Python para Agentes Autónomos: Herramientas, SDKs y Orquestación
Python es el lenguaje central que impulsa el desarrollo y la orquestación de agentes de IA autónomos. Este curso se centra en la implementación práctica mediante SDKs y frameworks modernos como LangChain y AutoGen para construir, conectar y gestionar flujos de trabajo de agentes.
Esta formación impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de backend, ingenieros de plataforma e ingenieros de ML de nivel intermedio que deseen implementar y orquestar agentes autónomos utilizando herramientas y APIs de Python.
Al finalizar esta formación, los participantes estarán en capacidad de:
- Configurar y establecer entornos basados en Python para sistemas de agentes.
- Utilizar SDKs de agentes populares como LangChain y AutoGen para crear agentes funcionales.
- Integrar herramientas y APIs para ampliar las capacidades de los agentes.
- Orquestar flujos de trabajo y patrones de comunicación entre múltiples agentes.
- Aplicar mejores prácticas para depurar, probar y mantener bases de código de agentes.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios de programación prácticos y demostraciones en vivo.
- Proyectos prácticos para construir flujos de trabajo de agentes de extremo a extremo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a entornos de Python para el desarrollo de agentes
- Configuración de Python, entornos virtuales y gestión de dependencias.
- Uso de Git y Docker para control de versiones y aislamiento.
- Mejores prácticas para entornos reproducibles.
Visión general de SDKs y frameworks de agentes
- LangChain, AutoGen y otros SDKs emergentes.
- Estructura y ciclo de vida del agente: percepción, razonamiento y acción.
- Comparación de capacidades de SDKs y estilos de arquitectura.
Construcción de agentes funcionales en Python
- Creación de un agente simple con LangChain.
- Conexión de agentes a herramientas y APIs externas.
- Gestión de entrada/salida, memoria y persistencia.
Integración de herramientas y APIs
- Definición y registro de herramientas para uso de agentes.
- Integración segura de APIs y gestión de claves.
- Uso de fuentes de datos externas y llamadas a funciones personalizadas.
Orquestación de agentes y patrones de comunicación
- Colaboración entre múltiples agentes usando AutoGen.
- Delegación de tareas y lógica de planificación.
- Orquestación basada en eventos y asíncrona.
Pruebas, depuración y observabilidad
- Pruebas de agentes con entradas simuladas y entornos controlados.
- Depuración del flujo de mensajes y llamadas a herramientas.
- Implementación de registros estructurados y métricas de rendimiento.
Despliegue y consideraciones para producción
- Empaquetado y contenedorización de servicios de agentes en Python.
- Integración con pipelines de CI/CD.
- Escalar, monitorear y mantener agentes de ejecución prolongada.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de la programación en Python y gestión de paquetes.
- Experiencia con APIs REST y estructuras de datos JSON.
- Familiaridad básica con I/O asíncrona en Python.
Audiencia
- Ingenieros de backend.
- Ingenieros de plataforma.
- Ingenieros de ML.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Sesiones interactivas de exposición y discusión.
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- Liderar la gestión del cambio organizacional para la modernización de BI.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos relacionados con la migración y la planificación de la adopción.
- Laboratorios prácticos sobre análisis conversacional e inteligencia de negocios generativa integrada.
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Calidad y Observabilidad para WrenAI: Evaluación, Ajuste de Prompts y Monitoreo
14 HorasWrenAI permite la generación de consultas SQL a partir de lenguaje natural y ofrece análisis impulsados por inteligencia artificial, haciendo que el acceso a los datos sea más rápido e intuitivo. Para su uso en entornos empresariales, es fundamental implementar prácticas de aseguramiento de la calidad y observabilidad que garanticen precisión, confiabilidad y cumplimiento normativo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Evaluar la precisión y confiabilidad de las salidas generadas a partir de lenguaje natural a SQL.
- Aplicar técnicas de ajuste de prompts para mejorar el rendimiento.
- Monitorear la deriva y el comportamiento de las consultas a lo largo del tiempo.
- Instrumentar WrenAI con frameworks de registro y observabilidad.
Formato del Curso
- Sesiones interactivas de exposición y discusión.
- Ejercicios prácticos con técnicas de evaluación y ajuste.
- Laboratorios prácticos sobre integraciones de observabilidad y monitoreo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Autenticarse y conectar aplicaciones con la API de WrenAI.
- Generar consultas SQL a partir de entradas en lenguaje natural.
- Crear e incrustar gráficos mediante puntos de conexión (endpoints) de la API.
- Integrar WrenAI en sistemas backend y herramientas internas.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos con llamadas e integraciones a la API.
- Proyectos prácticos que conectan aplicaciones, gráficos y flujos de datos.
Opciones de personalización del curso
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- Configurar y ajustar los entornos de WrenAI Cloud.
- Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
- Modelar datos y definir relaciones para análisis.
- Crear paneles de control interactivos para obtener insights empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas y sesiones de discusión.
- Configuración práctica de la plataforma en la nube y modelado de datos.
