Ingeniería de Agentes
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Día 1 - Demostración de Agentes Autónomos de IA: Usando N8N para Controlar Dispositivos de una Casa Inteligente
Semana 1 - Día 1
Día 1 - Marcos de Agentes de IA Explicados: OpenAI SDK, Crew AI, LangGraph y AutoGen
Día 1 - Configuración de Ingeniería de Agentes: Entendiendo Cursor IDE, UV y Opciones de API
Día 1 - Configuración de Windows para el Desarrollo de IA: Git, Cursor IDE y UV Package Manager
Día 1 - Configuración de tu Mac para Proyectos de IA: GitHub, Cursor IDE y Clave API de OpenAI
Día 1 - Nuestra metodología de trabajo
Día 1 - Construyendo tu Primer Flujo de Trabajo de IA Agente con la API de OpenAI: Paso a Paso
Día 1 - Introducción a la IA Agente: Creación de Flujos de Trabajo LLM Multinivel + Autonomía
Semana 1 - Día 2
Día 2 - Construcción de Agentes Efectivos: Autonomía de LLM y Explicación de la Integración de Herramientas
Día 2 - 5 Patrones Esenciales de Diseño de Flujos de Trabajo para LLM para Crear Sistemas de IA Robustos
Día 2 - Comprendiendo los Patrones de Agentes vs Patrones de Flujos de Trabajo en el Diseño de Aplicaciones LLM
Semana 1 - Día 3
Día 3 - Orquestación de Múltiples LLMs: Comparando GPT-4, Claude, Gemini y DeepSeek
Día 3 - Integración de Multi-LLM API: Comparando OpenAI, Anthropic y Otros Modelos
Día 3 - Comparando APIs de LLM: Usando la Biblioteca Cliente de OpenAI con Claude, Gemini y Más
Día 3 - Orquestación Multi-Modelo: Creando un Sistema para Evaluar Respuestas de IA
Día 3 - Conectando los Patrones Agentes con el Uso de Herramientas: Bloques Esenciales para la Construcción de IA
Semana 1 - Día 4
Día 4 - Comparando Marcos de Agentes de IA: Simplicidad vs Potencia en la Orquestación de LLM
Día 4 - Recursos vs Herramientas: Dos Formas de Mejorar las Capacidades de LLM en IA Agente
Día 4 - Crea un Chatbot Web que Actúe como Tú Usando Gradio y OpenAI
Día 4 - Usando Gemini para Evaluar Respuestas de GPT-4: Una Pipeline Multi-LLM
Día 4 - Construcción de Flujos de Trabajo Agenticos con LLM: Recursos, Herramientas y Salidas Estructuradas
Semana 1 - Día 5
Día 5 - Construye tu Alter Ego Profesional: Llamadas a Funciones de LLM con Notificaciones Push
Día 5 - Llamadas a Herramientas de LLM Desmitificadas: Cómo Procesar y Ejecutar Solicitudes de Funciones
Día 5 - Construcción de Asistentes de IA: Implementación de Herramientas para Manejar Preguntas Desconocidas
Día 5 - Creando y Desplegando un Agente de IA: Del Ciclo de Chat a HuggingFace Spaces
Día 5 - Desplegando Chatbots de Conversación Profesional en Gradio
Día 5 - Resumen de la Semana de Fundamentos: Construyendo Agentes de IA Completos con APIs y Herramientas
Proyecto 1
Semana 2 - Día 1
Día 1 - Entendiendo Python Asíncrono: La Fundación para el OpenAI Agents SDK
Día 1 - Fundamentos del OpenAI Agents SDK: Creación, Seguimiento y Ejecución de Agentes
Día 1 - Introducción a las Clases Agent, Runner y Trace en OpenAI Agents SDK
Día 1 - Vibe Coding: 5 Consejos Esenciales para una Generación Eficiente de Código con LLMs
Día 1 - OpenAI Agents SDK: Comprendiendo los Conceptos Clave para el Desarrollo de IA
Semana 2 - Día 2
Día 2 - Construye Agentes de Ventas con IA usando SendGrid: Herramientas y Colaboración en el Agent SDK
Día 2 - Llamadas Concurrentes a LLM: Implementando Asyncio para la Ejecución Paralela de Agentes
Día 2 - Convertir Agentes en Herramientas: Construyendo Sistemas Jerárquicos de IA
Día 2 - AYUDA: ¿No has recibido el email?
