DeepSeek Harness: Crear y extender agentes de IA para programación
DeepSeek Harness (dsh) es un marco de agentes de código abierto de DeepSeek AI para construir y ejecutar agentes de IA para programación. Basado en el framework de plugins Cordis, utiliza una arquitectura de "todo es un plugin", en la que el adaptador de modelo, el registro de herramientas, el registro de sesiones y el bucle del agente son componentes reemplazables configurados durante el arranque.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software e ingenieros de IA que deseen utilizar DeepSeek Harness para construir, operar y extender agentes de IA para programación en sus propios proyectos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Instalar y ejecutar DeepSeek Harness y configurar modelos.
- Dirigir tareas de programación a través de la interfaz web (Web UI) y la línea de comandos.
- Explicar la arquitectura de plugins de Cordis y los puntos de extensión.
- Desarrollar y publicar plugins personalizados para el marco.
- Automatizar el marco mediante el SDK y el modo headless.
Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada, contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Introducción a DeepSeek Harness
- Qué es DeepSeek Harness y dónde se enmarca
- La filosofía de diseño de "todo es un plugin"
- Modos de interfaz web (Web UI), línea de comandos (CLI) y headless
Instalación y primera ejecución
- Requisitos de Node.js e instalación de paquetes
- Iniciación de la interfaz web con npx
- Construcción y ejecución desde el código fuente
Configuración de modelos
- Configuración de la clave de API de DeepSeek
- Selección y cambio de modelos
- Adición de puntos finales compatibles con OpenAI
Espacios de trabajo y sesiones
- Elección y cambio de espacios de trabajo
- El compositor de sesión y el flujo de conversación
- Lectura, edición y generación de archivos
Ejecución de tareas de programación
- Resumen de repositorios y navegación por el código
- Ejecución de comandos y delegación de trabajo
- Mantenimiento de un plan de tareas
Permisos y sandbox
- Políticas de aprobación y permisos
- Restricción del acceso a archivos y comandos
- Backends de sandbox locales y remotos
Herramientas e integraciones integradas
- Herramientas de sistema de archivos, terminal y shell
- Soporte del Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol)
- Integración del Protocolo de Servidor de Lenguaje (Language Server Protocol)
Subagentes y delegación
- Creación y bifurcación de subagentes
- Proveedores de productos para otros agentes de programación
- Delegación de trabajo a lo largo de una sesión
El modelo de plugin Cordis
- Plugins como servicios, eventos y efectos
- El contexto compartido y el ciclo de vida
- Por qué no hay un núcleo privilegiado
Perfiles, paquetes y configuración
- Perfiles y apilamiento de paquetes (bundles)
- Actualización de la configuración con cordis.patch.yml
- Inspección del árbol arrancado
Sistemas principales (Core Subsystems)
- El registro de sesiones solo de anexión (append-only)
- Ensamblaje del prompt del sistema y el esquema de herramientas
- El bucle del agente y el flujo de turnos
Eventos y puntos de extensión
- Eventos de sesión, agente y capacidad
- Eventos en cascada (waterfall) e interceptores
- Mapeo de comportamientos a puntos de extensión
Desarrollo de plugins
- Registro de servicios en claves de contexto
- Añadir herramientas y adaptadores de modelo
- Publicación y descubrimiento de plugins
SDK, Headless y automatización
- Control del marco desde otro proceso
- Los SDK de TypeScript y Python
- Automatización por CLI y modo headless
Requerimientos
- Conocimiento de los fundamentos del desarrollo de software
- Experiencia en el uso de la línea de comandos y Git
- Conocimientos básicos de JavaScript o TypeScript
Público objetivo
- Desarrolladores de software
- Ingenieros de IA y aprendizaje automático
- Ingenieros de DevOps y de plataformas
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Formato del Curso
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- Ejercicios de laboratorio prácticos con la memoria y las herramientas de AgentCore.
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Opciones de Personalización del Curso
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Formato del Curso
- Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
- Práctica extensiva con ejercicios guiados.
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Opciones de Personalización del Curso
- Para contenido personalizado alineado con su pila de desarrollo, contáctenos para organizar una versión personalizada de esta formación.
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- Instalar y configurar Google Antigravity.
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Formato del curso
- Explicaciones del instructor apoyadas por demostraciones en tiempo real.
- Ejercicios guiados centrados en el uso práctico de agentes.
- Exploración práctica de las características principales de Antigravity en un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si requiere una versión personalizada de esta formación, contáctenos para organizar un programa adaptado a sus necesidades.
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Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:
- Crear agentes que interactúen con aplicaciones web en una superficie de navegador.
- Automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo a través de contextos del navegador.
- Validar y diagnosticar el comportamiento de los agentes en entornos dirigidos por la interfaz de usuario.
- Implementar estrategias de automatización multi-superficie utilizando Antigravity.
Formato del Curso
- Instrucción guiada apoyada por demostraciones.
- Actividades prácticas, manuales y ejercicios basados en escenarios.
- Implementación de flujos de trabajo de agentes en un entorno de laboratorio interactivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para requisitos de formación personalizados, por favor contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos.
Construcción de agentes de IA totalmente administrados con AgentCore: del concepto a la producción
14 HorasAgentCore simplifica el proceso de creación, mejora y monitoreo de agentes de IA totalmente administrados mediante una suite unificada de servicios diseñados para el despliegue a gran escala.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen ganar experiencia práctica en la creación de agentes de IA listos para producción con AgentCore.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender las capacidades centrales de AgentCore para el desarrollo de agentes de IA.
- Diseñar y configurar agentes de IA simples utilizando servicios administrados.
- Integrar flujos de trabajo para mejorar la funcionalidad de los agentes.
