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Temario del curso

Fundamentos de OpenClaw y modelo de seguridad

  • Qué es OpenClaw, qué no es y cuándo es una buena opción.
  • Conceptos clave: agente, herramientas, habilidades, memoria, conectores, aprobaciones.
  • Realidades corporativas: sensibilidad de los datos, separación de entornos y configuraciones seguras por defecto.

Configuración, configuración inicial y primer ejecución del agente

  • Verificación de prerequisitos: Node.js, Git, claves de API, carpetas de espacio de trabajo.
  • Instalar OpenClaw, verificar la instalación y comprender la estructura del proyecto.
  • Conectar un proveedor de LLM, establecer la configuración principal y validar la conectividad.
  • Ejecutar un agente inicial con acciones solo de lectura primero, y luego agregar acciones de escritura controladas.

Uso de herramientas integradas e indicaciones confiables

  • Trabajo con herramientas comunes: archivos, comandos del shell y tareas web simples.
  • Patrones de indicación para una ejecución predecible: restricciones, planes de pasos y confirmaciones.
  • Revisión de las salidas del agente, llamadas de herramientas y registros de trazabilidad para detectar problemas temprano.

Habilidades y memoria en la práctica

  • Agregar y configurar habilidades para flujos de trabajo repetibles.
  • Fundamentos de la memoria: qué debe almacenarse, qué no y cómo reiniciar de manera segura.
  • Ejercicio práctico: crear un flujo de trabajo pequeño que utilice la memoria cuidadosamente (con una condición de parada clara).

Construcción y prueba de una habilidad personalizada

  • Estructura de la habilidad, entradas y salidas, y cómo OpenClaw descubre y ejecuta las habilidades.
  • Implementar una habilidad orientada a negocios (ejemplo: resumir una carpeta de informes y producir un resumen breve).
  • Enfoque de prueba: ejemplos de entradas, resultados esperados, manejo de errores y documentación.

Integraciones, operaciones y próximos pasos

  • Patrones de integración: flujos de trabajo de chat y tickets en un entorno seguro sandbox.
  • Diseño de un flujo de automatización repetible: activador, acción, revisión, aprobaciones y entrega.
  • Fundamentos operativos: registro de eventos, auditableidad, gestión de configuración y una lista de verificación para la preparación del piloto.

Requerimientos

  • Comodidad con el uso básico de la línea de comandos (carpetas, rutas, variables de entorno).
  • Capacidad para instalar y ejecutar herramientas de desarrollo en su estación de trabajo (Git, Node.js).
  • Experiencia básica en JavaScript o scripting (lectura y realización de pequeños cambios).

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores e ingenieros de automatización que deseen construir asistentes impulsados por IA y herramientas internas.
  • Profesionales de TI y operaciones que deseen automatizar tareas recurrentes de soporte y administración.
  • Propietarios técnicos de productos y líderes de equipo que evalúen opciones de agentes de IA alojados localmente.
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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