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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción

  • Flujos de trabajo versus agentes
  • Resumen de arquitectura y casos de uso típicos

Fundamentos de la API de Claude

  • API de Mensajes, modelos y parámetros
  • Prompts de sistema y salida estructurada
  • Transmisión en flujo (streaming) y manejo de errores
  • Laboratorio: primera integración de API

Uso de herramientas

  • Definición de herramientas y esquemas
  • El bucle de uso de herramientas y recuperación de errores
  • Laboratorio: un agente que llama a APIs corporativas

MCP y Agent Skills

  • Servidores y clientes MCP
  • Uso de servidores existentes y creación de uno pequeño
  • Agent Skills para experiencia reutilizable
  • Laboratorio: conectar un agente a una fuente de datos

Claude Agent SDK

  • Bucle del agente, sesiones y gestión de contexto
  • Permisos, hooks y subagentes
  • Laboratorio: construir un agente de investigación y generación de informes

Costos, calidad y seguridad

  • Caché de prompts y presupuestación de tokens
  • Barandillas (guardrails) y pasos de aprobación humana
  • Evaluaciones con un conjunto de pruebas pequeño
  • Registros y monitoreo

Del prototipo a la producción

  • Opciones de despliegue y gestión de secretos
  • Mantenimiento y versionado
  • Hoja de ruta para el caso de uso propio de los participantes

Requerimientos

  • Experiencia de programación en Python o TypeScript
  • Experiencia llamando APIs REST y manejando JSON
  • Comprensión básica de los modelos de lenguaje grandes

Público objetivo

  • Desarrolladores de software e ingenieros de datos que incorporan funciones de IA en productos y herramientas internas
  • Arquitectos de soluciones que evalúan arquitecturas de agentes
  • Equipos técnicos que desean pasar del prototipo a la producción

Número de participantes


Precio por participante

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