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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
Formación Corporativa a Medida
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