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Temario del curso
Introducción al ecosistema de Mistral AI
- Vista general de los modelos de Mistral (Medium 3, Le Chat Enterprise, Devstral)
- Posicionamiento en el ecosistema de IA de agentes (agentic)
- Características clave y diferenciadores
Principios de diseño de agentes
- Qué define a un agente de IA
- Definición de roles, memoria y herramientas de los agentes
- Agentes orientados a empresas vs. agentes centrados en el desarrollador
Práctica con Mistral Medium 3
- Configuración y ajuste del modelo
- Ajuste y optimización de la inferencia
- Flujos de trabajo multimodales y de codificación
Construcción con Devstral
- Diseño de agentes basado en código
- Integración de Devstral para la comprensión de código
- Mejores prácticas para asistentes de ingeniería
Integración de Le Chat Enterprise
- Despliegue de Le Chat para agentes empresariales
- Integración de RBAC, SSO y cumplimiento normativo
- Conexión de aplicaciones y almacenes de datos empresariales
Flujos de trabajo de agentes de extremo a extremo
- Combinación de Mistral Medium 3, Devstral y Le Chat
- Construcción de flujos de trabajo multi-herramienta (conectores, APIs, fuentes de datos)
- Patrón de anclaje (grounding) y RAG
Despliegue y gobernanza
- Autoalojamiento (self-hosting) vs. despliegue vía API
- Monitoreo, registro de eventos (logging) y observabilidad
- Consideraciones sobre costos, rendimiento y cumplimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de programación en Python.
- Experiencia con flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning).
- Familiaridad con APIs e integración de modelos.
Audiencia
- Ingenieros de IA
- Arquitectos de soluciones
- Equipos de ML aplicado
- Desarrolladores de producto
14 Horas
