Curso de LLMs and Agents in DevOps Workflows

AutoGen es un marco de código abierto de Microsoft para crear aplicaciones multiagente que utilizan LLMs, herramientas, memoria e interacción con el usuario.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y arquitectos avanzados que desean diseñar y_deploy_agentes altamente personalizados utilizando las APIs basadas en Python, la capacidad de llamada de funciones y herramientas modulares de AutoGen.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar agentes personalizados con lógica específica de roles y enruteo de herramientas.
• Construir flujos de trabajo dinámicos utilizando la llamada avanzada a funciones y cambio de contexto.
• Implementar módulos de memoria y marcos de planificación dentro de equipos de agentes.
• Gestionar estados de error multiagente y mecanismos de reintento adaptativo.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y 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, por favor contáctenos para acordarlo.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean integrar Read AI con plataformas como Slack, sistemas CRM y Notion para automatizar flujos de trabajo e improve la eficiencia del equipo.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Conectar Read AI con Slack, Salesforce, Notion y herramientas similares.
• Automatizar la entrega de resúmenes de reuniones y acciones pendientes en diferentes plataformas.
• Sincronizar los datos de Read AI con sistemas CRM y tableros de tareas.
• Detectar y solucionar problemas de integración y optimizar las configuraciones según las necesidades del equipo.

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea u on-site) está orientada a profesionales avanzados de TI que desean implementar análisis predictivos, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos ML para detectar patrones que llevan a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación multi-fuente de registros y métricas.
• Integrar procesos de alertas y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar tuberías inteligentes AIOps en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y 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, comuníquese con nosotros para organizarla.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica el aprendizaje automático y el análisis para automatizar e mejorar las operaciones de TI, especialmente en los ámbitos de monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Esta formación en vivo (en línea o presencial), dirigida por un instructor, está orientada a profesionales intermedios de operaciones de TI que desean implementar técnicas AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de alertas y mejorar la observabilidad mediante la automatización inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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

An AIOps pipeline built entirely with open-source tools allows teams to design cost-effective and flexible solutions for observability, anomaly detection, and intelligent alerting in production environments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level engineers who wish to build and deploy an end-to-end AIOps pipeline using tools like Prometheus, ELK, Grafana, and custom ML models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design an AIOps architecture using only open-source components.
• Collect and normalize data from logs, metrics, and traces.
• Apply ML models to detect anomalies and predict incidents.
• Automate alerting and remediation using open tooling.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

AutoGen para la Automatización de Inteligencia Artificial en Empresas es un curso práctico enfocado en implementar sistemas escalables y de agentes inteligentes para automatizar operaciones empresariales complejas utilizando el marco AutoGen.

Este entrenamiento guiado por instructores (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de IA de nivel intermedio a avanzado que desean implementar arquitecturas multiagente en plataformas y procesos empresariales utilizando el marco AutoGen.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Diseñar y automatizar flujos de trabajo empresariales usando AutoGen y agentes LLM.
• Integrar AutoGen con LangChain para una orquestación avanzada y manejo de contexto.
• Construir tuberías RAG e integrar datos empresariales para la automatización contextual.
• Conectar agentes con plataformas empresariales como Slack, Jira y SharePoint.
• Escalar y monitorear implementaciones de AutoGen en entornos de producción.

Formato del Curso

• Sesiones interactivas y discusiones.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio viviente.

Opciones de Personalización del Curso

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

This instructor-led, live training in Colombia (online or onsite) is aimed at beginner-level professionals who wish to explore the fundamentals of CrewAI and build simple multi-agent systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and design principles of CrewAI.
• Define roles, tasks, and flows within a crew of agents.
• Create collaborative workflows using CrewAI's framework.
• Build, test, and run basic multi-agent scenarios.

This instructor-led, live training in Colombia (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to automate business and technical workflows using CrewAI through real-world use cases and tool integrations.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and core principles of CrewAI.
• Design workflows involving multiple collaborating agents.
• Integrate CrewAI with APIs, tools, and external systems.
• Implement and orchestrate real-world automation use cases.

