Agente Hermes para desarrolladores: Diseño de flujos de trabajo locales de agentes de IA para la asistencia segura en código
El Agente Hermes es un marco de agentes de IA de código abierto para crear flujos de trabajo asistidos por IA locales, persistentes y seguros.
Esta capacitación práctica en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que deseen utilizar el Agente Hermes para diseñar y ejecutar flujos de trabajo locales seguros de IA para la asistencia en código.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Explicar los conceptos, componentes y patrones de flujos de trabajo locales del Agente Hermes.
- Configurar el Agente Hermes para la asistencia segura en código en un entorno de desarrollo local.
- Diseñar flujos de trabajo prácticos de agentes para la revisión de código, depuración y soporte en el desarrollo.
- Aplicar prácticas de seguridad, privacidad y gobernanza a los flujos de trabajo de codificación asistida por IA local.
Formato del curso
- Charlas interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos y prácticas guiadas.
- Trabajo de laboratorio en vivo enfocado en escenarios realistas de desarrollo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Fundamentos del Agente Hermes
- Qué es el Agente Hermes y su lugar en los flujos de trabajo de los desarrolladores
- Comparación entre flujos de trabajo de agentes de IA locales y asistentes de codificación basados en la nube
- Capacidades principales, limitaciones y casos de uso típicos
Configuración del entorno local
- Preparación de la estación de trabajo y las dependencias requeridas
- Instalación del Agente Hermes y verificación de la configuración de runtime
- Configuración del acceso al modelo local y ajustes básicos
- Ejecución de un flujo de trabajo inicial y validación del entorno
Trabajo con componentes principales
- Uso efectivo de prompts, instrucciones y contexto
- Comprensión de la memoria y el estado persistente en los flujos de trabajo locales
- Uso de habilidades y patrones reutilizables para tareas comunes de codificación
- Gestión segura de herramientas y límites de ejecución
Diseño de flujos de trabajo prácticos para la asistencia en código
- Definición de objetivos, entradas y salidas esperadas del flujo de trabajo
- Creación de flujos de trabajo para la explicación, revisión y depuración de código
- Estructuración de prompts para un comportamiento del agente consistente y útil
- Manejo de archivos y repositorios locales con las salvaguardas apropiadas
Integración con herramientas para desarrolladores
- Trabajo con repositorios, archivos y utilerías de línea de comandos
- Soporte para actividades de pruebas y revisión de código
- Diseño de flujos de trabajo que se integren en las tareas diarias de desarrollo
Seguridad, privacidad y gobernanza del equipo
- Limitación del acceso a herramientas y reducción de acciones inseguras
- Retención de código y datos sensibles dentro de los entornos locales
- Revisión de registros, salidas y trazas de flujos de trabajo
- Definición de políticas de equipo para un desarrollo asistido por agentes seguro
Laboratorio práctico: Construcción de un asistente de codificación local seguro
- Creación de un flujo de trabajo simple del Agente Hermes para la asistencia en código
- Adición de prompts, memoria y herramientas seleccionadas
- Prueba del flujo de trabajo con tareas de desarrollo realistas
- Perfeccionamiento del flujo de trabajo para garantizar confiabilidad, usabilidad y seguridad
Resolución de problemas y próximos pasos
- Resolución de problemas comunes de configuración y setup
- Diagnóstico de fallas en los flujos de trabajo y salidas poco claras
- Identificación de oportunidades de mejora y próximos pasos para la adopción
Requerimientos
- Conocimiento de los flujos de trabajo de desarrollo de software y la gestión de código fuente
- Experiencia en el uso de herramientas de línea de comandos y un entorno de desarrollo
- Experiencia básica en programación
Público objetivo
- Desarrolladores que deseen utilizar agentes de IA locales para el soporte en codificación
- Responsables técnicos de equipos encargados de los flujos de trabajo seguros de desarrollo
- Ingenieros de DevOps y de plataforma que brindan soporte a las herramientas internas de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
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Opciones de Personalización del Curso
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Formato del curso
- Explicaciones del instructor respaldadas por demostraciones en tiempo real.
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Formato del curso
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Opciones de personalización del curso
- Para requisitos de capacitación personalizados, contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos.
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Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos con los servicios de AgentCore.
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Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con LLMs y APIs externas.
- Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo utilizando TypeScript.
- Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento de los agentes.
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Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen probar rigurosamente el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad e implementar procesos de evaluación medibles.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento de los agentes.
