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Temario del curso
Introducción a Hermes Agent
- ¿Qué es Hermes Agent y en qué se diferencia de los copilotos de IDE?
- El concepto de agente auto-perfeccionable y el ciclo cerrado de aprendizaje.
- Vista general de la arquitectura: backends, plataformas y herramientas.
Instalación y configuración
- Instalación local de Hermes Agent.
- Despliegue en contenedores Docker.
- Despliegue remoto mediante SSH, Daytona, Singularity y Modal.
- Configuración de claves API para OpenAI, Anthropic, OpenRouter y Nous Portal.
Interacción con el agente
- Interfaz de línea de comandos (CLI) y comandos básicos.
- Configuración y uso del bot de Telegram.
- Integración con Discord y Slack.
- Conectividad con WhatsApp.
Herramientas integradas
- Búsqueda web y extracción de contenido.
- Operaciones con archivos: leer, escribir, editar y buscar.
- Ejecución de comandos de terminal y scripting en bash.
- Gestión de imágenes y análisis visual.
- Funcionalidades de texto a voz.
Memoria persistente
- Memoria entre sesiones con recuperación mediante FTS5.
- Resumen realizado por LLM para el contexto a largo plazo.
- Búsqueda y recuperación de memoria.
El sistema de habilidades
- ¿Qué son las habilidades y cómo se crean?
- Persistencia de las habilidades entre sesiones.
- Habilidades comunitarias y agentskills.io.
Integración con MCP
- Conexión a servidores MCP.
- Extensión programática de las capacidades de las herramientas.
Automatizaciones programadas
- Programador cron integrado.
- Configuración de tareas recurrentes y reportes.
- Distribución multiplataforma de los resultados de la automatización.
Casos de uso para automatización del desarrollo
- Ejecución autónoma de comandos de terminal.
- Lanzamiento de subagentes aislados.
- Hilos de trabajo paralelos y procesamiento por lotes.
Seguridad y buenas prácticas
- Modos de aprobación para comandos y ediciones.
- Privacidad de los datos en infraestructura alojada por el usuario.
- Aislamiento del entorno.
Despliegue en producción
- Ejecución en un VPS de $5.
- Patrones de despliegue sin servidor.
- Monitoreo del estado y los registros del agente.
Resolución de problemas
- Problemas comunes de instalación.
- Depuración de fallas en las herramientas.
- Ajuste de memoria y rendimiento.
Resumen y próximos pasos
- Repaso de las capacidades principales.
- Recursos para el aprendizaje continuo.
- Transición hacia temas avanzados de Hermes.
Requerimientos
- Conocimiento básico de terminales de línea de comandos y comandos de Linux.
- Comprensión de los flujos de trabajo de desarrollo de software.
- Conocimientos generales sobre IA y modelos de lenguaje grandes (LLM).
Público objetivo
- Desarrolladores de software que buscan integrar agentes de IA en su flujo de trabajo.
- Ingenieros de DevOps que exploran herramientas autónomas.
- Líderes técnicos que evalúan plataformas de agentes de IA.
14 Horas