El intensivo de agentes de IA de 5 días es un software de formación práctico creado por investigadores e ingenieros de Google. Está diseñado para ayudar a los desarrolladores a comprender los fundamentos de los agentes de IA y formarse a crear sistemas de agentes listos para producción. El curso cubre componentes básicos como modelos, herramientas, orquestación, memoria y evaluación. Igualmente muestra cómo los agentes evolucionan desde simples prototipos de LLM hasta sistemas confiables que pueden ejecutarse en entornos del mundo verdadero.
Día 1: Ingreso a los agentes
El documento técnico del día 1 presenta los conceptos básicos de los agentes de IA. Explica las diferentes capacidades de los agentes y la aprieto de Agent Ops para conseguir confiabilidad y gobernanza. Destaca la importancia de las limitaciones de identidad y políticas para la seguridad.
¿Qué aprenderán los alumnos?
- ¿Qué son los agentes de IA?
- En qué se diferencian los agentes de las indicaciones normales de LLM
- Capacidades principales del agente
- El papel del agente de operaciones
- Por qué son importantes la identidad, las políticas y la seguridad
- Cómo construir un agente simple usando ADK y Gemini
El documento técnico explora el uso de herramientas externas. Explica cómo las herramientas ayudan a un agente a ceder a datos en tiempo verdadero y realizar acciones. Igualmente presenta el protocolo de contexto maniquí. El documento cubre la edificación MCP, las capas de comunicación y las brechas de preparación empresarial.
¿Qué aprenderán los alumnos?
- Cómo los agentes utilizan las herramientas para tomar medidas
- Cómo convertir funciones de Python en herramientas de agente
- Cómo funciona el protocolo de contexto maniquí
- Cómo MCP apoya la interoperabilidad
- Cómo diseñar herramientas seguras y efectivas
- Cómo crear agentes que esperen la aprobación humana
- ¿Cuánto duran las llamadas a herramientas de ejecución?
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Día 3: Ingeniería de Contexto, Sesiones y Memoria
El documento técnico del día 3 explica la ingeniería de contexto. Describe las sesiones como historial de conversaciones a corto plazo y la memoria como información almacenada a abundante plazo. La atención se centra en crear agentes que se mantengan coherentes en múltiples interacciones.
¿Qué aprenderás?
- Cómo los agentes gestionan la información contextual
- Cómo las sesiones almacenan el historial de conversaciones a corto plazo
- Cómo la memoria almacena el conocimiento a abundante plazo
- Cómo la ingeniería de contexto mejoría las conversaciones de varios turnos
- Cómo dar a los agentes memoria persistente entre sesiones
- Cómo se estructuran las ventanas de contexto
- Cómo diseñar experiencias de agentes más personalizadas
Día 4: Calidad del agente
Este documento técnico se centra en la evaluación y el aseguramiento de la calidad. Introduce registros, trazas y métricas como los tres pilares de la observabilidad. Encima, el artículo explica cómo estas señales ayudan a los desarrolladores a comprender el comportamiento de los agentes. Igualmente cubre métodos de evaluación escalables, como LLM como magistrado y pruebas de Human in the Loop.
¿Qué aprenderás?
- Cómo valorar la confiabilidad del agente
- Qué significan los registros, seguimientos y métricas
- Cómo depurar el comportamiento del agente
- Cómo analizar el uso de herramientas
- Cómo evaluar respuestas con LLM como magistrado
- Cómo incluir la evaluación humana
- Cómo monitorear el desempeño del agente a lo abundante del tiempo
Haga clic aquí para ceder al trabajo de investigación de Google sobre la calidad de los agentes.
Día 5: Del prototipo a la producción
El documento técnico final describe el ciclo de vida eficaz de los agentes de IA. Cubre la implementación, el escalamiento y el cambio de prototipos a soluciones empresariales. Explica el protocolo Agent2Agent y cómo permite la comunicación entre agentes independientes.
¿Qué aprenderás?
- Cómo admitir agentes del prototipo a la producción
- Cómo funcionan los canales de implementación
- Cómo avanzar agentes en entornos reales
- Cómo funciona el protocolo Agent2Agent
- Cómo colaboran los agentes a escalera
- Cómo implementar agentes usando Vertex AI Agent Engine
- Cómo instrumentar los sistemas de agentes empresariales
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Podrás encontrar todo sobre el curso gratis de Google sobre Agentes de IA aquí.
Otros bienes efectos para formarse IA agente
- Software pionero de IA de Agenti: Un software inmersivo de 150 horas que ofrece más de 50 proyectos del mundo verdadero y tutoría 1:1. Diseñado para llevarlo desde los pasos iniciales hasta la creación de agentes de IA autónomos a través de herramientas como LangChain, CrewAI y más.
- Ruta de formación del agente de IA: Estructurado como una ruta de formación seleccionada, este curso lo ayuda a construir e implementar sistemas agentes al cubrir componentes centrales, orquestación y evaluación a través de laboratorios prácticos y módulos de estudio guiados.
- Construyendo un sistema multiagente: Centrado en arquitecturas de múltiples agentes, este curso utiliza LangGraph para mostrarle cómo diseñar agentes colaboradores, manejar llamadas de herramientas e integrar memoria y contexto para amparar flujos de trabajo complejos.
- Fundamentos de MCP: Esta inmersión profunda explica el entorno de MCP y detalla cómo los agentes usan herramientas y contexto externos para representar de modo inteligente, incluidas las mejores prácticas para el diseño de herramientas y la trámite de operaciones de larga duración.
Conclusión
Educarse agentes de IA es más factible que nunca con la orientación adecuada. El curso intensivo de agentes de IA de 5 días de Google brinda a los desarrolladores una pulvínulo completa en edificación de agentes, herramientas, memoria, evaluación e implementación de producción. Y si desea tutoría, proyectos prácticos y una hoja de ruta clara para desarrollar una carrera en IA agente, nuestro Software pionero de IA de Agenti es el mejor área para originarse. El curso cubre proyectos prácticos, apoyo de expertos y todo lo que necesita para desarrollar una carrera en este campo.
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