- Evaluar a los agentes utilizando métricas estructuradas, puntos de referencia y puntuaciones de calidad.
- Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la fiabilidad, la deriva y las alucinaciones.
- Diseñar estrategias de garantía de calidad (QA) para asegurar un rendimiento constante y predecible de los agentes.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
- Análisis en laboratorio en vivo del comportamiento de los agentes mediante herramientas de observabilidad.
Opciones de personalización del curso
- Esquemas personalizados de pruebas de fiabilidad y métodos de garantía de calidad específicos del sector se pueden gestionar previa solicitud.
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21 HorasMastra es un marco operativo diseñado para optimizar el despliegue, la escalabilidad y la gestión del ciclo de vida de agentes de IA en entornos de producción.
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- Implementar agentes de IA basados en Mastra en entornos controlados de grado productivo.
- Escalar agentes horizontal y verticalmente utilizando primitivas nativas de la plataforma.
- Implementar tuberías de observabilidad para rastrear el comportamiento y el rendimiento de los agentes.
- Optimizar configuraciones del tiempo de ejecución para reducir latencia, costos y riesgos operativos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de implementación.
- Implementación en laboratorio en vivo utilizando entornos contenerizados y orquestados.
Opciones de Personalización del Curso
- La personalización de temas, laboratorios prácticos o escenarios específicos de la industria está disponible bajo solicitud.
Automatización de Flujos de Trabajo con Mastra y Orquestación Multiagente
21 HorasMastra es un marco de trabajo que permite automatizar flujos de trabajo complejos y coordinarlos entre múltiples agentes de inteligencia artificial que operan dentro de sistemas distribuidos.
Esta formación en vivo impartida por instructores (online o presencial) está dirigida a profesionales con conocimientos intermedios que deseen diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo multiagente a gran escala.
Al completar este curso, los participantes adquirirán las competencias necesarias para:
- Diseñar flujos de trabajo complejos utilizando las capacidades de orquestación de Mastra.
- Coordinar múltiples agentes que ejecutan tareas en paralelo o dependientes entre sí.
- Implementar herramientas de monitoreo y depuración para la ejecución de flujos de trabajo.
- Optimizar la lógica de orquestación en términos de confiabilidad, rendimiento y eficiencia automatizada.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates grupales.
- Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo con contenedores.
Opciones de personalización del curso
- Escenarios de automatización personalizados, integraciones empresariales o patrones de flujo de trabajo pueden adaptarse según lo solicitado.
Managing Agent Workflows in Google Antigravity: Orchestration, Planning and Artifacts
14 HorasGoogle Antigravity is an agent-centric development platform used to orchestrate, supervise, and coordinate AI-driven coding and automation workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to design, manage, and optimize multi-agent workflows within Google Antigravity.
Upon completion of this training, participants will gain the skills to:
- Configure agent responsibilities and orchestration pipelines within the Manager interface.
- Generate and interpret Antigravity artifacts, including task lists, plans, logs, and browser recordings.
- Implement verification strategies to ensure agent actions remain transparent and auditable.
- Optimize multi-agent collaboration for complex development and operational tasks.
Format of the Course
- Guided presentations and practical demonstrations.
- Scenario-based exercises focused on real workflow challenges.
- Hands-on experimentation within a live Antigravity workspace.
Course Customization Options
- If you require a tailored version of this course, please contact us to discuss customization options.
Pruebas y verificación de código impulsado por agentes: Control de calidad en Antigravity
14 HorasAntigravity es un marco de trabajo que representa flujos de desarrollo avanzados impulsados por agentes.
Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor (online o presencial), está orientada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen verificar, validar y asegurar la seguridad de los resultados generados por agentes de IA en entornos impulsados por Antigravity.
Al completar esta capacitación, los participantes podrán:
- Evaluar la precisión y la seguridad de los artefactos de código generados por agentes.
- Utilizar técnicas estructuradas para verificar tareas ejecutadas por agentes.
- Analizar grabaciones del navegador y rastrear la actividad de los agentes de manera efectiva.
- Aplicar principios de control de calidad y seguridad para garantizar la confiabilidad de los flujos de trabajo de los agentes.
Formato del curso
- Breve presentación técnica y debates guiados por el instructor.
- Ejercicios prácticos centrados en la verificación de flujos de trabajo reales de agentes.
- Pruebas y validación práctica en un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- La adaptación de escenarios, flujos de trabajo y ejemplos de pruebas está disponible bajo solicitud.