MLL y Agentes en Flujos de Trabajo DevOps

Google Antigravity es un entorno de desarrollo de agentes diseñado para crear agentes autónomos capaces de planificar, razonar, codificar y actuar a través de las capacidades multimodales de Gemini 3.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o en sitio) está orientado a profesionales técnicos avanzados que buscan diseñar, construir e implementar agentes autónomos utilizando Gemini 3 y el entorno Antigravity.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán preparados para:

• Crear flujos de trabajo autónomos que utilicen Gemini 3 para razonar, planificar y ejecutar tareas.
• Desarrollar agentes en Antigravity capaces de analizar tareas, escribir código e interactuar con diversas herramientas.
• Integrar agentes impulsados por Gemini 3 con sistemas empresariales y APIs.
• Optimizar el comportamiento, la seguridad y la confiabilidad de los agentes en entornos complejos.

Formato del Curso

• Demostraciones expertas combinadas con discusiones interactivas.
• Práctica hands-on en el desarrollo de agentes autónomos.
• Implementación práctica utilizando Antigravity, Gemini 3 y herramientas complementarias en la nube.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su equipo requiere comportamientos específicos de dominio o integraciones personalizadas, contáctenos para adaptar el programa a sus necesidades.

Google Antigravity es un marco avanzado diseñado para experimentar con agentes de larga duración y comportamientos interactivos emergentes.

Este curso, impartido por instructores (tanto en línea como presencial), está orientado a profesionales de alto nivel que buscan diseñar, analizar y optimizar agentes capaces de conservar memorias, mejorar mediante retroalimentación y evolucionar a lo largo de horizontes operativos prolongados.

Al finalizar este curso, los participantes adquirirán las habilidades necesarias para:

• Diseñar estructuras de memoria a largo plazo que permitan la persistencia del agente.
• Implementar bucles de retroalimentación efectivos para influir en el comportamiento del agente.
• Evaluar trayectorias de aprendizaje y modelos de desviación.
• Integrar mecanismos de memoria en ecosistemas multi-agente complejos.

Formato del Curso

• Discusiones lideradas por expertos, acompañadas de demostraciones técnicas.
• Exploración práctica a través de desafíos de diseño estructurados.
• Aplicación de conceptos en entornos simulados de agentes.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere contenido personalizado o ejemplos específicos, no dude en contactarnos para adaptar este entrenamiento a sus necesidades.

Mastra es un marco que facilita la integración profunda entre agentes de IA, APIs, aplicaciones empresariales y sistemas de datos externos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (tanto en línea como en persona) está diseñado para ingenieros de nivel intermedio que deseen crear integraciones confiables, seguras y escalables entre los agentes de Mastra y el ecosistema empresarial más amplio.

Al finalizar este curso, los participantes estarán preparados para:

• Implementar integraciones basadas en API entre los agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas de datos empresariales y herramientas a flujos de trabajo automatizados de los agentes.
• Aplicar las mejores prácticas para el intercambio seguro de datos y la autenticación.
• Diseñar capas de integración que sean escalables, mantenibles y listas para producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de integración e ingeniería de API.
• Implementación en laboratorio en vivo utilizando escenarios empresariales del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Escenarios personalizados de API, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos están disponibles a petición.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está implementando cada vez más con el fin de predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA) para minimizar los tiempos de inactividad y acelerar la resolución.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo (tanto en línea como presencial), está diseñado para profesionales de TI avanzados que deseen implementar análisis predictivos, automatizar la corrección y crear flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al final del curso, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de ML para identificar patrones que llevan a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas provenientes de múltiples fuentes.
• Integrar procesos de alerta y corrección en las plataformas existentes.
• Implementar y escalar pipelines inteligentes AIOps en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que utiliza el aprendizaje automático y el análisis de datos para automatizar y mejorar las operaciones de TI, especialmente en áreas como el monitoreo, la detección de incidentes y la respuesta.

