Primeros pasos con Agentes IA
Aprenderemos del funcionamiento interno de los LLM, los agentes, skills, MCP
¿Qué aprenderás en este curso?
Dejarás de ser un "Tiraprompts"
No te quedarás en la superficie de escribir mensajes en un chat. Aprenderás la arquitectura interna de los LLMs (parámetros, cuantización y contexto) para entender exactamente por qué una IA responde como lo hace, permitiéndote controlarla
Domina el Stack del Futuro (MCP & Tool Use)
Aprenderás a conectar modelos con el mundo real mediante el uso de Model Context Protocol (MCP) y ejecución de herramientas externas, permitiendo que tus agentes lean bases de datos, consulten APIs y ejecuten código de forma autónoma.
Modo Plan & Build
Plan & Build, donde la IA primero diseña una estrategia y luego ejecuta la solución por pasos, manejando checkpoints para asegurar que el trabajo nunca se pierda y sea de alta calidad.
¿Dime que no soy el único que...?
Sientes que la IA es útil, pero estás cansado de copiar y pegar prompts en un chat. Te frustra no saber cómo dar el salto de un simple chat a un sistema autónomo que realmente trabaje por ti mientras haces otras tareas.
Te genera inseguridad usar modelos sin entender qué hay detrás. No saber qué es la cuantización, cómo influyen los parámetros o por qué el modelo "alucina" te impide crear soluciones robustas y profesionales para clientes o empresas reales.
Has intentado implementar IA en tus proyectos pero te chocas con muros: la conexión con APIs falla, la IA pierde el hilo (falta de memoria) o no sabes cómo estructurar el stack tecnológico adecuado. Te sientes perdido entre tantas herramientas nuevas que salen cada semana.
Estás harto de que la IA olvide lo que dijiste hace tres mensajes o que invente datos cuando el proyecto se vuelve complejo. No saber gestionar el contexto y los checkpoints hace que tus prototipos nunca lleguen a ser productos listos para producción.
En este curso aprendes...
Comenzaremos construyendo una base sólida sobre inteligencia artificial, modelos y LLMs, entendiendo qué son, cómo funcionan, cómo se entrenan, cómo predicen texto y qué rol cumplen conceptos como parámetros, cuantización, prompting, memoria, contexto y uso de herramientas externas.
Luego daremos el salto hacia el desarrollo asistido con IA, explorando los primeros pasos con agentes, el uso de modelos en entornos reales, la configuración del stack, la ejecución en paralelo, el modo plan y build, el uso de servidores MCP, skills, checkpoints y distintas estrategias para incorporar la IA dentro del flujo de trabajo de un desarrollador.
Temario
¿Qué sabrás hacer después?
Crear Agentes con "Cerebro" y "Manos"
No solo sabrás configurar un chat; serás capaz de construir agentes que razonan (planificación) y actúan (ejecución). Sabrás conectar un LLM a herramientas externas para que pueda buscar información, manipular archivos o interactuar con servicios reales de forma autónoma.
Implementar el Model Context Protocol (MCP)
Dominarás el nuevo estándar de la industria para conectar modelos de IA con fuentes de datos. Sabrás configurar servidores MCP para que tus agentes tengan acceso seguro y estructurado a tu ecosistema local o empresarial, eliminando las barreras entre el código y la IA.
Gestionar el Ciclo de Vida de una Tarea (Checkpoints)
Aprenderás a diseñar flujos de trabajo donde la IA no "falle y muera". Sabrás implementar puntos de control (checkpoints) para que, si un proceso largo se interrumpe o comete un error, el agente pueda retomar la tarea desde el último estado válido sin perder progreso ni recursos.
Entenderás como funciona un LLM
Dejarás de ver a los modelos como archivos pesados e inaccesibles. Sabrás elegir el modelo adecuado para cada tarea y aplicar técnicas de cuantización para correr IAs potentes de forma eficiente, equilibrando perfectamente el consumo de memoria con la precisión de las respuestas.
Dominar el modo "Plan & Build"
Aprenderás a programar sistemas que primero trazan una hoja de ruta estratégica (Plan) y luego ejecutan las subtareas de forma paralela, multiplicando exponencialmente la velocidad de desarrollo en comparación con el uso lineal de la IA.
Diseñar Estrategias de Memoria y Contexto Infinito
Aprenderás a gestionar la ventana de contexto de manera profesional, utilizando técnicas para que el agente "recuerde" lo importante y mantenga la coherencia en proyectos de larga duración sin degradar su rendimiento.
1. No hagas nada y sigue como estás:
No hagas nada y sigue como estás:
Continúa luchando con tareas repetitivas, perdiendo oportunidades de negocio y quedándote atrás en la revolución de la IA.
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