LLMs y Agentes en Flujos de Trabajo de DevOps

Google Antigravity es un entorno de desarrollo basado en agentes, diseñado para crear agentes autónomos capaces de planificar, razonar, programar y ejecutar acciones mediante las capacidades multimodales de Gemini 3.

Esta formación práctica, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, construir y desplegar agentes autónomos utilizando Gemini 3 y el entorno Antigravity.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán capacitados para:

• Crear flujos de trabajo autónomos que utilicen Gemini 3 para el razonamiento, la planificación y la ejecución.
• Desarrollar agentes en Antigravity capaces de analizar tareas, generar código e interactuar con herramientas.
• Integrar agentes impulsados por Gemini con sistemas empresariales y APIs.
• Optimizar el comportamiento, la seguridad y la fiabilidad de los agentes en entornos complejos.

Formato del curso

• Demostraciones expertas combinadas con discusiones interactivas.
• Experimentación práctica en el desarrollo de agentes autónomos.
• Implementación práctica utilizando Antigravity, Gemini 3 y herramientas cloud complementarias.

Opciones de personalización del curso

• Si su equipo necesita comportamientos de agentes específicos para un dominio o integraciones personalizadas, contáctenos para adaptar el programa.

Google Antigravity es un marco avanzado para la experimentación con agentes de larga duración y comportamientos interactivos emergentes.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, analizar y optimizar agentes capaces de retener memorias, mejorar mediante la retroalimentación y evolucionar a lo largo de horizontes operativos prolongados.

Al completar este curso, los participantes adquirirán las habilidades para:

• Diseñar estructuras de memoria a largo plazo para la persistencia del agente.
• Implementar bucles de retroalimentación efectivos para moldear el comportamiento del agente.
• Evaluar trayectorias de aprendizaje y deriva del modelo.
• Integrar mecanismos de memoria en ecosistemas complejos de múltiples agentes.

Formato del Curso

• Discusión liderada por expertos junto con demostraciones técnicas.
• Exploración práctica a través de desafíos de diseño estructurados.
• Aplicación de conceptos a entornos simulados de agentes.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere contenido personalizado o ejemplos específicos del caso, por favor contáctenos para personalizar esta formación.

Mastra es un framework que permite una integración profunda entre agentes de IA, APIs, aplicaciones empresariales y sistemas de datos externos.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que deseen construir integraciones fiables, seguras y escalables entre los agentes de Mastra y el ecosistema empresarial más amplio.

Una vez completada esta formación, los participantes estarán preparados para:

• Implementar integraciones basadas en APIs entre los agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas de datos empresariales y herramientas a flujos de trabajo automatizados de agentes.
• Aplicar las mejores prácticas para el intercambio seguro de datos y la autenticación.
• Diseñar capas de integración escalables, mantenibles y listas para producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debates.
• Ejercicios prácticos de ingeniería de integración y APIs.
• Implementación en laboratorio en tiempo real utilizando escenarios empresariales reales.

Opciones de personalización del curso

• Escenarios personalizados de APIs, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos están disponibles bajo petición.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está utilizando cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA por sus siglas en inglés), con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales avanzados de TI que desean implementar análisis predictivo, automatizar la corrección y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas de AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Crear y entrenar modelos de ML para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de logs y métricas de múltiples fuentes.
• Integrar procesos de alerta y corrección en plataformas existentes.
• Implementar y escalar flujos de AIOps inteligentes en entornos de producción.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusión grupal.
• 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 coordinar.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, especialmente en áreas como monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI de nivel intermedio que deseen implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder a incidentes automáticamente.

Formato del curso

• Clase interactiva y debate.
• 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, contáctenos para coordinarla.

Un pipeline de AIOps construido exclusivamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones flexibles y rentables para la observabilidad, detección de anomalías y alertas inteligentes en entornos de producción.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean construir e implementar un pipeline AIOps completo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de ML personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos provenientes de registros (logs), métricas y trazas.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar alertas y remedios utilizando herramientas de código abierto.

Formato del Curso

• Clase interactiva con debate.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Antigravity es una plataforma de desarrollo diseñada para construir aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial y centradas en agentes.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear aplicaciones del mundo real utilizando agentes de IA autónomos dentro del entorno de Antigravity.

Tras completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Desarrollar aplicaciones que dependan de agentes de IA autónomos y coordinados.
• Utilizar el IDE, editor, terminal y navegador de Antigravity para el desarrollo integral.
• Gestionar flujos de trabajo multi-agente con el Administrador de Agentes.
• Integrar las capacidades de los agentes en sistemas de software de nivel empresarial.

Formato del Curso

• Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
• Práctica extensa en prácticas guiadas y ejercicios orientados.
• 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, contáctenos para organizar una versión personalizada de esta formación.