Este curso dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para profesionales intermedios en operaciones de TI que deseen implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de alertas y mejorar la observabilidad mediante la automatización inteligente.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Entender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
• Correlacionar datos a través de registros, métricas y rastreos para identificar las causas raíz.
• Reducir el agotamiento por alertas mediante el filtrado inteligente y la supresión del ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder a incidentes automáticamente.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Varios ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para realizar los arreglos necesarios.

Una canalización de AIOps construida completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos crear soluciones costoefectivas y flexibles para la observabilidad, detección de anomalías y alerta inteligente en entornos de producción.

Este curso, dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial), está diseñado para ingenieros avanzados que desean construir y desplegar una canalización end-to-end de AIOps utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de IA personalizados.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos provenientes de registros, métricas y trazas.
• Aplicar modelos de IA para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar la generación de alertas y la corrección de problemas utilizando herramientas abiertas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Múltiples ejercicios y práctica.
• Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones para la Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Antigravity es una plataforma de desarrollo diseñada para crear aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial y centradas en agentes.

Este curso, dirigido por un instructor (en línea o presencial), está orientado a desarrolladores intermedios que deseen construir aplicaciones del mundo real utilizando agentes de IA autónomos dentro del entorno de Antigravity.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán preparados para:

• Desarrollar aplicaciones que se basan en agentes de IA autónomos y coordinados.
• Utilizar el IDE, editor, terminal y navegador de Antigravity para un desarrollo completo.
• Administrar flujos de trabajo multi-agente con el Gestor de Agentes.
• Integrar capacidades de agentes en sistemas de software de producción.

Formato del Curso

• Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
• Práctica extensiva y ejercicios guiados.
• Trabajo de implementación real dentro del entorno en vivo de Antigravity.

Opciones de Personalización del Curso

• Para contenido personalizado alineado con su stack de desarrollo, póngase en contacto con nosotros para organizar una versión personalizada de este entrenamiento.

Google Antigravity es un entorno de desarrollo centrado en agentes diseñado para optimizar los flujos de trabajo de ingeniería a través de la automatización inteligente.

Este curso, dirigido por un instructor (en línea o presencial), está orientado a profesionales principiantes que deseen explorar los fundamentos de Antigravity y entender cómo los entornos de codificación impulsados por agentes mejoran la productividad.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Google Antigravity.
• Navegar y comprender tanto la Vista del Editor como la Vista del Administrador.
• Trabajar eficientemente con agentes para automatizar tareas de desarrollo simples.
• Utilizar Antigravity para generar, refinar y gestionar archivos de proyecto.

Formato del Curso

• Explicaciones del instructor respaldadas por demostraciones en tiempo real.
• Ejercicios guiados enfocados en el uso práctico de los agentes.
• Exploración práctica de las características principales de Antigravity en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• Si necesita una versión personalizada de este entrenamiento, por favor contáctenos para organizar un programa a medida.

Google Antigravity es una plataforma diseñada para crear agentes que puedan interactuar con aplicaciones web, entornos de navegador y flujos de trabajo multi-superficie.

Este curso dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que buscan crear, automatizar y probar flujos de trabajo basados en navegadores utilizando Google Antigravity.

Al final del entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Crear agentes que interactúen con aplicaciones web a través de una superficie de navegador.
• Automatizar flujos de trabajo completos en diferentes contextos de navegador.
• Validar y solucionar problemas del comportamiento de los agentes en entornos impulsados por interfaces de usuario.
• Implementar estrategias de automatización multi-superficie utilizando Antigravity.

Formato del Curso

• Instrucción guiada respaldada por demostraciones en vivo.
• Actividades prácticas y ejercicios basados en escenarios reales.
• Implementación de flujos de trabajo de agentes en un entorno de laboratorio interactivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para requisitos específicos de capacitación personalizada, por favor contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos particulares.

Plataformas empresariales AIOps como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades avanzadas para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos IT a gran escala.

Este entrenamiento, dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial), está diseñado para equipos de IT empresariales intermedios que buscan integrar herramientas AIOps en su infraestructura de observabilidad existente y flujos de trabajo operativos.

Al concluir este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada AIOps.
• Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis impulsados por IA.
• Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta con flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el tiempo medio de recuperación (MTTR) e incrementar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas con discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.

