[IAT-090] Control y Gestión de Agentes de IA

Este curso proporciona una visión práctica sobre diseño, planificación, control y despliegue de agentes inteligentes. Aborda arquitecturas, prompting, toma de decisiones, integración con herramientas y APIs, seguridad, gobernanza, monitorización y operación en producción, preparando al alumno para desarrollar soluciones de IA robustas y escalables.

Duración:                    20 horas

Perfil:                           Intermedio

Dirigido a

Esta acción formativa va dirigida a perfiles técnicos con interés en la utilización de agentes de IA.

Requisitos previos 

Los alumnos necesitarán tener interés en la IA aplicada y conocimientos básicos de programación.

Objetivos

Entender qué son los agentes de IA, cómo funcionan y cómo diseñarlos, controlarlos, monitorizarlos y gestionarlos de forma segura y eficiente en entornos reales.

Contenido

1. Introducción a los agentes de IA

   1. Qué es un modelo de lenguaje (LLM)

   2. Qué es un agente de IA

   3. Diferencias entre modelos, asistentes y agentes

   4. Tipos de agentes:

      1. Reactivos

      2. Deliberativos

      3. Autónomos

      4. Asistidos

   5. Casos de uso

   6. Ecosistema actual

2. Arquitectura básica de un agente

   1. Modelo, memoria y herramientas.

   2. Planificador

   3. Flujo de ejecución

   4. Frameworks:

      1. LangChain

      2. AutoGen

3. Ingenieria de Prompts y control del comportamiento

   1. ¿Qué es la ingeniería de Prompts?

   2. Prompts del Sistema y Prompts de usuario

   3. Control del comportamiento:

      1. Rol

      2. Restricciones

      3. Intrucciones persistentes

   4. Técnicas de Prompting

      1. Zero-shot

      2. Few-shot

4. Planificación y toma de decisiones

   1. Planning en Agentes

   2. Chain-of-thought

   3. ReAct (Reason + Act)

   4. Sistemas Multi-Agente

5. Herramientas y ejecución de acciones

   1. Tools en agentes

   2. Llamadas a funciones

   3. Integración con APIs externas

   4. Acciones seguras

6. Control, seguridad y gobernanza

   1. Alucinaciones y acciones no deseadas

   2. Fugas de datos

   3. Mecanismos de control

      1. Validación de outputs

      2. Guardrails

   4. Ética en el uso de la IA

7. Monitorización y evaluación con langsmith

   1. Metricas

   2. Logging y trazabilidad

   3. Evaluación automática

   4. Evaluación humana

   5. Observabilidad

8. Agentes en entornos de producción

   1. Ciclo de vida

   2. Versionado de Prompts

   3. Gestión de errores

   4. Control de costes

   5. Escalabilidad

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