Python para Agentes Autónomos: Herramientas, SDK y Orquestación
Python es el lenguaje central que impulsa el desarrollo y la orquestación de agentes de IA autónomos. Este curso se centra en la implementación práctica utilizando SDK y frameworks modernos como LangChain y AutoGen para construir, conectar y gestionar flujos de trabajo de agentes.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (online o presencial) está dirigida a ingenieros backend, ingenieros de plataforma e ingenieros de ML de nivel intermedio que deseen implementar y orquestar agentes autónomos utilizando herramientas y APIs de Python.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y ajustar entornos basados en Python para sistemas agénticos.
- Utilizar SDK de agentes populares como LangChain y AutoGen para crear agentes funcionales.
- Integrar herramientas y APIs para ampliar las capacidades de los agentes.
- Orquestar flujos de trabajo multi-agente y patrones de comunicación.
- Aplicar las mejores prácticas para depurar, probar y mantener bases de código agénticas.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión.
- Ejercicios de programación prácticos y demostraciones en vivo.
- Proyectos prácticos que construyen flujos de trabajo de agentes de principio a fin.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a los entornos de Python para desarrollo agéntico
- Configuración de Python, entornos virtuales y gestión de dependencias.
- Uso de Git y Docker para versionado y aislamiento.
- Mejores prácticas para entornos reproducibles.
Visión general de SDK y frameworks de agentes
- LangChain, AutoGen y otros SDK emergentes.
- Estructura y ciclo de vida del agente: percepción, razonamiento y acción.
- Comparación de capacidades de SDK y estilos arquitectónicos.
Construcción de agentes funcionales en Python
- Creación de un agente simple con LangChain.
- Conexión de agentes a herramientas y APIs externas.
- Gestión de entrada/salida, memoria y persistencia.
Integración de herramientas y APIs
- Definición y registro de herramientas para uso del agente.
- Integración segura de APIs y gestión de claves.
- Uso de fuentes de datos externas y llamadas a funciones personalizadas.
Orquestación de agentes y patrones de comunicación
- Colaboración multi-agente utilizando AutoGen.
- Delegación de tareas y lógica de planificación.
- Orquestación impulsada por eventos y asíncrona.
Pruebas, depuración y observabilidad
- Prueba de agentes con entradas simuladas y entornos controlados.
- Depuración del flujo de mensajes y invocación de herramientas.
- Implementación de registros estructurados y métricas de rendimiento.
Despliegue y consideraciones de producción
- Empaquetado y contenedorización de servicios de agentes en Python.
- Integración con pipelines de CI/CD.
- Escalabilidad, monitoreo y mantenimiento de agentes de larga duración.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de la programación en Python y gestión de paquetes.
- Experiencia con APIs REST y estructuras de datos JSON.
- Familiaridad básica con E/S asíncrona en Python.
Público objetivo
- Ingenieros backend
- Ingenieros de plataforma
- Ingenieros de ML
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Lecciones interactivas y sesiones de debate.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Ejercicios prácticos con técnicas de evaluación y ajuste.
- Laboratorios prácticos sobre integraciones de observabilidad y monitoreo.
Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Autenticarse y conectar aplicaciones a la API de WrenAI.
- Generar consultas SQL a partir de entradas en lenguaje natural.
- Crear e incrustar gráficos mediante los puntos de conexión de la API.
- Integrar WrenAI en sistemas backend y herramientas internas.
Formato del curso
- Clase interactiva con debate.
- Ejercicios prácticos con llamadas a la API e integraciones.
- Proyectos prácticos que conectan aplicaciones, gráficos y pipelines de datos.
Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y ajustar entornos de WrenAI Cloud.
- Conectar WrenAI Cloud a múltiples fuentes de datos.
- Modelar datos y definir relaciones para análisis.
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Formato del curso
- Clase magistral y discusión interactiva.
- Práctica en la configuración de la plataforma en la nube y modelado de datos.
- Ejercicios prácticos de construcción de cuadros de mando y visualización.
Opciones de personalización del curso
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WrenAI para Análisis Financieros: Modelado de KPIs y Paneles Sensibles a la Regulación
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Modelar KPIs y métricas financieras en WrenAI.
- Construir paneles alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar WrenAI con las fuentes de datos financieras para informes en tiempo real.
