Temario del curso
Fundamentos de los Sistemas Agénticos en Producción
- Arquitecturas agénticas: bucles, herramientas, memoria y capas de orquestación
- Ciclo de vida de los agentes: desarrollo, despliegue y operación continua
- Desafíos de la gestión de agentes a escala de producción
Infraestructura y Modelos de Despliegue
- Despliegue de agentes en entornos contenedorizados y en la nube
- Patrones de escalado: escalado horizontal vs vertical, concurrencia y regulación de velocidad (throttling)
- Orquestación multi-agente y balanceo de carga de trabajo
Monitoreo y Observabilidad
- Métricas clave: latencia, tasa de éxito, uso de memoria y profundidad de llamadas de agentes
- Rastreo de actividad de agentes y gráficos de llamadas
- Instrumentación de observabilidad utilizando Prometheus, OpenTelemetry y Grafana
Registro de Eventos, Auditoría y Cumplimiento Normativo
- Registro centralizado de eventos y recopilación estructurada de datos
- Cumplimiento normativo y capacidad de auditoría en flujos de trabajo agénticos
- Diseño de registros de auditoría y mecanismos de reproducción para depuración
Ajuste de Rendimiento y Optimización de Recursos
- Reducción de la sobrecarga de inferencia y optimización de ciclos de orquestación de agentes
- Caché de modelos y embeddings ligeros para una recuperación más rápida
- Pruebas de carga y escenarios de estrés para tuberías de IA
Control de Costos y Gobernanza
- Comprensión de los impulsores de costos de los agentes: llamadas a API, memoria, computación e integraciones externas
- Seguimiento de costos a nivel de agente e implementación de modelos de cobro (chargeback)
- Políticas de automatización para prevenir la proliferación de agentes y el consumo de recursos inactivos
Estrategias de CI/CD y Despliegue para Agentes
- Integración de tuberías de agentes en sistemas de CI/CD
- Pruebas, control de versiones y estrategias de reversión para actualizaciones iterativas de agentes
- Despliegues progresivos y mecanismos de implementación segura
Recuperación ante Fallos e Ingeniería de Confiabilidad
- Diseño para tolerancia a fallos y degradación elegante (graceful degradation)
- Patrones de reintentos, tiempos de espera (timeout) e interruptores de circuito (circuit breaker) para la confiabilidad de agentes
- Respuesta a incidentes y marcos de análisis post-mortem para operaciones de IA
Proyecto Final (Capstone)
- Construir y desplegar un sistema de IA agéntico con monitoreo completo y seguimiento de costos
- Simular carga, medir rendimiento y optimizar el uso de recursos
- Presentar la arquitectura final y el tablero de monitoreo a los pares
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de MLOps y sistemas de aprendizaje automático en producción
- Experiencia en despliegues contenedorizados (Docker/Kubernetes)
- Conocimiento sobre optimización de costos en la nube y herramientas de observabilidad
Público Objetivo
- Ingenieros de MLOps
- Ingenieros de Confiabilidad de Sitios (SRE)
- Gerentes de ingeniería a cargo de la infraestructura de IA
Reseñas (3)
El instructor es paciente y muy útil. Conoce bien el tema.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
Traducción Automática
Buena mezcla de conocimiento y práctica
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Agentic AI for Enterprise Applications
Traducción Automática
La mezcla de teoría y práctica, así como de perspectivas de alto y bajo nivel
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Curso - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Traducción Automática
