De qué se trata
Este curso te lleva paso a paso desde la definición de qué es un agente de IA hasta la entrega de un agente completo para un caso de negocio. Trabajamos con Python y llamadas directas al LLM para que entiendas el mecanismo por dentro antes de apoyarte en frameworks como LangChain, LlamaIndex o CrewAI.
A lo largo de 9 módulos cubrirás la arquitectura de un agente (Planificación, Memoria y Herramientas), la ingeniería de prompts avanzada con few-shot y Chain-of-Thought, la integración de APIs mediante function calling con manejo de errores, los flujos de trabajo y el patrón ReAct, la gestión de memoria con bases de datos vectoriales y RAG, los sistemas multi-agente, la evaluación con escenarios de prueba y los controles de seguridad y ética.
Cada módulo incluye una lección en texto, materiales con código listo para ejecutar y un test para comprobar lo aprendido. El curso cierra con un proyecto final: un agente que integra system prompt, al menos una herramienta con manejo de errores, un workflow o bucle ReAct, memoria o RAG, un set de pruebas y un checklist de seguridad, más un documento breve y una presentación de 5 minutos.
¿Para quién es?
- Desarrolladores que quieren pasarse a la ingeniería de IA
- Analistas de datos que buscan automatizar tareas
- Especialistas en fintech que trabajan con grandes volúmenes de datos
- Cualquier persona con conocimientos de Python que quiera crear bots inteligentes
Requisitos
- Conocimientos básicos de Python (variables, funciones, manejo de errores)
- Un editor de código o entorno de trabajo con Python instalado
- Una clave de API de un proveedor de LLM (por ejemplo, compatible con el cliente OpenAI)
- Conexión a internet para consultar APIs externas
Programa
- Introducción a los Agentes de IA¿Qué es un agente? Diferencias con chatbots. Arquitectura (Memoria, Planificación, Herramientas). Frameworks como LangChain, LlamaIndex y CrewAI.
- Ingeniería de Prompts AvanzadaDiseño de prompts sistémicos con rol, reglas y formato. Few-shot y Chain-of-Thought. Gestión de la ventana de contexto.
- Integración con APIs y HerramientasConexión a APIs externas (clima, bases de datos, búsqueda) con function calling. Creación de funciones propias y manejo de errores.
- Flujos de Trabajo (Workflows)Cadenas de razonamiento multi-paso, enrutamiento de consultas y el patrón ReAct (Reason + Act) con límite de pasos.
- Gestión de la MemoriaMemoria de corto y largo plazo. Embeddings, bases de datos vectoriales y RAG. Búsqueda semántica para responder con información propia.
- Sistemas Multi-agenteInteracción entre agentes especializados, distribución de tareas, coordinación y comunicación. Patrones orquestador-trabajadores y secuencial.
- Evaluación y PruebasMétricas de calidad (exactitud, completitud, coste, latencia), escenarios de prueba automatizados y mejora iterativa de prompts.
- Seguridad y ÉticaMínimo privilegio, validación de entradas, defensa ante prompt injection, confirmación humana en acciones sensibles, registro y transparencia.
- Proyecto FinalDesarrollo de un agente para un caso de negocio con todos los componentes integrados, documento explicativo y presentación de 5 minutos.
Qué incluye
- 9 módulos en texto con lección, materiales y test en cada uno
- Código listo y plantillas para integrar cualquier API
- Plantillas de prompts para empezar rápido
- Checklist para desplegar tu agente en producción
- Proyecto final: un Agente de IA completo para tu caso de negocio
- Certificado de finalización
- Acceso a un chat privado de Telegram con soporte del autor
- Actualizaciones gratuitas del curso durante un año
Preguntas frecuentes
¿El curso tiene videos?
No. El curso es 100% en texto: cada módulo incluye una lección escrita, materiales con código y un test de autoevaluación.
¿Cuántos módulos tiene el curso?
Tiene 9 módulos, desde la introducción a los agentes de IA hasta el proyecto final.
¿Necesito saber programar?
Sí. El curso asume conocimientos básicos de Python, ya que trabajarás con código para crear herramientas, workflows y memoria del agente.
¿Qué tecnologías se usan?
Python y llamadas directas al LLM, con ejemplos de function calling, embeddings y búsqueda por similitud. También se mencionan frameworks como LangChain, LlamaIndex y CrewAI.
¿Qué entrego en el proyecto final?
El código de un agente para un caso de negocio a tu elección, más un documento breve con el caso, la arquitectura, cómo lo evaluaste y sus limitaciones, y una presentación de 5 minutos.
¿Hay certificado?
Sí, se entrega un certificado de finalización.
¿Hay soporte?
Sí, incluye acceso a un chat privado de Telegram con soporte del autor.
¿Qué pasa si el curso no es para mí?
Cuentas con la garantía de 7 días de Hotmart para solicitar el reembolso.
Nota honesta
Curso 100% en texto (lecciones, materiales de código y test), con certificado de finalización y proyecto final. No ofrecemos promesas de ingresos ni de empleo: los resultados dependen del trabajo y el contexto de cada participante.
Agente de IA — Crea tu propio asistente inteligente
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