- Aplicar las mejores prácticas en análisis financiero y monitoreo de riesgos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con modelos de datos financieros.
- Laboratorios prácticos sobre diseño de paneles e informes de cumplimiento.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
WrenAI OSS Profundización: Modelado Semántico, Texto a SQL y Guardrails
21 HorasWrenAI es una herramienta de BI generativa de código abierto que permite la conversión de lenguaje natural a SQL y el modelado semántico de datos.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos, ingenieros de análisis e ingenieros de ML avanzados que desean construir capas semánticas robustas, ajustar prompts y garantizar una generación confiable de SQL.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar modelos semánticos para definir métricas coherentes entre equipos.
- Optimizar el rendimiento de la conversión de texto a SQL para mejorar la precisión y escalabilidad.
- Configurar y aplicar guardrails para evitar consultas inválidas o riesgosas.
- Integrar WrenAI OSS en pipelines de datos y flujos de trabajo analíticos.
Formato del curso
- Clase interactiva con discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
WrenAI para Equipos de Producto: Análisis Conversacional y BI Autoservicio
14 HorasWrenAI es una plataforma de análisis conversacional que traduce consultas en lenguaje natural a análisis confiables, permitiendo a equipos no técnicos generar insights de manera rápida y consistente.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, analistas y campeones de datos de nivel intermedio que deseen adoptar el análisis conversacional y desarrollar capacidades de BI autoservicio con WrenAI.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de análisis conversacional que muestren insights de producto confiables.
- Crear y mantener una capa de métricas estandarizada para informes consistentes.
- Utilizar eficazmente las funciones de lenguaje natural a SQL para responder preguntas sobre el producto.
- Incrustar paneles de control autoservicio impulsados por WrenAI y puntos de control en los flujos de trabajo del producto.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Prácticas con Wren AI y conjuntos de datos de muestra.
- Taller: construcción de un panel de control autoservicio y conjunto de consultas conversacionales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Implementación de WrenAI para SaaS: GenBI embebido en productos orientados al cliente
14 HorasWrenAI permite a los proveedores de SaaS integrar inteligencia empresarial generativa (GenBI) directamente en sus productos orientados al cliente. Este curso equipa a los equipos de SaaS con las habilidades necesarias para integrar Wren AI a través de su API Embebida, configurar análisis con marca blanca y gestionar despliegues multiinquilino.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a líderes de productos de nivel intermedio-avanzado, ingenieros de datos y desarrolladores full-stack que deseen implementar WrenAI como una solución de análisis embebido en entornos de SaaS.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Integrar WrenAI utilizando la API Embebida para aplicaciones orientadas al cliente.
- Implementar BI conversacional con marca blanca, incluyendo branding y personalización.
- Diseñar despliegues multiinquilino seguros y escalables.
- Monitorear el uso, optimizar el rendimiento y garantizar el cumplimiento en entornos de SaaS.
Formato del curso
- Ponencias interactivas y discusión.
- Laboratorios prácticos utilizando la API Embebida de WrenAI.
- Taller: diseño e implementación de una función de análisis con marca blanca para un caso de uso de SaaS.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
Análisis Operacional con Hojas de Cálculo y Biblioteca de Métricas de WrenAI
14 HorasLas hojas de cálculo y la biblioteca de métricas de WrenAI permiten generar reportes rápidos mediante flujos de trabajo en hojas de cálculo potenciados por IA y una biblioteca de métricas comerciales predefinidas y compatibles con múltiples plataformas.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales operativos de nivel principiante a intermedio que deseen acelerar sus reportes y análisis mediante el uso de las hojas de cálculo de WrenAI y la Biblioteca de Métricas.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Crear hojas de cálculo potenciadas con IA para el análisis de datos y la generación de reportes.
- Aprovechar la Biblioteca de Métricas de WrenAI para obtener indicadores clave de rendimiento (KPI) estandarizados.
- Conectar las hojas de cálculo a múltiples fuentes de datos para obtener actualizaciones en tiempo real.
- Diseñar flujos de trabajo automatizados que agilicen los reportes operativos.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusión grupal.
- Talleres prácticos de creación de hojas de cálculo con WrenAI.
- Ejercicios aplicados sobre métricas y reportes de KPIs.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.