Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) y Agentes en Flujos de Trabajo de DevOps

Google Antigravity es un entorno de desarrollo agéntico diseñado para construir agentes autónomos capaces de planificar, razonar, codificar y actuar mediante las capacidades multimodales de Gemini 3.

Esta formación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, construir e implementar agentes autónomos utilizando Gemini 3 y el entorno Antigravity.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán preparados para:

• Construir flujos de trabajo autónomos que utilicen Gemini 3 para razonamiento, planificación y ejecución.
• Desarrollar agentes en Antigravity que puedan analizar tareas, escribir código e interactuar con herramientas.
• Integrar agentes basados en Gemini con sistemas empresariales y APIs.
• Optimizar el comportamiento, la seguridad y la confiabilidad de los agentes en entornos complejos.

Formato del curso

• Demonstraciones de expertos combinadas con discusiones interactivas.
• Experimentación práctica en el desarrollo de agentes autónomos.
• Implementación práctica utilizando Antigravity, Gemini 3 y herramientas cloud complementarias.

Opciones de personalización del curso

• Si su equipo requiere comportamientos de agentes específicos del dominio o integraciones personalizadas, contáctenos para adaptar el programa.

Google Antigravity es un marco de trabajo avanzado para la experimentación con agentes de larga duración y comportamientos interactivos emergentes.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados que deseen diseñar, analizar y optimizar agentes capaces de retener memorias, mejorar mediante la retroalimentación y evolucionar a lo largo de horizontes operativos prolongados.

Al completar este curso, los participantes adquirirán las habilidades para:

• Diseñar estructuras de memoria a largo plazo para la persistencia del agente.
• Implementar bucles de retroalimentación efectivos para dar forma al comportamiento del agente.
• Evaluar trayectorias de aprendizaje y deriva (drift) del modelo.
• Integrar mecanismos de memoria en ecosistemas complejos de múltiples agentes.

Formato del Curso

• Discusión guiada por expertos acompañada de demostraciones técnicas.
• Exploración práctica mediante desafíos de diseño estructurados.
• Aplicación de conceptos a entornos de agentes simulados.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere contenido adaptado o ejemplos específicos de casos, por favor contáctenos para personalizar esta formación.

Mastra es un marco de trabajo que admite una integración profunda entre agentes de IA, APIs, aplicaciones empresariales y sistemas de datos externos.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que deseen construir integraciones confiables, seguras y escalables entre los agentes de Mastra y el ecosistema empresarial más amplio.

Una vez completada esta formación, los participantes estarán preparados para:

• Implementar integraciones impulsadas por APIs entre los agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas y herramientas de datos empresariales a flujos de trabajo automatizados de agentes.
• Aplicar las mejores prácticas para el intercambio seguro de datos y la autenticación.
• Diseñar capas de integración que sean escalables, mantenibles y aptas para producción.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de ingeniería de integración y APIs.
• Implementación en laboratorio en vivo utilizando escenarios empresariales del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Escenarios personalizados de APIs, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos están disponibles bajo solicitud.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está utilizando cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de causa raíz (RCA) con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI avanzados que desean implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas de AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas de múltiples fuentes.
• Integrar procesos de alerta y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, particularmente en las áreas de monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI de nivel intermedio que deseen implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de las alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar las causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder a incidentes automáticamente.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios abundantes y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Una canalización AIOps construida completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones rentables y flexibles para la observabilidad, detección de anomalías y alertamiento inteligente en entornos de producción.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que desean construir e implementar una canalización AIOps de extremo a extremo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de aprendizaje automático personalizados.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos procedentes de registros, métricas y trazas.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar el alertamiento y la remediación utilizando herramientas de código abierto.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• 大量的 ejercicios y práctica continua.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Antigravity es una plataforma de desarrollo diseñada para construir aplicaciones impulsadas por IA, con un enfoque centrado en agentes.

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear aplicaciones reales utilizando agentes de IA autónomos dentro del entorno de Antigravity.

Después de completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Desarrollar aplicaciones que dependan de agentes de IA autónomos y coordinados.
• Utilizar el IDE, editor, terminal y navegador de Antigravity para un desarrollo integral.
• Gestionar flujos de trabajo multiagente con el Administrador de Agentes.
• Integrar las capacidades de los agentes en sistemas de software de grado profesional.

Formato del Curso

• Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
• Práctica extensiva con ejercicios guiados.
• Trabajo de implementación real dentro del entorno en vivo de Antigravity.

Opciones de Personalización del Curso

• Para contenido personalizado alineado con su pila de desarrollo, contáctenos para organizar una versión personalizada de esta formación.

Google Antigravity es un entorno de desarrollo centrado en agentes, diseñado para agilizar los flujos de trabajo de ingeniería mediante automatización inteligente.

Esta formación presencial en vivo (en línea o a domicilio) está dirigida a profesionales principiantes que desean explorar los fundamentos de Antigravity y comprender cómo los entornos de codificación impulsados por agentes mejoran la productividad.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Google Antigravity.
• Navegar por y comprender tanto la Vista del Editor como la Vista del Administrador.
• Trabajar eficazmente con agentes para automatizar tareas de desarrollo simples.
• Utilizar Antigravity para generar, refinar y gestionar archivos del proyecto.

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.

Google Antigravity es una plataforma para construir agentes capaces de interactuar con aplicaciones web, entornos de navegador y flujos de trabajo multi-superficie.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio que deseen construir, automatizar y probar flujos de trabajo basados en el navegador utilizando Google Antigravity.

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.

Las plataformas de AIOps empresarial, como Splunk, Moogsoft y Dynatrace, ofrecen capacidades avanzadas para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su stack actual de observabilidad y flujos operativos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura AIOps unificada.
• Correlacionar métricas, registros de eventos (logs) y sucesos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por inteligencia artificial.
• Automatizar la detección, priorización y respuesta ante incidentes mediante flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y sesiones de debate.
• Amplia cantidad de ejercicios prácticos.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) potencia estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio en observabilidad que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad entre sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y pronósticos.
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y equipos de ingeniería de nivel intermedio que desean construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con LLMs y APIs externas.
• Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo utilizando 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.

Mastra 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.

Google 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.

Antigravity es un marco que representa flujos de trabajo avanzados de desarrollo impulsados por agentes.

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.