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Duración 7 horas
Temario del curso
Fundamentos de OpenClaw y modelo de seguridad
- Qué es OpenClaw, qué no es y cuándo es una buena opción.
- Conceptos clave: agente, herramientas, habilidades, memoria, conectores, aprobaciones.
- Realidades corporativas: sensibilidad de los datos, separación del entorno y valores predeterminados seguros.
Configuración, configuración inicial y primer ejecución del agente
- Verificación de requisitos previos: Node.js, Git, claves de API y carpetas de espacio de trabajo.
- Instalar OpenClaw, verificar la instalación y comprender la estructura del proyecto.
- Conectar un proveedor de LLM, configurar los parámetros principales y validar la conectividad.
- Ejecutar un agente inicial con acciones de solo lectura primero, luego agregar acciones de escritura controlada.
Uso de herramientas integradas y generación de instrucciones fiables
- Trabajo con herramientas comunes: archivos, comandos de shell y tareas web simples.
- Patrones de instrucciones para una ejecución predecible: restricciones, planes paso a paso y confirmaciones.
- Revisión de salidas del agente, llamadas a herramientas y trazas para detectar problemas temprano.
Habilidades y memoria en la práctica
- Agregar y configurar habilidades para flujos de trabajo repetibles.
- Fundamentos de la memoria: qué debe almacenarse, qué no y cómo restablecerla de forma segura.
- Ejercicio práctico: construir un flujo de trabajo pequeño que use la memoria cuidadosamente (con una condición de parada clara).
Creación y prueba de una habilidad personalizada
- Estructura de la habilidad, entradas y salidas, y cómo OpenClaw descubre y ejecuta las habilidades.
- Implementar una pequeña habilidad orientada al negocio (ejemplo: resumir una carpeta de informes y generar un breve resumen).
- Enfoque de prueba: entradas de muestra, salidas esperadas, manejo de errores y documentación.
Integraciones, operaciones y próximos pasos
- Patrones de integración: flujos de trabajo de chat y tickets en un entorno seguro (sandbox).
- Diseño de un flujo de automatización repetible: activador, acción, revisión, aprobaciones y traspaso.
- Fundamentos operativos: registro de eventos (logging), trazabilidad, gestión de configuraciones y una lista de verificación para la preparación piloto.
Requerimientos
- Comodidad con el uso básico de la línea de comandos (carpetas, rutas, variables de entorno).
- Habilidad para instalar y ejecutar herramientas de desarrollo en su estación de trabajo (Git, Node.js).
- Experiencia básica en JavaScript o scripting (lectura y realización de pequeñas ediciones).
Audiencia objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de automatización que desean construir asistentes potenciados por IA y herramientas internas.
- Profesionales de TI y operaciones que desean automatizar tareas recurrentes de soporte y administración.
- Propietarios técnicos de productos y líderes de equipo que evalúan opciones de agentes de IA autoalojados.
