LLMs y agentes en flujos de trabajo de DevOps
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) y los marcos de agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están redefiniendo la manera en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la clasificación de alertas, simulando la colaboración y la toma de decisiones similares a las humanas.
Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización de DevOps impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLMs) y sistemas de múltiples agentes.
Al finalizar esta formación, los participantes estarán en capacidad de:
- Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo de CI/CD para una automatización inteligente.
- Automatizar la generación de pruebas, el análisis de commits y los resúmenes de cambios utilizando agentes.
- Coordinar múltiples agentes para la clasificación de alertas, la generación de respuestas y la provisión de recomendaciones de DevOps.
- Construir flujos de trabajo seguros y mantenibles impulsados por agentes utilizando marcos de código abierto.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- 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 organizarlo.
Temario del curso
Introducción a los LLM y los marcos de agentes
- Visión general de los modelos de lenguaje grandes en la automatización de infraestructura.
- Conceptos clave en flujos de trabajo de múltiples agentes.
- AutoGen, CrewAI y LangChain: casos de uso en DevOps.
Configuración de agentes LLM para tareas de DevOps
- Instalación de AutoGen y configuración de perfiles de agentes.
- Uso de la API de OpenAI y otros proveedores de LLM.
- Configuración de espacios de trabajo y entornos compatibles con CI/CD.
Automatización de flujos de trabajo de pruebas y calidad de código
- Uso de prompts en LLM para generar pruebas unitarias e de integración.
- Uso de agentes para hacer cumplir reglas de linting, commits y directrices de revisión de código.
- Resumen y etiquetado automatizado de solicitudes de extracción (pull requests).
Agentes LLM para el manejo de alertas y detección de cambios
- Diseño de agentes de respuesta para alertas de fallas en el pipeline.
- Análisis de registros y rastros utilizando modelos de lenguaje.
- Detección proactiva de cambios de alto riesgo o malas configuraciones.
Coordinación de múltiples agentes en DevOps
- Orquestación de agentes basada en roles (planificador, ejecutor, revisor).
- Bucles de mensajería de agentes y gestión de memoria.
- Diseño con intervención humana para sistemas críticos.
Seguridad, gobernanza y observabilidad
- Manejo de exposición de datos y seguridad de LLM en infraestructura.
- Auditoría de acciones de agentes y restricción de alcance.
- Rastreo del comportamiento del pipeline y retroalimentación del modelo.
Casos de uso del mundo real y escenarios personalizados
- Diseño de flujos de trabajo de agentes para respuesta a incidentes.
- Integración de agentes con GitHub Actions, Slack o Jira.
- Mejores prácticas para escalar la integración de LLM en DevOps.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con herramientas de DevOps y automatización de pipelines.
- Conocimiento práctico de Python y flujos de trabajo basados en Git.
- Comprensión de LLMs o experiencia en ingeniería de prompts.
Público objetivo
- Ingenieros de innovación y líderes de plataformas integradas con IA.
- Desarrolladores de LLM que trabajan en DevOps o automatización.
- Profesionales de DevOps que exploran marcos de agentes inteligentes.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
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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 una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
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- Automatizar la generación de alertas y las acciones de remediación mediante herramientas de código abierto.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- Desarrollar aplicaciones que dependan de agentes de IA autónomos y coordinados.
- Utilizar el IDE, editor, terminal y navegador de Antigravity para el desarrollo de extremo a extremo.
- Gestionar flujos de trabajo multiagente con el Administrador de Agentes.
- Integrar las capacidades de los agentes en sistemas de software listos para producción.
Formato del curso
- Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
- Práctica intensiva guiada con ejercicios prácticos.
- Trabajo de implementación real dentro del entorno en vivo de Antigravity.
Opciones de personalización del curso
- Para contenidos adaptados a su pila de desarrollo, contáctenos para organizar una versión personalizada de esta capacitación.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Instalar y configurar Google Antigravity.
- Navegar y comprender tanto la Vista del Editor como la Vista del Administrador.
- Trabajar de manera efectiva con agentes para automatizar tareas básicas de desarrollo.
- 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 agentes.
- Exploración práctica de las funcionalidades clave de Antigravity en un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si necesita una versión adaptada de esta capacitación, contáctenos para organizar un programa personalizado.
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Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean construir, automatizar y probar flujos de trabajo basados en navegadores utilizando Google Antigravity.
Al finalizar la capacitación, los participantes serán capaces de:
- Crear agentes que interactúen con aplicaciones web en una superficie de navegador.
- Automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo en distintos contextos de navegador.
- Validar y solucionar problemas en el 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.
- Actividades prácticas y ejercicios basados en escenarios.
- Implementación de flujos de trabajo de agentes en un entorno de laboratorio interactivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para requerimientos de capacitación personalizados, contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos.
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Esta capacitación impartida por instructores en vivo (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresarial de nivel intermedio que deseen integrar herramientas AIOps en su pila de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura AIOps unificada.
- Correlacionar métricas, registros y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por IA.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
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 una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Implementación de AIOps con Prometheus, Grafana y ML
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Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en el sitio), está dirigida a profesionales de observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante el uso de Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Configurar Prometheus y Grafana para lograr observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y el pronóstico.
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.
Formato del curso
- Clases interactivas con discusiones.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Desarrollo de Agentes de IA con Mastra
14 HorasEsta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o en sitio), está dirigida a desarrolladores de software de nivel intermedio y equipos de ingeniería que deseen construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura de Mastra y su integración con LLM y APIs externas.
- Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo usando TypeScript.
- Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento de los agentes.
- Desplegar aplicaciones de IA listas para producción aprovechando las características del marco de Mastra.
Depuración, Evaluación y Aseguramiento de la Calidad de Mastra para Agentes de IA
21 HorasMastra es un framework que ofrece herramientas estructuradas para evaluar, depurar y garantizar la fiabilidad de los agentes de IA que operan en flujos de trabajo complejos.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen poner a prueba rigurosamente el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad e implementar procesos de evaluación medibles.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento de los agentes.
- Evaluar agentes utilizando métricas estructuradas, puntos de referencia y puntajes de calidad.
- Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la fiabilidad, la deriva y las alucinaciones.
- Diseñar estrategias de aseguramiento de la calidad que garanticen un rendimiento consistente y predecible de los agentes.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
- Análisis en tiempo real de comportamientos de agentes utilizando herramientas de observabilidad.
Opciones de personalización del curso
- Se pueden organizar escenarios de pruebas de fiabilidad personalizados y métodos de aseguramiento de la calidad específicos de la industria bajo petición.
Gestión de flujos de trabajo de agentes en Google Antigravity: Orquestación, planificación y artefactos
14 HorasGoogle Antigravity es una plataforma de desarrollo centrada en agentes, utilizada para orquestar, supervisar y coordinar flujos de trabajo de codificación y automatización impulsados por inteligencia artificial.
Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo multiagente dentro de Google Antigravity.
Al finalizar esta formación, los participantes adquirirán las habilidades necesarias para:
- Configurar responsabilidades de agentes y pipelines de orquestación dentro de la interfaz del Administrador.
- Generar e interpretar artefactos de Antigravity, incluyendo listas de tareas, planes, registros y grabaciones de navegador.
- Implementar estrategias de verificación para garantizar que las acciones de los agentes sean transparentes y auditables.
- Optimizar la colaboración entre múltiples agentes para tareas complejas de desarrollo y operaciones.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas y demostraciones prácticas.
- Ejercicios basados en escenarios centrados en desafíos reales de flujos de trabajo.
- Experimentación práctica en un entorno de trabajo en vivo de Antigravity.
Opciones de personalización del curso
- Si requiere una versión adaptada de este curso, por favor contáctenos para discutir las opciones de personalización.
Pruebas y verificación de código impulsado por agentes: aseguramiento de calidad en Antigravity
14 HorasAntigravity es un marco que representa flujos de trabajo avanzados de desarrollo impulsados por agentes.
Esta capacitación presencial u online, impartida por un instructor, está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen verificar, validar y asegurar los resultados generados por agentes de IA que operan en entornos impulsados por Antigravity.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Evaluar la precisión y seguridad de los artefactos de código generados por agentes.
- Utilizar técnicas estructuradas para verificar las tareas ejecutadas por agentes.
- Analizar grabaciones de navegador y rastrear eficazmente las actividades de los agentes.
- Aplicar principios de aseguramiento de calidad y seguridad para garantizar la fiabilidad de los flujos de trabajo de los agentes.
Formato del curso
- Sesiones técnicas y discusiones guiadas por el instructor.
- Ejercicios prácticos centrados en la verificación de flujos de trabajo reales de agentes.
- Pruebas y validación prácticas en un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- Se ofrece adaptación de escenarios, flujos de trabajo y ejemplos de pruebas bajo solicitud.