del prototipo a la producción

  • Opciones de despliegue y manejo de secretos
  • Mantenimiento y versionado
  • Ruta (roadmap) para el caso de uso propio de los participantes

Requerimientos

  • Experiencia en programación en Python o TypeScript
  • Experiencia en la invocación de APIs REST y el manejo de JSON
  • Comprensión básica de los modelos de lenguaje de gran escala

Público objetivo

  • Desarrolladores de software e ingenieros de datos que integren funciones de IA en productos y herramientas internas
  • Arquitectos de soluciones que evalúen arquitecturas de agentes
  • Equipos técnicos que deseen pasar del prototipo a producción

Número de participantes


Precio por participante

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