Este curso tiene como finalidad proporcionar a los participantes conocimientos fundamentales y habilidades prácticas en el campo de los Agentes de IA, explorando frameworks de agentes, técnicas de implementación, evaluación y aplicaciones prácticas. Los estudiantes aprenderán a implementar soluciones de agentes de IA con tecnologías de vanguardia y a evaluar críticamente estas aplicaciones, midiendo el rendimiento de los modelos y comprendiendo los desafíos que surgen en la evaluación de sistemas basados en agentes. 

El objetivo principal es que los participantes desarrollen competencias.  

Comprender los fundamentos teóricos de los Agentes de IA, incluyendo sus componentes principales (herramientas, razonamiento, acciones y observaciones.
Utilizar el Model Context Protocol (MCP) para conectar asistentes de IA a fuentes de datos, programar servidores MCP y depurarlos, integrándolos con sistemas externos como Google Drive, Telegram o GitHub. 
Desarrollar agentes complejos utilizando frameworks especializados como OpenAI Agents SDK y LangGraph, comprendiendo sus ventajas y casos de uso específicos. 
Implementar patrones
Evaluar y optimizar el rendimiento de agentes

 

Entorno virtual de aprendizaje: plataforma para sesiones síncronas, foros de discusión, entrega de tareas y comunicación con el docente. 

Repositorio de código: GitHub y Google Colab para ejercicios prácticos y proyectos. 

Herramientas de observabilidad: LangFuse y LangSmith para monitorización de agentes.