Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) para la integración con IA
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un estándar abierto para conectar aplicaciones de IA con herramientas externas, fuentes de datos y sistemas empresariales.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la IA con nivel básico e intermedio que deseen utilizar MCP para construir integraciones prácticas entre asistentes de IA y sistemas empresariales.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Explicar el propósito, el valor y los conceptos fundamentales de MCP.
- Identificar cómo los clientes, servidores, herramientas, recursos y prompts de MCP trabajan en conjunto.
- Configurar y probar un flujo de trabajo básico habilitado con MCP.
- Aplicar buenas prácticas de seguridad, gobernanza e implementación.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusión grupal.
- Ejercicios prácticos y práctica guiada.
- Sesiones de laboratorio en vivo centradas en escenarios realistas de integración.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Fundamentos de MCP y valor empresarial
- Qué es MCP y por qué las organizaciones lo están adoptando.
- Problemas que MCP ayuda a resolver en la integración de IA.
- MCP comparado con la integración directa de APIs y otros enfoques de conexión de herramientas.
- Casos de uso empresariales comunes y beneficios esperados.
Arquitectura y componentes fundamentales
- Rol de los hosts, clientes y servidores.
- Uso de herramientas, recursos y prompts.
- Flujo de solicitudes y respuestas en una interacción típica de MCP.
- Patrones de implementación local y remota.
Configuración de un flujo de trabajo básico de MCP
- Preparación del entorno de trabajo.
- Revisión de una configuración simple de un servidor MCP.
- Conexión de un cliente a un servidor MCP.
- Ejecución y validación de un flujo de trabajo básico.
Diseño de integraciones útiles de MCP
- Selección de la capacidad adecuada para un escenario empresarial.
- Estructuración de herramientas para acciones seguras y útiles.
- Uso de recursos para proporcionar contexto relevante.
- Uso de prompts para mejorar la consistencia y usabilidad.
Seguridad, gobernanza y operaciones
- Consideraciones sobre control de acceso, permisos y autenticación.
- Manejo seguro de datos empresariales confidenciales.
- Prácticas de confianza, aprobación y supervisión.
- Monitoreo, mantenimiento y buenas prácticas operativas.
Planificación de la implementación y próximos pasos
- Identificación de casos de uso realistas para una implementación inicial.
- Decisiones clave de diseño y compensaciones prácticas.
- Planificación de la adopción en entornos empresariales.
- Revisión del curso, resumen y próximos pasos.
Requerimientos
- Comprensión básica de asistentes de IA, APIs y flujos de trabajo de aplicaciones empresariales.
- Experiencia usando aplicaciones web, herramientas de desarrollo o plataformas de software empresarial.
- Experiencia técnica o de programación básica.
Público objetivo
- Ingenieros de IA y desarrolladores de aplicaciones.
- Arquitectos de soluciones y líderes técnicos.
- Equipos de producto y profesionales de TI que evalúan opciones de integración con IA.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de ingeniería de integración y APIs.
- Implementación en laboratorio en vivo utilizando escenarios empresariales reales.
Opciones de Personalización del Curso
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Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de laboratorio con la memoria y herramientas de AgentCore.
- Estudios de caso en escenarios de analítica, automatización y soporte al cliente.
Opciones de personalización del curso
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- 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.
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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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- 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.
Creación de agentes de IA totalmente gestionados con AgentCore: del concepto a la producción
14 HorasAgentCore simplifica el proceso de construir, mejorar y monitorear agentes de IA totalmente gestionados mediante una suite unificada de servicios diseñados para la implementación a escala.
Esta capacitación dirigida por un instructor, realizada en vivo (en línea o presencial), está destinada a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen adquirir experiencia práctica en la creación de agentes de IA listos para producción con AgentCore.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender las capacidades fundamentales de AgentCore para el desarrollo de agentes de IA.
- Diseñar y configurar agentes de IA simples utilizando servicios gestionados.
- Integrar flujos de trabajo para mejorar la funcionalidad de los agentes.
- Desplegar y monitorear agentes de IA para entornos de producción.
Formato del curso
- Clase interactiva con discusión.
- Laboratorios prácticos con los servicios de AgentCore.
- Ejercicios guiados desde el concepto del agente hasta su despliegue.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Desarrollo de agentes de IA con Mastra
14 HorasEsta capacitación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de software y equipos de ingeniería de nivel intermedio que deseen construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con LLMs y APIs externas.
- Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo utilizando 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 funciones 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.
Mastra Ops e Ingeniería de Producción: Implementación y Escalado de Agentes de IA
21 HorasMastra es un marco operativo diseñado para optimizar la implementación, el escalado y la gestión del ciclo de vida de los agentes de IA en entornos de producción.
Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que necesitan operacionalizar agentes de IA de manera confiable y eficiente en sistemas de producción.
Al finalizar esta capacitación, los asistentes estarán capacitados para:
- Implementar agentes de IA basados en Mastra en entornos controlados y de grado de producción.
- Escalar agentes de forma horizontal y vertical utilizando primitivas nativas de la plataforma.
- Implementar pipelines de observabilidad para rastrear el comportamiento y el rendimiento de los agentes.
- Optimizar configuraciones de ejecución para reducir la latencia, los costos y los riesgos operativos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de implementación.
- Implementación en laboratorio en vivo utilizando entornos contenerizados y orquestados.
Opciones de Personalización del Curso
- Se ofrece la personalización de temas, laboratorios prácticos o escenarios específicos de la industria bajo solicitud.
Automatización de Flujos de Trabajo Mastra y Orquestación de Múltiples Agentes
21 HorasMastra es un marco de trabajo que facilita la automatización avanzada de flujos de trabajo y la coordinación entre múltiples agentes de inteligencia artificial en sistemas distribuidos.
Esta capacitación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean diseñar, orquestar y ejecutar flujos de trabajo con múltiples agentes a escala.
Al completar esta capacitación, los participantes adquirirán las habilidades necesarias para:
- Diseñar flujos de trabajo complejos aprovechando las capacidades de orquestación de Mastra.
- Coordinar múltiples agentes que ejecutan tareas en paralelo o dependientes entre sí.
- Implementar herramientas de monitoreo y depuración para la ejecución de flujos de trabajo.
- Optimizar la lógica de orquestación para garantizar confiabilidad, rendimiento y eficiencia en la automatización.
Formato del Curso
- Sesiones interactivas de exposición y discusión.
- Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
- Implementación en un entorno de laboratorio en vivo containerizado.
Opciones de Personalización del Curso
- Pueden proporcionarse escenarios de automatización personalizados, integraciones empresariales o patrones de flujo de trabajo según solicitud.
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.