Mastra Ops & Production Engineering: Implementación y Escalado de Agentes de IA

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 con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que deseen construir integraciones fiables, 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 y herramientas de datos empresariales 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 listas para producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Ejercicios prácticos de ingeniería de integración y APIs.
• Implementación en laboratorio en vivo utilizando escenarios empresariales reales.

Opciones de personalización del curso

• Se ofrecen escénarios de API personalizados, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos bajo solicitud.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software de nivel intermedio y equipos de ingeniería que deseen construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.

Al finalizar esta capacitación, 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.
• 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 operativos en flujos de trabajo complejos.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean probar rigurosamente el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad e implementar procesos de evaluación medibles.

Al finalizar esta formación, los participantes sabrán con confianza:

• 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, el desvío (drift) y las alucinaciones.
• Diseñar estrategias de aseguramiento de calidad (QA) que garanticen un rendimiento coherente y predecible de los agentes.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
• Análisis en laboratorio en vivo del comportamiento de los agentes utilizando herramientas de observabilidad.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden organizar escenarios personalizados de pruebas de fiabilidad y métodos de QA específicos para la industria bajo solicitud.

Mastra es un marco de trabajo que permite automatizar flujos de trabajo complejos y coordinar la actuación de múltiples agentes de inteligencia artificial en sistemas distribuidos.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales con conocimientos intermedios que deseen diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo multiagente a escala.

Al completar este curso, los participantes adquirirán las competencias para:

• Diseñar flujos de trabajo complejos utilizando las capacidades de orquestación de Mastra.
• Coordinar múltiples agentes ejecutando 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 para garantizar fiabilidad, rendimiento y eficiencia en la automatización.

Formato del curso

• Clases interactivas con participación activa y debate.
• Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio virtual con contenedores.

Opciones de personalización del curso

• Escenarios de automatización, integraciones empresariales o patrones de flujo personalizados pueden ser adaptados a solicitud.