Temario del curso

Comprensión de la Arquitectura y Conceptos Operativos de Mastra

  • Componentes principales y sus roles en producción
  • Patrones de integración soportados para entornos empresariales
  • Consideraciones de seguridad y gobernanza

Preparación de Entornos para la Implementación de Agentes

  • Configuración de entornos de tiempo de ejecución contenerizado
  • Preparación de clústeres de Kubernetes para cargas de trabajo de agentes de IA
  • Administración de secretos, credenciales y tiendas de configuración

Implementación de Agentes de IA Mastra

  • Empaquetado de agentes para implementación
  • Uso de GitOps y CI/CD para entrega automatizada
  • Validación de implementaciones a través de pruebas estructuradas

Estrategias de Escalado para Agentes de IA en Producción

  • Patrones de escalado horizontal
  • Autoscalado con HPA, KEDA y desencadenadores basados en eventos
  • Estrategias de distribución de carga y manejo de solicitudes

Observabilidad, Monitoreo y Registro para Agentes de IA

  • Mejores prácticas de instrumentación de telemetría
  • Integración de Prometheus, Grafana y pilas de registro
  • Rastreo del rendimiento de los agentes, la deriva y las anomalías operativas

Optimización del Rendimiento y Eficiencia en Recursos

  • Perfilado de cargas de trabajo de agentes
  • Mejora del rendimiento de inferencia y reducción de latencia
  • Enfoques de optimización de costos para implementaciones a gran escala de agentes

Fiabilidad, Resiliencia y Manejo de Fallos

  • Diseño de resiliencia bajo carga
  • Implementación de circuit-breaking, reintentos y limitación de velocidad
  • Planificación de recuperación ante desastres para sistemas basados en agentes

Integración de Mastra en Ecosistemas Empresariales

  • Interfaz con APIs, pipelines de datos y buses de eventos
  • Alineación de implementaciones de agentes con DevSecOps empresarial
  • Adaptación de arquitecturas a entornos de plataforma existentes

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la contenerización y orquestación
  • Experiencia con flujos de trabajo CI/CD
  • Familiaridad con conceptos de implementación de modelos de IA

Audiencia

  • Ingenieros DevOps
  • Desarrolladores backend
  • Ingenieros de plataforma responsables de cargas de trabajo de IA
 21 Horas

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