Día 2 - Flujo de Control de Agentes: Cuándo Usar Transferencias vs. Agentes como Herramientas
Día 2 - De Llamadas de Funciones a Autonomía de Agentes: Automatización de Ventas con OpenAI SDK
Día 2 - IA Agente para Negocios: Creación de Herramientas Interactivas de Alcance de Ventas
Proyecto 2
Semana 2 - Día 3
Día 3 - Integración Multi-Modelo: Usando Gemini, DeepSeek y Grok con OpenAI Agents
Día 3 - Implementación de Guardarraíles y Salidas Estructuradas para Sistemas Robustos de Agentes de IA
Día 3 - Seguridad en IA en la Práctica: Implementación de Guardarraíles para Aplicaciones de Agentes LLM
Semana 2 - Día 4
Día 4 - Construcción de Agentes de Investigación Profunda: Implementación de la Herramienta de Búsqueda en la Web de OpenAI
Día 4 - Construcción de un Agente Planificador: Uso de Salidas Estructuradas con Pydantic en IA
Día 4 - Construcción de un Pipeline de Investigación de Extremo a Extremo con Agentes GPT-4 y Tareas Asíncronas
Día 4 - Construcción de un Agente de Investigación Profunda: Búsquedas Paralelas con AsyncIO
Semana 2 - Día 5
Día 5 - Construcción de un Sistema Modular de Investigación con IA e Implementación de UI con Gradio
Día 5 - Aplicación de Investigación Profunda: Gradio para Visualizar y Monitorear Agentes Autónomos de IA
Día 5 - Implementación de agentes de investigación inteligentes con Gradio y HuggingFace Spaces
Proyecto 3
Semana 3 - Día 1
Día 1 - El Framework de Crew AI: Creación de Equipos Colaborativos de Agentes de IA
Día 1 - Explicación del Framework Crew AI: Agentes, Tareas y Modos de Procesamiento
Día 1 - Crew AI y LightLLM: Framework flexible para integrar múltiples LLMs
Día 1 - Tutorial de Crew AI: Configuración de un proyecto de debate con GPT-4o mini
Día 1 - Cómo crear un sistema de debate de IA usando Crew AI y múltiples LLMs
Día 1 - Construcción de sistemas de debate de IA con CrewAI: Comparar diferentes LLMs
Semana 3 - Día 2
Día 2 - Construcción de proyectos con Crew AI: Herramientas, contexto e integración con Google Search
Día 2 - Construcción de sistemas de investigación financiera multiagente con Crew.ai
Día 2 - Potenciando agentes de IA con búsqueda web: Solucionando el problema del corte de conocimiento
Semana 3 - Día 3
Día 3 - Construcción de un selector de acciones con Crew AI: Sistema multiagente para inversiones
Día 3 - Implementación de salidas con Pydantic en Crew AI: Tutorial del agente selector de acciones
Día 3 - Desarrollo de herramientas personalizadas para Crew AI: JSON Schema y notificaciones push
Semana 3 - Día 4
Día 4 - Memoria en Crew AI: Almacenamiento vectorial e implementación con SQL para agentes de IA
Día 4 - Crew AI para tareas de programación: Agentes que generan y ejecutan código Python
Día 4 - Crea un agente de IA que escribe en Python: Implementación práctica con Coda
Semana 3 - Día 5
Día 5 - Construcción de equipos de IA: Configura Crew AI para desarrollo colaborativo
Día 5 - Desarrollo colaborativo de agentes de IA para un framework de trading de acciones
Día 5 - Construcción de una aplicación de trading usando GPT-4o y Claude
Día 5 - De módulos individuales a sistemas completos: Técnicas avanzadas de CrewAI
Semana 4 - Día 1
Día 1 - LangGraph explicado: Arquitectura basada en grafos para agentes de IA robustos
Día 1 - LangGraph explicado: Comparativa de framework, Studio y componentes de Platform
Día 1 - Teoría de LangGraph: Componentes clave para construir sistemas avanzados de agentes
