MLL y Agentes en Flujos de Trabajo DevOps
Los LLMs y los marcos de agentes autónomos como AutoGen y CrewAI están redefiniendo la forma en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la triage de alertas mediante la simulación de colaboración y toma de decisiones humanas.
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está orientado a ingenieros avanzados que desean diseñar e implementar flujos de trabajo automatizados de DevOps impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLMs) y sistemas multiagente.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo CI/CD para una automatización inteligente.
- Automatizar la generación de pruebas, el análisis de compromisos y las resúmenes de cambios mediante agentes.
- Coordinar múltiples agentes para la triage de alertas, generar respuestas y proporcionar recomendaciones de DevOps.
- Construir flujos de trabajo impulsados por agentes seguros y mantenibles usando marcos de código abierto.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- 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 organizarlo.
Temario del curso
Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y los Entornos de Agentes Autónomos
- Visión general de los modelos de lenguaje grande en la automatización de infraestructura
- Conceptos clave en los flujos de trabajo multi-agente
- AutoGen, CrewAI y LangChain: casos de uso en DevOps
Configuración de Agentes LLM para Tareas de DevOps
- Instalación de AutoGen y configuración de perfiles de agentes
- Uso de la API de OpenAI y otros proveedores de LLM
- Configuración de espacios de trabajo y entornos compatibles con CI/CD
Automatización de Flujos de Trabajo de Pruebas y Calidad del Código
- Mandatos a los modelos de lenguaje para generar pruebas unitarias e integración
- Uso de agentes para aplicar reglas de linting, normas de commit y guías de revisión de código
- Sinopsis automatizada y etiquetado de solicitudes de extracción (pull requests)
Agentes LLM para Manejo de Alertas y Detección de Cambios
- Diseño de agentes respuesta para alertas de fallos en la línea de producción
- Análisis de registros y trazados utilizando modelos de lenguaje
- Detección proactiva de cambios o configuraciones de alto riesgo
Coordinación Multi-Agente en DevOps
- Orquestación basada en roles (planificador, ejecutor, revisor)
- Bucles de mensajería y gestión de memoria de agentes
- Diseño con humano-en-bucle para sistemas críticos
Seguridad, Governance e Observabilidad
- Gestión de la exposición de datos y seguridad LLM en infraestructura
- Auditoría de acciones de agentes y restricción del alcance
- Rastreo del comportamiento de la línea de producción y retroalimentación del modelo
Casos Reales Use Case y Escenarios Personalizados
- Diseño de flujos de trabajo de agentes para respuesta a incidentes
- Integración de agentes con Acciones GitHub, Slack o Jira
- Mejores prácticas para la escalabilidad de la integración LLM en DevOps
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con la herramienta y automatización de la cadena de DevOps
- Conocimiento práctico de Python y flujos de trabajo basados en Git
- Comprensión de modelos de lenguaje masivos (LLMs) o exposición a la ingeniería de prompts
Público Objetivo
- Ingenieros de innovación y líderes de plataformas integradas con IA
- Desarrolladores LLM que trabajan en DevOps o automatización
- Profesionales de DevOps que exploran marcos de agentes inteligentes
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
- Práctica extensiva y ejercicios guiados.
- Trabajo de implementación real dentro del entorno en vivo de Antigravity.
Opciones de Personalización del Curso
- Para contenido personalizado alineado con su pila de desarrollo, comuníquese con nosotros para organizar una versión personalizada de este entrenamiento.
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Formato del Curso
- Explicaciones del instructor respaldadas por demostraciones en tiempo real.
- Ejercicios guiados enfocados en el uso práctico de los agentes.
- Exploración práctica de las características principales de Antigravity en un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si requiere una versión personalizada de este entrenamiento, por favor contáctenos para organizar un programa a medida.
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- Automatizar flujos de trabajo end-to-end a través de contextos de navegador.
- Validar y solucionar problemas del comportamiento de los agentes en entornos impulsados por UI.
- Implementar estrategias de automatización multi-superficie utilizando Antigravity.
Formato del Curso
- Instrucción guiada respaldada por demostraciones.
- Actividades prácticas y ejercicios basados en escenarios.
- Implementación de flujos de trabajo de agentes en un entorno de laboratorio interactivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para requisitos de capacitación personalizada, por favor contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada AIOps.
- Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis impulsados por IA.
- Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir MTTR e incrementar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos 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, contáctenos para coordinar.
Implementing AIOps with Prometheus, Grafana, and ML
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y pronósticos.
- Crear reglas inteligentes de alertas basadas en insights predictivos.
Formato del Curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos 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 programarla.
Desarrollo de Agentes AI con Mastra
14 HorasEste entrenamiento guiado por instructores (en línea o presencial) está dirigido a equipos de desarrollo y software de nivel intermedio que desean construir sistemas AI escalables y observables utilizando Mastra.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con LLMs y APIs externas.
- Diseñar e implementar agentes AI y flujos de trabajo utilizando TypeScript.
- Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento del agente.
- Desplegar aplicaciones AI listas para producción aprovechando las características del framework de Mastra.
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Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que necesitan operacionalizar agentes de IA de manera confiable y eficiente en sistemas de producción.
Al finalizar este entrenamiento, los asistentes estarán equipados para:
- Implementar agentes de IA basados en Mastra en entornos de producción controlados y de grado empresarial.
- Escalar los agentes horizontal y verticalmente utilizando primitivas nativas de la plataforma.
- Implementar pipelines de observabilidad para rastrear el comportamiento y rendimiento de los agentes.
- Optimizar las configuraciones de tiempo de ejecución para reducir la latencia, los costos y los riesgos operativos.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios de implementación real.
- Implementación en laboratorio en vivo utilizando entornos contenerizados y orquestados.
Opciones de Personalización del Curso
- La personalización de temas, laboratorios prácticos o escenarios específicos de la industria está disponible a petición.
Mastra Workflow Automation & Multi-Agent Orchestration
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Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, orquestar y operar flujos de trabajo multiagente a gran escala.
Al completar este entrenamiento, los participantes adquirirán las habilidades para:
- Diseñar flujos de trabajo complejos utilizando las capacidades de orquestación de Mastra.
- Coordinar múltiples agentes que realizan tareas paralelas o dependientes.
- Implementar herramientas de monitoreo y depuración para la ejecución de flujos de trabajo.
- Optimizar la lógica de orquestación para garantizar fiabilidad, rendimiento y eficiencia en la automatización.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo containerizado.
Opciones de Personalización del Curso
- Se pueden proporcionar escenarios de automatización personalizados, integraciones empresariales o patrones de flujo de trabajo a petición.
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Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo multi-agente dentro de Google Antigravity.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes adquirirán las habilidades para:
- Configurar responsabilidades de agentes y pipelines de orquestación en la interfaz del Gestor.
- Generar e interpretar artefactos de Antigravity, incluyendo listas de tareas, planes, registros y grabaciones de navegador.
- Implementar estrategias de verificación para garantizar que las acciones de los agentes sean transparentes y audibles.
- Optimizar la colaboración multi-agente para tareas de desarrollo y operaciones complejas.
Formato del Curso
- Presentaciones guiadas y demostraciones prácticas.
- Ejercicios basados en escenarios centrados en desafíos de flujo de trabajo reales.
- Experimentación práctica dentro de un espacio de trabajo de Antigravity en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Si requiere una versión personalizada de este curso, por favor contáctenos para discutir opciones de personalización.
Prueba y Verificación de Código Generado por Agentes: Garantía de Calidad en Antigravity
14 HorasAntigravity es un marco que representa flujos de trabajo avanzados impulsados por agentes.
Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales intermedios y avanzados que deseen verificar, validar y asegurar la salida producida por agentes de IA que operan en entornos impulsados por Antigravity.
Al completar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Evaluar la precisión y seguridad de los artefactos de código generados por agentes.
- Utilizar técnicas estructuradas para verificar tareas ejecutadas por agentes.
- Analizar grabaciones de navegador y rastrear la actividad del agente de manera efectiva.
- Aplicar principios de QA y seguridad para garantizar la confiabilidad de los flujos de trabajo de agentes.
Formato del Curso
- Breves técnicos y discusiones dirigidos por el instructor.
- Ejercicios prácticos enfocados en verificar flujos de trabajo reales de agentes.
- Pruebas y validación práctica dentro de un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- La adaptación de escenarios, flujos de trabajo y ejemplos de pruebas está disponible a solicitud.