Google Antigravity es un entorno de desarrollo centrado en agentes diseñado para optimizar los flujos de trabajo de ingeniería mediante automatización inteligente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes que desean explorar los fundamentos de Antigravity y comprender cómo los entornos de programación impulsados por agentes mejoran la productividad.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Google Antigravity.
• Navegar y comprender tanto la Vista del Editor como la Vista del Gestor.
• Trabajar eficazmente con agentes para automatizar tareas de desarrollo sencillas.
• Utilizar Antigravity para generar, refinar y gestionar archivos de proyectos.

Formato del curso

• Explicaciones del instructor acompañadas de demostraciones en tiempo real.
• Ejercicios guiados enfocados en el uso práctico de agentes.
• Exploración práctica de las características principales de Antigravity en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Si requiere una versión adaptada de esta formación, contáctenos para organizar un programa personalizado.

Google Antigravity es una plataforma para construir agentes capaces de interactuar con aplicaciones web, entornos de navegador y flujos de trabajo multisuuperficie.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen crear, automatizar y probar flujos de trabajo basados en el navegador utilizando Google Antigravity.

Al completar la formación, los participantes serán capaces de:

• Crear agentes que interactúen con aplicaciones web en una superficie de navegador.
• Automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo entre contextos del navegador.
• Validar y solucionar problemas del comportamiento del agente en entornos basados en la interfaz de usuario (UI).
• Implementar estrategias de automatización multisuuperficie utilizando Antigravity.

Formato del Curso

• Instrucción guiada apoyada por demostraciones.
• Actividades prácticas y talleres con 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 personalizados, por favor contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos.

Las plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que deseen integrar herramientas de AIOps en sus stacks de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
• Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsados por IA.
• Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo incorporados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de resolución) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia 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, contáctenos para concertar los arreglos necesarios.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) mejora estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en observabilidad que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• 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 la previsión.
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchas actividades prácticas y ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software de nivel intermedio y equipos de ingeniería que deseen construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con LLMs y APIs externas.
• Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo utilizando TypeScript.
• Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento de los agentes.
• Desplegar aplicaciones de IA listas para producción, aprovechando las características del framework de Mastra.

Mastra es un marco de trabajo que proporciona herramientas estructuradas para evaluar, depurar y asegurar la fiabilidad de los agentes de IA que operan en flujos de trabajo complejos.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen probar rigurosamente el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad e implementar procesos de evaluación medibles.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán con confianza:

• Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento de los agentes.
• Evaluar a los agentes mediante métricas estructuradas, puntos de referencia y puntajes de calidad.
• Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la fiabilidad, la deriva (drift) y las alucinaciones.
• Diseñar estrategias de aseguramiento de calidad (QA) que garanticen un rendimiento consistente y predecible de los agentes.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
• Análisis en laboratorio en tiempo real de los comportamientos de los agentes utilizando herramientas de observabilidad.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden diseñar escenarios de pruebas de fiabilidad personalizados y métodos de QA específicos para la industria bajo solicitud.

Google Antigravity es una plataforma de desarrollo centrada en agentes utilizada para orquestar, supervisar y coordinar flujos de trabajo de codificación y automatización impulsados por IA.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo con múltiples agentes dentro de Google Antigravity.

Al finalizar esta capacitación, los participantes adquirirán las habilidades para:

• Configurar responsabilidades de agentes y pipelines de orquestación dentro de la interfaz del Gestor.
• Generar e interpretar artefactos de Antigravity, incluidas listas de tareas, planes, registros de actividad y grabaciones del navegador.
• Implementar estrategias de verificación para garantizar que las acciones de los agentes sean transparentes y auditables.
• Optimizar la colaboración entre múltiples agentes para tareas complejas de desarrollo y operaciones.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y demostraciones prácticas.
• Ejercicios basados en escenarios centrados en desafíos reales de flujos de trabajo.
• Experimentación práctica dentro de un entorno de Antigravity en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Si requiere una versión adaptada de este curso, póngase en contacto con nosotros para discutir las opciones de personalización.

Antigravity es un marco de trabajo que representa flujos de trabajo avanzados de desarrollo impulsados por agentes.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen verificar, validar y asegurar la salida producida por los agentes de inteligencia artificial que operan en entornos basados en Antigravity.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Evaluar la precisión y seguridad de los artefactos de código generados por agentes.
• Utilizar técnicas estructuradas para verificar las tareas ejecutadas por los agentes.
• Analizar las grabaciones del navegador y rastrear la actividad del agente de manera efectiva.
• Aplicar principios de aseguramiento de calidad (QA) y seguridad para garantizar la confiabilidad de los flujos de trabajo de los agentes.

Formato del curso

• Briefings técnicos guiados por el instructor y discusiones grupales.
• Ejercicios prácticos centrados en la verificación de 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 bajo petición.