Semana 4 - Día 2
Día 2 - Profundización en LangGraph: Gestión del estado en flujos de trabajo de agentes basados en grafos
Día 2 - Domina LangGraph: Cómo definir objetos de estado y utilizar reducers
Día 2 - Fundamentos de LangGraph: Crear nodos, aristas y flujos de trabajo paso a paso
Día 2 - Tutorial de LangGraph: Construcción de un chatbot de OpenAI con estructuras de grafos
Semana 4 - Día 3
Día 3 - Tutorial avanzado de LangGraph: Super Steps y Checkpointing explicados
Día 3 - Configuración de Langsmith y creación de herramientas personalizadas para aplicaciones de LangGraph
Día 3 - Tool Calling en LangGraph: Trabajando con aristas condicionales y nodos de herramientas
Día 3 - Checkpointing en LangGraph: Cómo mantener la memoria entre conversaciones
Día 3 - Construcción de memoria persistente para IA con SQLite: Gestión del estado en LangGraph
Semana 4 - Día 4
Día 4 - Integración de Playwright con LangGraph: Creación de agentes de IA que navegan por la web
Día 4 - Crea asistentes web de IA: Implementación con Playwright, LangChain y Gradio
Día 4 - Agentes evaluadores para LLM: Creación de bucles de retroalimentación con salidas estructuradas
Día 4 - Creación de bucles de retroalimentación en LLM: Implementación del patrón Worker-Evaluator en LangGraph
Día 4 - Construcción de un asistente de IA con LangGraph, Gradio y automatización de navegador
Semana 4 - Día 5
Día 5 - IA basada en agentes: Añade búsqueda web, sistema de archivos y Python REPL a tu asistente
Día 5 - Integración de herramientas de LangChain: Construcción de un potente asistente de IA desde cero
Día 5 - Creación de flujos de trabajo de IA: Constructores de grafos y técnicas de comunicación entre nodos
Día 5 - Creación de sesiones de usuario aisladas en aplicaciones de Gradio mediante gestión del estado
Día 5 - Dentro de los bucles de retroalimentación de IA: Cómo la IA evalúa y corrige errores
Día 5 - Actualizaciones para asistentes de IA: Memoria, preguntas aclaratorias y herramientas personalizadas
Semana 5 - Día 1
Día 1 - Microsoft Autogen 0.5.1: El framework de agentes de IA explicado para principiantes
Día 1 - AutoGen vs otros frameworks de agentes: comparación de características y componentes
Día 1 - Tutorial de AutoGen Agent Chat: creación de herramientas e integración con bases de datos
Día 1 - Componentes esenciales de IA: modelos, mensajes y agentes explicados
Semana 5 - Día 2
Día 2 - AutoGen Agent Chat avanzado: características multimodales y salidas estructuradas
Día 2 - Implementación de agentes principales y evaluadores en AutoGen con LangChain
ALERTA: Problema considerable para los usuarios de PC con Windows
Día 2 - Tutorial de headless web scraping: integración de MCP Server Fetch en AutoGen
Semana 5 - Día 3
Día 3 - AutoGen Core: la columna vertebral de las comunicaciones distribuidas entre agentes
Día 3 - Comunicación entre agentes en Autogen Core: manejadores de mensajes y despacho
Día 3 - Registro de agentes y manejo de mensajes en AutoGenCore: ejemplos prácticos
Día 3 - Agentes independientes en AutoGenCore: piedra, papel o tijera con GPT-4o y Llama
Semana 5 - Día 4
Día 4 - Distributed Runtime en Autogen Core: arquitectura y componentes explicados
Día 4 - Implementación de agentes de IA distribuidos con AutoGen Core y gRPC Runtime
Día 4 - Construcción de sistemas de agentes distribuidos: comunicación entre procesos con AutoGen
