Plan de Estudios

Módulo 1: Introducción a los Agentes

●        Definición de AI Agents.

●        La revolución del Pretraining.

●        Tipos de agentes.

●        Transición de operaciones sincrónicas a asincrónicas.

●        Aplicaciones prácticas y casos de uso.

●        Workflows y Agentes.

●        Principios para la construcción de sistemas agénticos efectivos.

●        Organización estratégica para el éxito en sistemas agénticos.

●        Agentic Frameworks.



Módulo 2: Diseño de Sistemas de Agentes

●        Arquitectura de nuestro primer agente.

●        Componentes core de los sistemas de agentes.

●        Model Selection.

●        Tools.

●        Diseño de capacidades para tareas específicas.

●        Integración de herramientas y modularidad.

●        Memoria.

●        Orquestación.

●        Trade-Offs de diseño.

●        Patrones de diseño de arquitectura.

●        Buenas Prácticas.


Módulo 3: Diseño UX para Sistemas Agénticos

●        Modalidades de interacción.

●        El Autonomy Slider.

●        Principios de diseño para experiencias sincrónicas y asincrónicas.

●        Equilibrio entre comportamiento proactivo e intrusivo.

●        Retención de contexto y continuidad.

●        Mantenimiento de estado (State) a través de interacciones.

●        Personalización y adaptabilidad.

●        Comunicación de capacidades del agente.

●        Comunicación de confianza e incertidumbre (Confidence and Uncertainty).

●        Solicitud de guía e inputs del usuario.

●        Fallo controlado (Failing Gracefully).

 

Módulo 4: Uso de Herramientas (Tool Use)

●        Fundamentos de LangChain.

●        Local Tools.

●        API-Based Tools.

●        Plug-In Tools.

●        Model Context Protocol (MCP).

●        Stateful Tools.

●        Desarrollo automatizado de herramientas.

●        Foundation Models como creadores de herramientas.

●        Generación de código en tiempo real.

●        Configuración del uso de herramientas.


Módulo 5: Orquestación

●        Tipos de Agentes:

- Reflex Agents.

- ReAct Agents.

- Planner-Executor Agents.

- Query-Decomposition Agents.

- Reflection Agents.

- Deep Research Agents.

●        Selección de herramientas (Tool Selection):

-  Selección estándar, semántica y jerárquica.

●        Ejecución de herramientas.

●        Topologías de herramientas:

- Ejecución simple y paralela.

- Chains (Cadenas).

- Graphs (Grafos).

●        Context Engineering.


Módulo 6: Conocimiento y Memoria

●        Enfoques fundacionales de la memoria.

●        Gestión de Context Windows.

●        Búsqueda tradicional (Full-Text Search).

●        Semantic Memory y Vector Stores.

●        Introducción al Semantic Search.

●        Implementación de memoria semántica con Vector Stores.

●        Retrieval-Augmented Generation (RAG).

●        Semantic Experience Memory.

●        GraphRAG.

●        Uso de Knowledge Graphs.

●        Construcción de grafos de conocimiento.

●        Promesas y riesgos de los grafos de conocimiento dinámicos.

●        Note-Taking (Toma de notas).


Módulo 7: Aprendizaje en Sistemas Agénticos

●        Nonparametric Learning:

- Nonparametric Exemplar Learning.

- Reflexion.

- Experiential Learning.

●        Parametric Learning: Fine-Tuning.

- Fine-Tuning de grandes modelos fundacionales.

- El potencial de los modelos pequeños (Small Models).

- Supervised Fine-Tuning (SFT).

- Direct Preference Optimization (DPO).

●        Reinforcement Learning con recompensas verificables.


Módulo 8: De un Agente a Múltiples Agentes

●        Determinación de la cantidad de agentes necesaria.

●        Escenarios de agente único vs. multi-agente.

●        Swarms (Enjambres).

●        Principios para la adición de agentes.

●        Coordinación multi-agente:

- Coordinación democrática, por mánager y jerárquica.

- Enfoques Actor-Critic.

●        Diseño automatizado de sistemas de agentes.

●        Técnicas de comunicación:

- Comunicación local vs. distribuida.

- Agent-to-Agent Protocol.

- Message Brokers y Event Buses.

●        Actor Frameworks: Ray, Orleans y Akka.

●        Motores de orquestación y Workflow Engines.

●        Gestión de estado y persistencia.


Módulo 9: Validación y Medición

●        Medición de sistemas agénticos.

●        La medición como piedra angular (Keystone).

●        Integración de la evaluación en el ciclo de vida de desarrollo.

●        Creación y escalado de Evaluation Sets.

●        Evaluación de componentes: herramientas, planificación, memoria y aprendizaje.

●        Evaluación holística:

- Rendimiento en escenarios End-to-End.

- Consistencia y coherencia.

- Hallucination (Alucinación).

●        Manejo de inputs inesperados.

●        Preparación para el despliegue (Deployment).


Módulo 10: Monitoreo en Producción

●        El monitoreo como fuente de aprendizaje.

●        Monitoring Stacks:

- Grafana con OpenTelemetry (OTel), Loki y Tempo.

- ELK Stack (Elasticsearch, Logstash/Fluentd, Kibana).

- Arize Phoenix.

- SigNoz.

- Langfuse.

●        Instrumentación con OTel.

●        Visualización y alerta.

●        Patrones de monitoreo:

- Shadow Mode.

- Canary Deployments.

- Regression Trace Collection.

- Self-Healing Agents.

●        Feedback del usuario como señal de observabilidad.

●        Distribution Shifts (Desplazamientos de distribución).

●        Propiedad de métricas y gobernanza cross-funcional.


Módulo 11: Bucles de Mejora (Improvement Loops)

●        Feedback Pipelines.

●        Detección automatizada de problemas y Root Cause Analysis.

●        Human-in-the-Loop Review.

●        Refinamiento de Prompts y herramientas.

●        Agregación y priorización de mejoras.

●        Experimentación:

- Shadow Deployments.

- A/B Testing.

- Bayesian Bandits.

●        Continuous Learning:

- In-Context Learning (ICL).

- Offline Retraining.


Módulo 12: Protección de Sistemas Agénticos

●        Riesgos únicos de los sistemas agénticos.

●        Vectores de amenaza emergentes.

●        Aseguramiento de Foundation Models.

●        Técnicas defensivas:

- Red Teaming.

- Threat Modeling con MAESTRO.

●        Protección de datos en sistemas agénticos:

- Privacidad y cifrado.

- Data Provenance e integridad.

- Manejo de datos sensibles.

●        Seguridad de agentes: Safeguards.

●        Protección contra amenazas externas y fallos internos.


Módulo 13: Colaboración Humano-Agente

●        Roles y autonomía.

●        Evolución del rol humano en sistemas de agentes.

●        Alineación de Stakeholders y adopción.

●        Escalado de la colaboración.

●        Alcance del agente y roles organizacionales.

●        Memoria compartida y límites de contexto (Context Boundaries).

●        Confianza, gobernanza y cumplimiento (Compliance).

●        El ciclo de vida de la confianza.

●        Accountability Frameworks (Marcos de responsabilidad).

●        Diseño de escalamiento y supervisión.

●        Privacidad y cumplimiento regulatorio.

●        El futuro de los equipos Humano-Agente.