- Ejercicios prácticos en la creación y visualización de paneles de control.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
WrenAI para Análisis Financiero: Modelado de KPI y Paneles Conscientes de la Regulación
14 HorasWrenAI brinda a los equipos financieros la capacidad de modelar KPI, integrar métricas estandarizadas y diseñar paneles que se alineen con los requisitos normativos y los estándares de auditoría.
Esta capacitación presencial, impartida por un instructor (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales financieros de nivel intermedio a avanzado que deseen utilizar WrenAI para construir modelos de datos financieros y paneles conformes que respalden la toma de decisiones y la gestión de riesgos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Modelar KPI y métricas financieras en WrenAI.
- Construir paneles alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar WrenAI con fuentes de datos financieras para reportes en tiempo real.
- Aplicar las mejores prácticas en análisis financiero y monitoreo de riesgos.
Formato del Curso
- Clase interactiva con discusión.
- Ejercicios prácticos con modelos de datos financieros.
- Laboratorios prácticos sobre diseño de paneles y reportes de cumplimiento.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Profundización en WrenAI OSS: Modelado Semántico, Texto a SQL y Límites de Seguridad
21 HorasWrenAI es una herramienta de BI generativa de código abierto que facilita la conversión de lenguaje natural a SQL y el modelado semántico de datos.
Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de datos, ingenieros de análisis e ingenieros de ML de nivel avanzado que deseen construir capas semánticas robustas, ajustar indicaciones y garantizar una generación confiable de consultas SQL.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar modelos semánticos para definir métricas de manera coherente en todos los equipos.
- Optimizar el rendimiento de la conversión de texto a SQL en términos de precisión y escalabilidad.
- Configurar y hacer cumplir límites de seguridad para evitar consultas inválidas o riesgosas.
- Integrar WrenAI OSS en pipelines de datos y flujos de trabajo analíticos.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Numerosos ejercicios y sesiones de 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.
WrenAI para Equipos de Producto: Analítica Conversacional y BI de Autoservicio
14 HorasWrenAI es una plataforma de analítica conversacional que traduce consultas en lenguaje natural en análisis confiables, permitiendo que equipos no técnicos generen insights de manera rápida y consistente.
Esta formación presencial o en línea, impartida por un instructor, está dirigida a gestores de producto, analistas y promotores de datos de nivel intermedio que deseen adoptar la analítica conversacional y desarrollar capacidades de BI de autoservicio con WrenAI.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de analítica conversacional que revelen insights confiables sobre el producto.
- Crear y mantener una capa de métricas estandarizada para garantizar la consistencia en los informes.
- Utilizar de manera efectiva las funciones de lenguaje natural a SQL para responder preguntas relacionadas con el producto.
- Integrar tableros de autoservicio impulsados por WrenAI y establecer salvaguardas dentro de los flujos de trabajo del producto.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Talleres prácticos: construcción de un tablero de autoservicio y un conjunto de consultas conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Implementación de WrenAI para SaaS: GenBI Incrustado en Productos Orientados al Cliente
14 HorasWrenAI permite a los proveedores de SaaS incrustar inteligencia empresarial generativa (GenBI) directamente en sus productos orientados al cliente. Este curso capacita a los equipos de SaaS con las habilidades necesarias para integrar WrenAI mediante su API incrustada, configurar análisis con marca blanca y gestionar implementaciones multitenant.
Esta formación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a líderes de productos SaaS de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de datos y desarrolladores full-stack que deseen implementar WrenAI como una solución de análisis incrustado en entornos SaaS.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar WrenAI utilizando la API incrustada para aplicaciones orientadas al cliente.
- Implementar análisis conversacional con marca blanca, incluyendo personalización de marca.
- Diseñar implementaciones multitenant seguras y escalables.
- Monitorear el uso, optimizar el rendimiento y garantizar el cumplimiento en entornos SaaS.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Prácticas guiadas utilizando la API incrustada de WrenAI.
- Taller: diseño e implementación de una funcionalidad de análisis con marca blanca para un caso de uso SaaS.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Análisis Operacional con WrenAI Spreadsheets y Metrics Library
14 HorasWrenAI Spreadsheets y Metrics Library permiten la generación rápida de informes mediante flujos de trabajo impulsados por inteligencia artificial en hojas de cálculo y una biblioteca de métricas comerciales predefinidas y multiplataforma.
Este entrenamiento presencial o en línea, guiado por un instructor, está dirigido a profesionales de operaciones de nivel principiante a intermedio que deseen acelerar la generación de informes y el análisis utilizando WrenAI Spreadsheets y la Metrics Library.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Construir hojas de cálculo impulsadas por IA para análisis y reportes de datos.
- Aprovechar la Metrics Library de WrenAI para obtener KPIs estandarizados.
- Conectar hojas de cálculo a múltiples fuentes de datos para actualizaciones en tiempo real.
- Crear flujos de trabajo automatizados para optimizar los informes operacionales.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión.
- Desarrollo práctico de hojas de cálculo con WrenAI.
- Ejercicios prácticos con métricas y reportes de KPI.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una versión personalizada de este entrenamiento, por favor contáctenos para coordinarlo.