¿Listo para llevar tus agentes de IA más allá de simples prompts y respuestas aisladas? En este curso descubrirás cómo diseñar contextos ricos y modulables que permiten a los agentes razonar, recordar, integrarse con herramientas y ejecutar flujos complejos en entornos reales. Está explicado de forma práctica y aplicable, ideal si quieres construir bots de Document Q&A, flujos multi-agente o agentes planificadores autónomos.

Aprenderás a trabajar con seis tipos fundamentales de contexto (instruccional, por ejemplo, conocimiento, memoria, herramientas y encadenamiento de resultados) y a transformarlos en sistemas orquestados que actualizan y gestionan contexto automáticamente. El curso combina teoría, patrones probados y ejemplos prácticos usando frameworks como LangChain, CrewAI y las capacidades de OpenAI para crear agentes robustos y eficientes.

Lo que aprenderás:

• Diseñar prompts ricos en contexto para casos avanzados y producción
• Construir flujos modulares de agentes con inyección dinámica de contexto
• Implementar agentes con LangChain, CrewAI o OpenAI Assistants API
• Usar estructuras de rol, objetivo y requisitos en prompt engineering
• Aplicar few-shot con ejemplos positivos y negativos
• Aprovechar búsqueda semántica y bases vectoriales para recuperación dinámica
• Arquitecturar memoria a corto y largo plazo con herramientas modernas
• Integrar herramientas mediante function calling y diseñar parámetros claros
• Optimizar tokens con compresión de prompts y poda de memoria
• Crear agentes auto-mejorables mediante reflexión y actualización autónoma
• Depurar y mejorar el comportamiento de agentes en sistemas autónomos
• Construir pipelines multi-contexto con frameworks de orquestación

Contenido del curso:

• Secciones: 12
• Clases: 48
• Duración: 6 horas aprox.

Requisitos:

• Comprensión básica de cómo funcionan los LLMs (por ejemplo ChatGPT, Claude o Gemini)
• Familiaridad con prompt engineering o interacciones basadas en prompts
• Alguna exposición a herramientas como LangChain, OpenAI API o CrewAI (útil pero no obligatorio)
• Confort leyendo o escribiendo formatos de datos estructurados como JSON
• Disposición a experimentar e iterar con flujos de trabajo de agentes de IA

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros de prompts que quieren ir más allá de plantillas hacia diseños modulares
• Desarrolladores o ingenieros de IA construyendo aplicaciones LLM multi-paso
• Product managers técnicos que diseñan features impulsadas por agentes o asistentes
• Científicos de datos experimentando con sistemas de toma de decisiones autónoma
• Entusiastas de la IA interesados en el funcionamiento interno de LangChain, OpenAI Assistants y CrewAI
• Investigadores o educadores que buscan principios de diseño contextual para agentes

¿Qué esperas para comenzar?

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