Semana 5 - Día 5
Día 5 - Creación de agentes autónomos que escriben y despliegan otros agentes en AutoGen
Día 5 - Implementación de mensajería entre agentes con Autogen Core y plantillas
Día 5 - Creación de agentes de IA autónomos que colaboran usando Python asíncrono
Proyecto 7
Semana 6 - Día 1
Día 1 - Introducción al Model Context Protocol (MCP): el conector de IA de Anthropic
Día 1 - Arquitectura de MCP explicada: comprensión de hosts, clients y servers
Día 1 - MCP Server Studio: conectando LLMs a potentes herramientas externas
Día 1 - MCP Server Studio: conectando LLMs a potentes herramientas externas II
Día 1 - Marketplaces de MCP Server: accede a miles de herramientas para OpenAI Agents
Semana 6 - Día 2
Día 2 - Cómo crear un servidor MCP: construcción de colecciones de herramientas compartibles
Día 2 - Construye tu propio servidor MCP: de código Python a herramientas accesibles por IA
Día 2 - Cómo implementar un cliente MCP para integración de herramientas de OpenAI y Anthropic
Día 2 - Arquitectura MCP: construcción de sistemas cliente-servidor para herramientas de agentes LLM
Semana 6 - Día 3
Día 3 - Conociendo los 3 tipos de servidores MCP
Día 3 - Añadiendo memoria persistente a agentes de IA con servidores MCP Knowledge Graph
Día 3 - Configuración de Brave Search con servidores MCP
Día 3 - Configuración de APIs de Polygon con servidores MCP
Día 3 - Configuración de APIs de datos financieros: clonar y configurar conexión con servidor MCP
Semana 6 - Día 4
Día 4 - Creación de un sistema de trading multiagente con memoria compartida y búsqueda web
Día 4 - Colaboración entre agentes: convertir un investigador en herramienta con OpenAI SDK
Día 4 - Agentes de trading con uso de herramientas: implementación de MCP para investigación bursátil
Día 4 - OpenAI Agents SDK: desarrollo de un módulo de sistema de trading multiagente
Día 4 - Métodos avanzados: implementación de funciones de trading en OpenAI Agents SDK
Día 4 - Construcción de agentes de trading resilientes: manejo de errores en sistemas financieros con IA
Semana 6 - Día 5
Día 5 - Proyecto final: notificaciones push y evolución de estrategias para traders con IA
Día 5 - Panel de control de trading con IA: visualización del rendimiento de cartera con Gradio
Día 5 - Ingeniería de IA agentica: conclusión del curso y aplicaciones en el mundo real
Día 5 - 10 consejos para afrontar cualquier proyecto de IA Agéntica
Día 5 - El final de este viaje juntos
Proyecto 8
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PLANES PARA ACCEDER SEGÚN TUS OBJETIVOS Y NECESIDADES
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€ 79.99
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El pack definitivo con todos nuestros cursos de Inteligencia Artificial para dominar los algoritmos más actuales y modernos. Incluye los cursos que están por venir y las actualizaciones y mejoras de los actuales
Nieves
Diseñando Mentes Digitales – Ingeniería de Agentes de IA en 2025
Este curso fue como pasar de entrenar modelos a construir entidades que piensan, deciden y actúan. Ya conocía el machine learning clásico, pero aquí entré en el mundo de los agentes: sistemas que no solo predicen, sino que interactúan, se adaptan y buscan objetivos.
Javi
Geniales la expliaciones
Un gran curso que está actualizado, las explicaciones de Juan Gabriel son geniales para entender en cada momento que estamos haciendo.