AutoGen Studio es un entorno visual para crear y gestionar flujos de trabajo multiagente basados en LLM sin requerir código.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales de negocios e innovación de nivel principiante a intermedio que deseen usar AutoGen Studio para diseñar visualmente, probar y perfeccionar las interacciones de los agentes en la automatización interna o el desarrollo de productos mejorados con IA.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear flujos de trabajo multiagente utilizando una interfaz sin código.
• Definir roles, prompts y objetivos de los agentes usando AutoGen Studio.
• Visualizar y gestionar el flujo de mensajes entre agentes.
• Incorporar el manejo de errores y la refinación del contexto en la lógica de los agentes.

Formato del Curso

• Seminario interactivo y discusión.
• Muchos 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 arreglarlo.

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

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a equipos de IT empresariales intermedios que desean integrar herramientas AIOps en su pila de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.

Al finalizar 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, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo incorporados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir MTTR y mejorar la eficiencia operativa en escala empresarial.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones.
• 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, por favor contáctenos para coordinar.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático mejora estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar decisiones operativas.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u on-site) está orientado a profesionales de observabilidad intermedios que desean modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas AIOps usando Prometheus, Grafana y técnicas de ML.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar Prometheus y Grafana para la 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 pronósticos.
• Construir reglas inteligentes de alertas basadas en insights predictivos.

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• 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.

Construir Sistemas de Agentes LLM con AutoGen es un curso práctico enfocado en el desarrollo de sistemas multiagentes utilizando el marco AutoGen de Microsoft para modelos de lenguaje grandes (LLMs).

Esta formación en vivo y guiada por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de IA y automatización que desean diseñar, implementar y orquestar sistemas multiagentes utilizando AutoGen con Python y LLMs.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar arquitecturas multiagente utilizando el marco de AutoGen.
• Configurar roles de agentes, capacidades y comportamientos de coordinación.
• Usar llamadas a funciones y manejo de memoria para interacciones entre agentes.
• Construir y probar flujos de trabajo de agentes LLM basados en Python para casos de uso reales.

Formato del Curso

• Charla interactiva y discusión.
• Muchos 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 póngase en contacto con nosotros para arreglarlo.

Este taller de 1 día, diseñado para desarrolladores, científicos de datos y entusiastas de la IA, te ayudará a comprender y aprovechar el poder de los sistemas de IA agentic utilizando AutoGen v0.4. 

A través de una combinación de ejercicios prácticos y demostraciones, aprenderás a construir, gestionar y desplegar aplicaciones multiagente impulsadas por Large Language Models (LLMs). 

Al final del curso, obtendrás una base sólida en la arquitectura por capas de AutoGen, dominarás la comunicación asíncrona entre agentes y explorarás casos de uso del mundo real y mejores prácticas para desarrollar aplicaciones escalables e inteligentes impulsadas por LLM.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel principiante que desean aprender a utilizar Read AI para capturar resúmenes de reuniones, extraer insights clave y generar puntos de acción con esfuerzo manual mínimo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar Read AI para reuniones en las principales plataformas.
• Generar automáticamente resúmenes de reuniones e identificar puntos de acción.
• Interpretar el análisis de engagement y sentimiento proporcionado por Read AI.
• Compartir, editar y organizar resúmenes de manera efectiva para la colaboración del equipo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio que desean optimizar la colaboración del equipo remoto utilizando flujos de trabajo potenciados por IA y Read AI análisis.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar flujos de trabajo completos para reuniones de equipos remotos usando Read AI.
• Automatizar seguimientos y documentación para reducir la sobrecarga de las reuniones.
• Utilizar resúmenes de IA tanto para colaboraciones sincrónicas como asíncronas.
• Rastrear el compromiso y la responsabilidad del equipo a través de las perspectivas de Read AI.