¿Listo para crear agentes de IA que piensan, razonan y actúan más allá de respuestas aisladas? En este curso aprenderás a diseñar contextos robustos y modulares que permiten a los agentes mantener conversaciones multi-turno, integrarse con herramientas reales y gestionar memoria a corto y largo plazo. Con un enfoque práctico, verás cómo aplicar seis tipos fundamentales de contexto y cómo estos se usan en frameworks reales como LangChain, CrewAI y OpenAI Function Calling.

El curso combina teoría y práctica: desde la ingeniería de prompts basada en roles y ejemplos few-shot hasta la arquitectura de pipelines agenticos y la optimización de tokens. Si eres desarrollador, ingeniero de IA o profesional técnico, avanzarás hacia soluciones de producción capaces de orquestar herramientas, bases de conocimiento y memoria para casos reales. Al final completarás un proyecto integrador construyendo un agente multi-contexto desde cero.

Lo que aprenderás:

• Comprender y aplicar los 6 tipos de contexto: Instrucciones, Ejemplos, Conocimiento, Memoria, Herramientas y Resultados de Herramientas
• Diseñar prompts basados en roles con objetivos claros y requisitos de comportamiento
• Crear prompts few-shot y zero-shot usando ejemplos positivos y negativos
• Inyectar conocimiento estructurado del dominio, flujos de proceso y documentos en los prompts de agentes
• Arquitecturar sistemas de memoria a corto y largo plazo para razonamiento multi-turno
• Usar descripciones de herramientas, parámetros y valores de retorno para integrar APIs y funciones
• Manejar salidas de herramientas y encadenar resultados a través de múltiples pasos agenticos
• Balancear longitud de contexto vs límites de tokens usando resumen y compresión de prompts
• Implementar marcos de orquestación de agentes como LangChain, CrewAI y LangGraph
• Construir flujos de trabajo agenticos modulares, reutilizables y escalables para casos reales
• Depurar y mejorar agentes con autorreflexión y estrategias de actualización de contexto
• Completar un proyecto final creando un agente IA multi-contexto desde cero

Contenido del curso:

• Secciones: 10
• Clases: 46
• Duración: 2h 29m

Requisitos:

• Conocimientos básicos de cómo funcionan los LLMs (como ChatGPT, Claude o Gemini)
• Familiaridad con ingeniería de prompts o interacciones basadas en prompts
• Algo de experiencia con herramientas como LangChain, OpenAI API o CrewAI es útil pero no obligatoria
• Comodidad leyendo o escribiendo formatos de datos estructurados como JSON
• Disposición a experimentar e iterar con flujos de trabajo de agentes IA

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros de prompts que quieran avanzar más allá de plantillas hacia diseño modular y agentico
• Desarrolladores de software o ingenieros de IA que construyen aplicaciones LLM multi-paso
• Product Managers técnicos diseñando funciones impulsadas por agentes o asistentes
• Científicos de datos experimentando con sistemas de toma de decisiones autónomas
• Entusiastas de la IA curiosos sobre el funcionamiento de LangChain, OpenAI Assistants y CrewAI
• Investigadores o educadores que buscan insight en principios de diseño contextual para agentes

¿Qué esperas para comenzar?

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