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Duración 7 horas
Temario del curso
Fundamentos de OpenClaw y modelo de seguridad
- Qué es OpenClaw, qué no es y cuándo es una buena opción.
- Conceptos clave: agente, herramientas, habilidades, memoria, conectores y aprobaciones.
- Realidades corporativas: sensibilidad de los datos, separación de entornos y valores predeterminados seguros.
Configuración e inicialización del primer agente
- Verificación de requisitos previos: Node.js, Git, claves de API y carpetas de trabajo.
- Instalar OpenClaw, verificar la instalación y comprender la estructura del proyecto.
- Conectar un proveedor de modelos de lenguaje grandes (LLM), configurar los parámetros principales y validar la conectividad.
- Ejecutar un agente inicial con acciones solo de lectura primero, luego añadir acciones de escritura controladas.
Uso de herramientas integradas y redacción efectiva de instrucciones
- Trabajo con herramientas comunes: archivos, comandos de shell y tareas web simples.
- Patrones de instrucción para una ejecución predecible: restricciones, planes por pasos y confirmaciones.
- Revisión de salidas del agente, llamadas a herramientas y registros para detectar problemas temprano.
Habilidades y memoria en la práctica
- Añadido y configuración de habilidades para flujos de trabajo repetibles.
- Fundamentos de la memoria: qué debe almacenarse, qué no debe almacenarse y cómo restablecerla con seguridad.
- Ejercicio práctico: crear un flujo de trabajo pequeño que utilice la memoria cuidadosamente (con una condición clara de finalización).
Creación y prueba de una habilidad personalizada
- Estructura de habilidades, entradas y salidas, y cómo OpenClaw descubre y ejecuta las habilidades.
- Implementar una pequeña habilidad orientada al negocio (ejemplo: resumir una carpeta de informes y producir un breve resumen ejecutivo).
- Enfoque de prueba: entradas de ejemplo, salidas esperadas, manejo de errores y documentación.
Integraciones, operaciones y próximos pasos
- Patrones de integración: flujos de trabajo de chat y tickets en un entorno de sandbox seguro.
- Diseño de un flujo de automatización repetible: activador, acción, revisión, aprobaciones y entrega.
- Fundamentos operativos: registro (logging), auditoría, gestión de configuraciones y una lista de verificación para la preparación piloto.
Requerimientos
- Habilidad con el uso básico de la línea de comandos (carpetas, rutas y variables de entorno).
- Capacidad para instalar y ejecutar herramientas de desarrollo en su estación de trabajo (Git, Node.js).
- Experiencia básica en JavaScript o scripting (lectura y realización de pequeñas ediciones).
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de automatización que desean construir asistentes potenciados por IA y herramientas internas.
- Profesionales de TI y operaciones que desean automatizar tareas recurrentes de soporte y administración.
- Científicos técnicos de producto y líderes de equipo que evalúan opciones de agentes de IA autoalojados.