- Desplegar y monitorear agentes de IA para entornos de producción.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Prácticos de laboratorio con los servicios de AgentCore.
- Ejercicios guiados desde el concepto del agente hasta su despliegue.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer la coordinación.
Desarrollo de agentes de IA con Mastra
14 HorasEsta capacitación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de software de nivel intermedio y equipos de ingeniería que deseen construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con LLMs y APIs externas.
- Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo usando TypeScript.
- Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento de los agentes.
- Desplegar aplicaciones de IA listas para producción aprovechando las características del framework de Mastra.
Depuración, Evaluación y Aseguramiento de Calidad para Agentes de IA con Mastra
21 HorasMastra es un marco de trabajo que proporciona herramientas estructuradas para evaluar, depurar y asegurar la fiabilidad de agentes de IA que operan en flujos de trabajo complejos.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen probar rigurosamente el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad e implementar procesos de evaluación medibles.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento de los agentes.
- Evaluar agentes utilizando métricas estructuradas, puntos de referencia y puntuaciones de calidad.
- Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la fiabilidad, la deriva (drift) y las alucinaciones.
- Diseñar estrategias de aseguramiento de calidad (QA) que garanticen un rendimiento constante y predecible de los agentes.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
- Análisis en laboratorio en vivo del comportamiento de los agentes utilizando herramientas de observabilidad.
Opciones de personalización del curso
- Se pueden organizar escenarios personalizados de pruebas de fiabilidad y métodos de aseguramiento de calidad específicos para la industria bajo petición.
Mastra Ops & Ingeniería de Producción: Implementación y escalado de agentes de IA
21 HorasMastra es un marco operativo diseñado para optimizar la implementación, el escalado y la gestión del ciclo de vida de los agentes de IA en entornos de producción.
Esta formación presencial impartida por instructores (en línea o in situ) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que necesitan operationalizar agentes de IA de forma fiable y eficiente en sistemas de producción.
Al finalizar esta formación, los asistentes estarán capacitados para:
- Implementar agentes de IA basados en Mastra en entornos controlados y de nivel de producción.
- Escalar los agentes horizontal y verticalmente utilizando primitivas nativas de la plataforma.
- Implementar pipelines de observabilidad para rastrear el comportamiento y el rendimiento de los agentes.
- Optimizar las configuraciones del tiempo de ejecución para reducir la latencia, los costos y los riesgos operativos.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de implementación.
- Implementación en laboratorio en vivo utilizando entornos contenerizados y orquestados.
Opciones de personalización del curso
- La personalización de los temas, laboratorios prácticos o escenarios específicos de la industria está disponible bajo solicitud.
Automación de Flujos de Trabajo Mastra y Orquestación Multiagente
21 HorasMastra es un marco de trabajo que permite la automatización sofisticada de flujos de trabajo y la coordinación entre múltiples agentes de IA que operan dentro de sistemas distribuidos.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean diseñar, orquestar y gestionar flujos de trabajo multiagente a gran escala.
Al completar esta formación, los participantes adquirirán las siguientes competencias:
- Diseñar flujos de trabajo complejos utilizando las capacidades de orquestación de Mastra.
- Coordinar múltiples agentes que realizan tareas paralelas o dependientes.
- Implementar herramientas de monitoreo y depuración para la ejecución de flujos de trabajo.
- Optimizar la lógica de orquestación en términos de confiabilidad, capacidad de procesamiento y eficiencia de la automatización.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Ejercicios prácticos de diseño de flujos de trabajo y automatización.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo con contenedores.
Opciones de personalización del curso
- Escenarios de automatización personalizados, integraciones empresariales o patrones de flujos de trabajo pueden ser proporcionados a solicitud.
Gestión de flujos de trabajo de agentes en Google Antigravity: Orquestación, planificación y artefactos
14 HorasGoogle Antigravity es una plataforma de desarrollo centrada en agentes utilizada para orquestar, supervisar y coordinar flujos de trabajo de codificación y automatización impulsados por IA.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo multiagente dentro de Google Antigravity.
Al finalizar esta formación, los participantes adquirirán las habilidades para:
- Configurar responsabilidades de agentes y flujos de orquestación dentro de la interfaz Manager.
- Generar e interpretar artefactos de Antigravity, incluidas listas de tareas, planes, registros y grabaciones del navegador.
- Implementar estrategias de verificación para garantizar que las acciones de los agentes sean transparentes y auditables.
- Optimizar la colaboración multiagente para tareas complejas de desarrollo y operaciones.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas y demostraciones prácticas.
- Ejercicios basados en escenarios centrados en desafíos reales de flujos de trabajo.
- Experimentación práctica dentro de un espacio de trabajo Antigravity en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Si requiere una versión personalizada de este curso, comuníquese con nosotros para discutir las opciones de personalización.
Pruebas y verificación de código impulsado por agentes: Control de calidad en Antigravity
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Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen verificar, validar y asegurar la salida producida por los agentes de IA que trabajan dentro de entornos dirigidos por Antigravity.
Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Evaluar la precisión y seguridad de los artefactos de código generados por agentes.
- Utilizar técnicas estructuradas para verificar tareas ejecutadas por agentes.
- Analizar grabaciones del navegador y rastrear efectivamente la actividad del agente.
- Aplicar principios de control de calidad y seguridad para garantizar la fiabilidad de los flujos de trabajo de los agentes.
Formato del curso
- Breves técnicas y discusiones guiadas por el instructor.
- Ejercicios prácticos centrados en la verificación de flujos de trabajo reales de agentes.
- Pruebas y validación prácticas dentro de un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- Está disponible la adaptación de escenarios, flujos de trabajo y ejemplos de prueba bajo petición.