Automatización de Flujos de Trabajo con Mastra y Orquestación Multiagente

Mastra es un marco de trabajo que permite una integración profunda entre agentes de IA, APIs, aplicaciones empresariales y sistemas de datos externos.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que desean crear integraciones confiables, seguras y escalables entre los agentes de Mastra y el ecosistema empresarial más amplio.

Una vez completada esta formación, los participantes estarán preparados para:

• Implementar integraciones impulsadas por APIs entre agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas de datos empresariales y herramientas a flujos automatizados de agentes.
• Aplicar las mejores prácticas para el intercambio seguro de datos y la autenticación.
• Diseñar capas de integración que sean escalables, mantenibles y aptas para producción.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y sesiones de discusión.
• Ejercicios prácticos de ingeniería de integración y APIs.
• Implementación en laboratorio en tiempo real utilizando escenarios empresariales reales.

Opciones de personalización del curso

• Escenarios personalizados de APIs, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos están disponibles a solicitud.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y equipos de ingeniería de nivel intermedio que desean construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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.
• Desplegar aplicaciones de IA listas para producción aprovechando las características del framework de Mastra.

Mastra es un marco de trabajo que proporciona herramientas estructuradas para evaluar, depurar y garantizar la fiabilidad de los agentes de IA que operan en flujos de trabajo complejos.

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.

Mastra 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.

Esta capacitación en vivo con instrucción directa (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que necesitan operationalizar agentes de IA de manera confiable y eficiente en sistemas de producción.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán capacitados para:

• 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.