Prometheus y Grafana son herramientas muy utilizadas en la industria para mejorar la observabilidad de infraestructuras modernas. Además, el aprendizaje automático aporta insights predictivos e inteligentes que automatizan las decisiones operativas.

Esta formación, impartida por instructores tanto en línea como presencialmente, está diseñada para profesionales intermedios en observabilidad que buscan modernizar su infraestructura de monitoreo mediante la integración de prácticas de AIOps con Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar Prometheus y Grafana para mejorar la observabilidad en sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y realizar pronósticos.
• Crear reglas de alertas inteligentes basadas en insights predictivos.

Formato del Curso

• Charla interactiva con discusiones grupales.
• Muchos ejercicios y prácticas aplicadas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para programarla.

Este entrenamiento guiado por instructores (en línea o presencial) está dirigido a equipos de desarrollo y software de nivel intermedio que desean construir sistemas AI escalables y observables utilizando Mastra.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con LLMs y APIs externas.
• Diseñar e implementar agentes AI y flujos de trabajo utilizando TypeScript.
• Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento del agente.
• Desplegar aplicaciones AI listas para producción aprovechando las características del framework de Mastra.

Mastra es un marco que ofrece herramientas estructuradas para evaluar, depurar y asegurar la confiabilidad de los agentes AI en flujos de trabajo complejos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para profesionales de nivel intermedio que desean probar rigurosamente el comportamiento del agente, mejorar su confiabilidad y implementar procesos de evaluación medibles.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán con total confianza:

• Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento del agente.
• Evaluar a los agentes utilizando métricas estructuradas, benchmarks y puntajes de calidad.
• Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la confiabilidad, el desvío y las alucinaciones.
• Diseñar estrategias de control de calidad (QA) que garanticen un rendimiento constante y predecible del agente.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
• Análisis en laboratorio en vivo de los comportamientos de los agentes utilizando herramientas de observabilidad.

Opciones de Personalización del Curso

• Escenarios personalizados de pruebas de confiabilidad y métodos de control de calidad (QA) específicos de la industria pueden ser organizados a solicitud.

Google Antigravity es una plataforma de desarrollo centrada en agentes que se utiliza para orquestar, supervisar y coordinar flujos de trabajo impulsados por inteligencia artificial.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo multi-agente dentro de Google Antigravity.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes adquirirán las habilidades necesarias para:

• Configurar responsabilidades de agentes y pipelines de orquestación a través de la interfaz del Gestor.
• Generar e interpretar artefactos de Antigravity, como listas de tareas, planes, registros y grabaciones de navegador.
• Implementar estrategias de verificación para asegurar que las acciones de los agentes sean transparentes y audibles.
• Optimizar la colaboración multi-agente para abordar tareas de desarrollo y operaciones complejas.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y demostraciones prácticas.
• Ejercicios basados en escenarios que abordan desafíos reales de flujo de trabajo.
• Experimentación práctica dentro de un entorno de trabajo de Antigravity en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Si necesita una versión personalizada de este curso, por favor contáctenos para discutir las opciones de personalización disponibles.

Antigravity es un marco que representa flujos de trabajo avanzados impulsados por agentes.

Este curso impartido por un instructor, tanto en línea como presencial, está dirigido a profesionales intermedios y avanzados que deseen verificar, validar y asegurar la salida generada por agentes de IA que operan en entornos basados en Antigravity.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Evaluar con precisión y seguridad los artefactos de código producidos por agentes.
• Utilizar técnicas estructuradas para verificar las tareas realizadas por agentes.
• Analizar grabaciones del navegador y rastrear la actividad del agente de manera efectiva.
• Aplicar principios de calidad y seguridad para garantizar la confiabilidad de los flujos de trabajo de agentes.

Formato del Curso

• Sesiones técnicas breves y discusiones dirigidas por el instructor.
• Ejercicios prácticos centrados en la verificación de flujos de trabajo reales de agentes.
• Pruebas y validación práctica en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• Se puede adaptar a solicitud los escenarios, flujos de trabajo y ejemplos de pruebas.