María
Altamente técnico, pero muy accesible
Pensé que sería abrumador, pero está muy bien estructurado. Me permitió entender desde cero cómo funcionan los agentes de IA y cómo aplicarlos a sistemas reales. Excelente nivel y muy actualizado.
María del Mar
Un curso genial
Sin duda la novedad del año, y el curso de Frogames lo clava con lo fácil de seguir que es pero lo poderoso de las técnicas que aprendemos
Gustavo
Curso Completo de Ingeniería de Agentes de IA (2025): Diseña Mentes Artificiales que Piensan, Aprenden y Actúan La Inteligencia Artificial ha evolucionado más allá de modelos aislados: ahora hablamos de agentes inteligentes capaces de interactuar, razonar y adaptarse en entornos complejos. Este curso te prepara para dominar la ingeniería detrás de estos sistemas autónomos, combinando lo mejor del aprendizaje automático, el razonamiento simbólico y la arquitectura de software moderna. 🧩 ¿Qué aprenderás? - Fundamentos de agentes inteligentes: percepción, decisión, acción y retroalimentación - Diseño de arquitecturas multiagente y agentes conversacionales - Integración de LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño) como núcleo cognitivo - Técnicas de planificación, razonamiento lógico y aprendizaje por refuerzo - Implementación en Python con frameworks actuales como LangChain, AutoGPT y herramientas de orquestación - Aplicaciones reales en automatización, asistentes virtuales, videojuegos, robótica y sistemas autónomos 🚀 Ideal para: Desarrolladores, arquitectos de software, investigadores y profesionales de IA que buscan construir sistemas que no solo procesan datos, sino que toman decisiones inteligentes en tiempo real. Este curso es una puerta directa al futuro de la IA: agentes que no solo responden, sino que entienden, aprenden y evolucionan. Si quieres estar en la vanguardia de la inteligencia artificial aplicada, este programa es tu mapa de ruta. ¿Quieres que lo convierta en una ficha para catálogo, una versión para redes sociales o incluso un guion para video promocional? Lo adapto al formato que necesites. ¿Tienes más títulos, B? Estoy listo para seguir creando contigo.
La Inteligencia Artificial ha evolucionado más allá de modelos aislados: ahora hablamos de agentes inteligentes capaces de interactuar, razonar y adaptarse en entornos complejos. Este curso te prepara para dominar la ingeniería detrás de estos sistemas autónomos, combinando lo mejor del aprendizaje automático, el razonamiento simbólico y la arquitectura de software moderna.
Samuel
Completo, actualizado y muy aplicable
Este curso fue justo lo que necesitaba para comprender la arquitectura de agentes inteligentes. Me encantó que incluyeran casos reales y prácticas útiles. Se nota que está pensado para el mundo actual.
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Domina los agentes autónomos con LLMs y frameworks de vanguardia en solo 6 semanas
Este curso intensivo te lleva al corazón de la revolución de la IA Agéntica, enseñándote a diseñar, construir y desplegar agentes inteligentes que colaboran, escriben código, navegan la web y toman decisiones autónomas. A través de 8 proyectos reales, aprenderás a trabajar con los frameworks más avanzados y a aplicar patrones de diseño efectivos para crear soluciones escalables y comerciales.
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Una visión clara del futuro de la IA
No pense llegar a entender tan bien cómo funcionan los agentes inteligentes hasta que tomé este curso. El contenido, explicado paso a paso, no tiene perdida y los ejemplos son aplicables. Me abrió muchas puertas para proyectos personales y laborales.
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Siempre quise profundizar en inteligencia artificial, pero los temas me resultaban densos. Este curso lo explica todo con una claridad impresionante. Me encantó cómo abordan desde lo básico hasta la implementación avanzada de agentes.
Carlos
De estudiante a profesional en IA
Este curso fue el puente perfecto entre la teoría universitaria y las aplicaciones reales. Me ayudó a entender cómo diseñar agentes inteligentes desde cero. Muy bien explicado.