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Temario del curso

Introducción a la IA agéntica para operaciones

  • De libros de jugadas estáticos a agentes de razonamiento: la evolución de la automatización de TI
  • Anatomía del agente: bucle de razonamiento, uso de herramientas, memoria y planificación
  • Cuándo automatizar y cuándo mantener la participación humana (human-in-the-loop)

Marcos de trabajo y arquitecturas de agentes

  • Patrones de agente único: ReAct, Plan-and-Execute y bucles de llamadas a herramientas
  • Arquitecturas multiagente: patrones de supervisor, jerárquicos y de enjambre
  • Comparación de marcos de trabajo: LangGraph, CrewAI, AutoGen y agentes personalizados
  • Construyendo su primer agente operativo: consultar monitoreo, diagnosticar y proponer

Integración de herramientas para operaciones de TI

  • Conectar agentes con APIs de Prometheus, Grafana, Datadog y PagerDuty
  • Consulta de registros con agentes: integración de Elasticsearch, Loki y Splunk
  • Uso de herramientas de infraestructura: kubectl, Terraform y Ansible mediante acciones de agentes
  • Diseño de interfaces de herramientas seguras con validación de parámetros e idempotencia

Automatización de la respuesta a incidentes

  • Triaje automático de incidentes: clasificación de severidad y enrutamiento
  • Generación de hipótesis de causa raíz y recolección de evidencia
  • Remediación automatizada: acciones de reinicio, escalado, reversión (rollback) y conmutación por error (failover)
  • Creación de un agente de libro de jugadas para incidentes con niveles de autonomía progresivos

Seguridad, salvaguardas y participación humana

  • Clasificación de acciones: solo lectura, bajo riesgo, alto riesgo y destructivas
  • Puntos de aprobación y políticas de escalado para operaciones críticas
  • Patrones de salvaguardas: listas blancas de acciones, límites de alcance del impacto y garantías de reversión
  • Registros de auditoría y procedencia de decisiones para el cumplimiento normativo

Orquestación multiagente para incidentes complejos

  • Coordinación de agentes especializados: agente de triaje, agente de diagnóstico, agente de remediación
  • Comunicación entre agentes y gestión del contexto compartido
  • Resolución de conflictos cuando los agentes proponen acciones contradictorias
  • Simulación de incidente mayor de extremo a extremo con respuesta multiagente

Observabilidad y evaluación

  • Trazado de las cadenas de razonamiento de los agentes para depuración y auditoría
  • Evaluación de la calidad de las decisiones del agente: precisión, recall y tiempo de resolución
  • Bucles de retroalimentación: aprendizaje a partir de las anulaciones de operadores y los resultados
  • Seguimiento de costos y economía de tokens para agentes operativos

Despliegue en producción y operaciones

  • Desplegar agentes como servicios: APIs, webhooks y trabajos programados
  • Implementación gradual de la autonomía: del modo sombra (shadow mode) a la remediación totalmente automática
  • Libro de jugadas para fallos del agente: qué sucede cuando el propio agente se rompe
  • Construcción del caso de negocio y medición del ROI para las operaciones autónomas

Requerimientos

  • Experiencia en operaciones de TI, DevOps o prácticas de SRE.
  • Conocimiento de scripting en Python y APIs REST.
  • Comprensión básica de las capacidades de los LLM y la ingeniería de prompts.

Público objetivo

  • Ingenieros de SRE y DevOps que exploran la automatización impulsada por IA.
  • Ingenieros de plataforma que construyen infraestructura autorreparable.
  • Líderes de operaciones de TI que evalúan la IA agéntica para la gestión de incidentes.
 14 Horas

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