Python para Agentes Autónomos: Herramientas, SDK y Orquestación
Python es el lenguaje principal que impulsa el desarrollo y la orquestación de agentes de IA autónomos. Este curso se centra en la implementación práctica mediante el uso de SDKs y frameworks modernos como LangChain y AutoGen para construir, conectar y gestionar flujos de trabajo de agentes.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros backend, de plataforma y de ML con nivel intermedio que deseen implementar y orquestar agentes autónomos utilizando herramientas y APIs de Python.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y preparar entornos basados en Python para sistemas ágenticos.
- Utilizar SDKs de agentes populares como LangChain y AutoGen para crear agentes funcionales.
- Integrar herramientas y APIs para ampliar las capacidades del agente.
- Orquestar flujos de trabajo de múltiples agentes y patrones de comunicación.
- Aplicar las mejores prácticas para depurar, probar y mantener bases de código ágenticas.
Formato del curso
- Clases interactivas con discusión en vivo.
- Ejercicios de programación prácticos y demostraciones en tiempo real.
- Proyectos prácticos que desarrollan flujos de trabajo de agentes de extremo a extremo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a los entornos de Python para el desarrollo ágenticos
- Instalación de Python, entornos virtuales y gestión de dependencias.
- Uso de Git y Docker para control de versiones y aislamiento.
- Mejores prácticas para entornos reproducibles.
Visión general de SDKs y frameworks de agentes
- LangChain, AutoGen y otros SDKs 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 entradas/salidas, 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
- Pruebas de agentes con entradas simuladas y entornos controlados.
- Depuración del flujo de mensajes e invocación de herramientas.
- Implementación de registro estructurado y métricas de rendimiento.
Consideraciones de despliegue y producción
- Empaquetado y contenedorización de servicios de agentes en Python.
- Integración con pipelines de CI/CD.
- Escalado, monitoreo y mantenimiento de agentes de ejecución prolongada.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de la programación en Python y la gestión de paquetes.
- Experiencia con APIs REST y estructuras de datos JSON.
- Conocimientos básicos de 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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- Liderar la gestión del cambio organizacional para la modernización de la inteligencia empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Ejercicios prácticos con planificación de migración y adopción.
- Laboratorios prácticos sobre análisis conversacional e inteligencia empresarial generativa integrada.
Opciones de personalización del curso
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- Evaluar la precisión y confiabilidad de las salidas de NL a SQL.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Ejercicios prácticos con técnicas de evaluación y ajuste.
- Laboratorios aplicados sobre integraciones de observabilidad y monitoreo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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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.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos con llamadas a la API e integraciones.
- Proyectos prácticos que conectan aplicaciones, gráficos y flujos de datos.
Opciones de personalización del curso
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Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
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WrenAI para Análisis Financiero: Modelado de KPI y Paneles Adaptados a la Regulación
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Modelar KPI y métricas financieras en WrenAI.
- Construir paneles alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar WrenAI con las fuentes de datos financieros para la generación de informes en tiempo real.
- Aplicar las mejores prácticas para el análisis financiero y el monitoreo de riesgos.
Formato del Curso
- Clases interactivas 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 capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
WrenAI OSS: Un vistazo profundo al modelado semántico, de texto a SQL y guardias de seguridad
21 HorasWrenAI es una herramienta BI generativa de código abierto que permite la conversión de lenguaje natural a SQL y el modelado de datos semánticos.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos, ingenieros analíticos e ingenieros de ML de nivel avanzado que desean construir capas semánticas robustas, ajustar indicaciones y garantizar una generación confiable de SQL.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar modelos semánticos para definiciones de métricas consistentes entre equipos.
- Optimizar el rendimiento de la conversión de texto a SQL para mejorar la precisión y la escalabilidad.
- Configurar y hacer cumplir guardias de seguridad para evitar consultas inválidas o riesgosas.
- Integrar WrenAI OSS en flujos de trabajo de tuberías de datos y análisis.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y 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, contáctenos para coordinar.
WrenAI para Equipos de Producto: Analítica Conversacional y BI Autogestionado
14 HorasWrenAI es una plataforma de analítica conversacional que traduce consultas en lenguaje natural a análisis confiables, permitiendo que equipos no técnicos generen perspectivas rápidamente y de manera consistente.
Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto, analistas y campeones de datos de nivel intermedio que deseen adoptar la analítica conversacional y construir capacidades de BI autogestionado con WrenAI.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo de analítica conversacional que revelen perspectivas confiables del producto.
- 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.
- Incorporar paneles autogestionados impulsados por WrenAI y salvaguardas en los flujos de trabajo del producto.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Laboratorios prácticos con Wren AI y conjuntos de datos de ejemplo.
- Taller: construir un panel autogestionado y un conjunto de consultas conversacionales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
Despliegue de WrenAI para SaaS: GenBI integrado en productos orientados al cliente
14 HorasWrenAI permite a los proveedores de SaaS integrar inteligencia empresarial generativa (GenBI) directamente en sus productos dirigidos al cliente. Este curso equipa a los equipos de SaaS con las habilidades necesarias para integrar Wren AI a través de su API Integrada, configurar analítica white-label y gestionar despliegues multiinquilino.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a líderes de productos SaaS de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de datos y desarrolladores full-stack que deseen implementar WrenAI como una solución de analítica integrada en entornos SaaS.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar WrenAI utilizando la API Integrada para aplicaciones orientadas al cliente.
- Implementar BI conversacional white-label con marca personalizada y personalización.
- Diseñar despliegues multiinquilino seguros y escalables.
- Monitorear el uso, optimizar el rendimiento y garantizar el cumplimiento en entornos SaaS.
Formato del Curso
- Ponencias interactivas y discusión.
- Laboratorios prácticos utilizando la API Integrada de WrenAI.
- Taller: diseño e implementación de una característica de analítica white-label para un caso de uso SaaS.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Análisis operativo con hojas de cálculo y biblioteca de métricas de WrenAI
14 HorasLas hojas de cálculo y la biblioteca de métricas de WrenAI permiten una generación rápida de informes mediante flujos de trabajo en hojas de cálculo impulsados por inteligencia artificial y una biblioteca de métricas empresariales predefinidas y compatibles con múltiples plataformas.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del área operativa de nivel principiante e intermedio que deseen acelerar sus procesos de reporte y análisis utilizando las hojas de cálculo de WrenAI y la biblioteca de métricas.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Construir hojas de cálculo con inteligencia artificial para el análisis de datos y la generación de informes.
- Aprovechar la biblioteca de métricas de WrenAI para estandarizar los indicadores clave de desempeño (KPI).
- Conectar las hojas de cálculo a múltiples fuentes de datos para obtener actualizaciones en tiempo real.
- Crear flujos de trabajo automatizados que agilicen los reportes operativos.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones grupales.
- Ejercicios prácticos de construcción de hojas de cálculo con WrenAI.
- Prácticas aplicadas sobre métricas e informes de KPI.
Opciones de personalización del curso
- Si deseas solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctanos para coordinar los detalles.