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Temario del curso
Introducción a Hermes Agent
- Qué es Hermes Agent y cómo difiere 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 de Hermes Agent en local.
- 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 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: lectura, escritura, edición y búsqueda.
- Ejecución de comandos de terminal y scripting en bash.
- Generación de imágenes y análisis visual.
- Capacidades de texto a voz (text-to-speech).
Memoria persistente
- Memoria entre sesiones con recuperación FTS5.
- Resumen LLM para contexto a largo plazo.
- Búsqueda y recuperación de memoria.
El sistema de habilidades
- Qué son las habilidades y cómo se crean.
- Persistencia de habilidades entre sesiones.
- Habilidades comunitarias y agentskills.io.
Integración MCP
- Conexión a servidores MCP.
- Extensión programática de las capacidades de las herramientas.
Automatizaciones programadas
- Programador cron integrado.
- Configuración de tareas y informes recurrentes.
- Entrega multiplataforma de los resultados de automatización.
Casos de uso de automatización para desarrolladores
- Ejecución autónoma de comandos de terminal.
- Lanzamiento de subagentes aislados.
- Flujos de trabajo paralelos y procesamiento por lotes.
Seguridad y buenas prácticas
- Modos de aprobación para comandos y ediciones.
- Privacidad de datos en infraestructura autoalojada.
- Aislamiento del entorno.
Despliegue en producción
- Ejecución en una VPS de $5.
- Patrones de despliegue serverless.
- Monitoreo de la salud y los registros del agente.
Resolución de problemas
- Problemas comunes de instalación.
- Depuración de fallos en las herramientas.
- Ajuste de memoria y rendimiento.
Resumen y próximos pasos
- Repaso de las capacidades clave.
- Recursos para el aprendizaje continuo.
- Transición a 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 de 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 de equipos técnicos que evalúan plataformas de agentes de IA.
14 Horas