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Temario del curso

Fundamentos de Sistemas Agénticos en Producción

  • Arquitecturas agénticas: bucles, herramientas, memoria y capas de orquestación
  • Ciclo de vida de los agentes: desarrollo, despliegue y operación continua
  • Desafíos de la gestión de agentes a escala de producción

Modelos de Infraestructura y Despliegue

  • Despliegue de agentes en entornos contenerizados y en la nube
  • Patrones de escalado: escalado horizontal vs. vertical, concurrencia y limitación de tasa (throttling)
  • Orquestación multi-agente y balanceo de cargas de trabajo

Monitoreo y Observabilidad

  • Métricas clave: latencia, tasa de éxito, uso de memoria y profundidad de llamadas del agente
  • Trazado de la actividad del agente y grafos de llamadas
  • Instrumentación de observabilidad usando Prometheus, OpenTelemetry y Grafana

Registro de Eventos (Logging), Auditoría y Cumplimiento

  • Logging centralizado y recopilación estructurada de eventos
  • Cumplimiento y auditabilidad en flujos de trabajo agénticos
  • Diseño de registros de auditoría y mecanismos de reproducción para depuración

Ajuste de Rendimiento y Optimización de Recursos

  • Reducción de la sobrecarga de inferencia y optimización de ciclos de orquestación del agente
  • Caché de modelos y embebimientos ligeros para recuperación más rápida
  • Pruebas de carga y escenarios de estrés para tuberías de IA

Control de Costos y Gobernanza

  • Comprensión de los impulsores de costos de los agentes: llamadas API, memoria, cómputo e integraciones externas
  • Rastreo de costos a nivel de agente y implementación de modelos de asignación de costos (chargeback)
  • Políticas de automatización para prevenir la expansión descontrolada de agentes y el consumo innecesario de recursos inactivos

Integración Continua/Despliegue Continuo (CI/CD) y Estrategias de Lanzamiento para Agentes

  • Integración de tuberías de agentes en sistemas CI/CD
  • Pruebas, versionado y estrategias de reversión para actualizaciones iterativas de agentes
  • Lanzamientos progresivos y mecanismos de despliegue seguros

Recuperación ante Fallos e Ingeniería de Confiabilidad

  • Diseño para tolerancia a fallos y degradación elegante
  • Patrones de reintento, tiempo de espera y disyuntor (circuit breaker) para la confiabilidad del agente
  • Respuesta a incidentes y marcos de análisis posterior (post-mortem) para operaciones de IA

Proyecto Final (Capstone)

  • Construir y desplegar un sistema de IA agéntico con monitoreo completo y seguimiento de costos
  • Simular carga, medir el rendimiento y optimizar el uso de recursos
  • Presentar la arquitectura final y el panel de monitoreo a los pares

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Sólido entendimiento de MLOps y sistemas de aprendizaje automático en producción
  • Experiencia con despliegues contenerizados (Docker/Kubernetes)
  • Familiaridad con herramientas de optimización de costos en la nube y observabilidad

Audiencia

  • Ingenieros de MLOps
  • Ingenieros de Confiabilidad del Sitio (SREs)
  • Gerentes de ingeniería que supervisan la infraestructura de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (3)

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