OpenClaw
OpenClaw es un agente de IA autónomo de código abierto capaz de realizar acciones en su nombre mediante el uso de herramientas y servicios conectados.
Este curso presencial o en línea, impartido por instructores, está dirigido a desarrolladores y profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen emplear OpenClaw para crear y ejecutar agentes de IA prácticos capaces de automatizar tareas mediante el chat y la integración con distintas herramientas.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Explicar qué es OpenClaw y cómo se enmarca dentro de un ecosistema de automatización y asistentes de IA.
- Instalar y configurar OpenClaw, conectar un proveedor de LLM y ejecutar un agente con los controles de seguridad adecuados.
- Utilizar y adaptar herramientas y capacidades para automatizar flujos de trabajo comunes como operaciones con archivos, búsquedas en la web y acciones dentro de chats grupales.
- Aplicar medidas de protección y buenas prácticas operativas para un uso responsable en entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases interactivas con debate y discusión.
- Ejercicios guiados y práctica directa.
- Implementación real en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar un curso adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.
Temario del curso
Fundamentos de OpenClaw y modelo de seguridad
- Qué es OpenClaw, qué no es, y cuándo resulta adecuado emplearlo.
- Conceptos clave: agentes, herramientas, capacidades, memoria, conectores y mecanismos de autorización.
- Consideraciones empresariales: sensibilidad de los datos, segregación de entornos y configuraciones predeterminadas seguras.
Instalación, configuración y ejecución inicial del agente
- Comprobación de requisitos: Node.js, Git, claves API y estructura de carpetas del proyecto.
- Instalación de OpenClaw, verificación correcta e inspección de la organización interna del proyecto.
- Conexión con un proveedor de LLM, ajuste de la configuración principal y validación de conexión.
- Ejecución inicial de un agente en modo lectura únicamente, seguida de incorporación controlada de acciones de escritura.
Uso de herramientas integradas y formulación eficaz de instrucciones
- Trabajo con herramientas habituales: archivos, comandos del sistema y tareas básicas en la web.
- Patrones recomendados para redactar instrucciones claras y predecibles: límites explícitos, planificación paso a paso y confirmaciones previas.
- Revisión cuidadosa de resultados generados por el agente, llamadas a herramientas e informes de trazabilidad para identificar posibles problemas pronto.
Capacidades y gestión de memoria en la práctica
- Incorporación y configuración de capacidades destinadas a flujos de trabajo repetitivos.
- Bases básicas sobre el uso de la memoria: qué información es adecuada guardar, cuál no y cómo restablecerla sin riesgos.
- Ejercicio práctico: creación de un pequeño flujo que utilice la memoria con cautela (incluyendo condiciones claras para interrumpir su ejecución).
Diseño y verificación de capacidades personalizadas
- Estructura de una capacidad, variables de entrada y salida, así como mecanismos por los cuales OpenClaw las identifica y ejecuta.
- Desarrollo de una capacidad orientada al negocio: por ejemplo, resumir un conjunto de informes guardados en carpetas para generar un breve documento de síntesis.
- Estrategias de verificación: empleo de datos de prueba, determinación de resultados esperados, control de errores y redacción de documentación adecuada.
Integraciones, operaciones diarias y perspectivas futuras
- Estrategias de integración: aplicación segura en entornos controlados para flujos de chat y gestión de tickets.
- Diseño de secuencias automatizadas reproducibles: definición de gatilladores, ejecución de acciones, evaluaciones previas, autorizaciones y transiciones a pasos posteriores.
- Fundamentos operativos: registro de actividades, posibilidad de auditoría, gestión centralizada de configuraciones y checklist para preparar una implementación piloto.
Requerimientos
- Dominio básico del uso de la línea de comandos (carpetas, rutas, variables de entorno)
- Habilidad para instalar y ejecutar herramientas de desarrollo en su estación de trabajo (Git, Node.js)
- Conocimientos básicos de JavaScript o experiencia con scripting (lectura y realización de pequeñas modificaciones)
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros especializados en automatización interesados en crear asistentes basados en IA y herramientas internas.
- Profesionales de TI y operaciones que buscan automatizar tareas recurrentes de soporte y administración.
- Product owners técnicos y líderes de equipo interesados en evaluar opciones de agentes de IA autoalojados.
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 1450 € + IVA*
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(*El precio final puede variar según la especialización técnica del curso, el nivel de personalización, la modalidad y el número de participantes)
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info@nobleprog.es o +34 911 43 65 67
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Al finalizar este curso, los participantes estarán preparados para:
- Crear flujos de trabajo autónomos que empleen a Gemini 3 para el razonamiento, la planificación y la ejecución.
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Formato del curso
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Formato del curso
- Clases interactivas y debates guiados.
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Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un entrenamiento adaptado a sus necesidades, por favor contáctenos para coordinarlo.
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Estructura del curso
- Clases interactivas con debate y discusión.
- Laboratorios prácticos sobre despliegues en Runtime e integraciones mediante Gateway.
- Ejercicios orientados a la fiabilidad, seguridad y procesos de implementación.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes contarán con las capacidades necesarias para:
- Desarrollar aplicaciones basadas en agentes de IA autónomos y coordinados.
- Utilizar el IDE, el editor, el terminal y el navegador de Antigravity para realizar todo el proceso de desarrollo.
- Gestionar flujos de trabajo que involucren múltiples agentes mediante el Agent Manager.
- Integrar las funcionalidades propias de los agentes en sistemas informáticos listos para producción.
Modalidad del curso
- Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
- Amplia práctica guiada y ejercicios prácticos para afianzar conocimientos.
- Implementación real de proyectos dentro del entorno en tiempo real de Antigravity.
Opciones de personalización del curso
- Si desea adaptar el contenido según sus tecnologías y necesidades específicas, contáctenos para organizar una versión personalizada de este curso.
Introducción a Antigravity: Primeros pasos con los IDE orientados a agentes
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- Instalar y configurar Google Antigravity.
- Navegar e identificar tanto la Vista del Editor como la Vista de Gestión.
- Trabajar eficazmente con agentes para automatizar tareas sencillas de desarrollo.
- Utilizar Antigravity para generar, mejorar y gestionar archivos del proyecto.
Formato del curso
- Explicaciones teóricas a cargo de instructores complementadas con demostraciones en tiempo real.
- Ejercicios guiados enfocados en el uso práctico de los agentes.
- Exploración práctica de las principales funcionalidades de Antigravity dentro de un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si requieren una versión adaptada a sus necesidades, no duden en contactarnos para diseñar un programa personalizado.
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Al finalizar el curso, los participantes podrán:
- Crear agentes capaces de interactuar con aplicaciones web dentro del entorno del navegador.
- Automatizar flujos de trabajo completos a través de distintos contextos de navegación.
- Validar y diagnosticar el comportamiento de los agentes en entornos controlados por la interfaz de usuario.
- Implementar estrategias de automatización que abarquen múltiples plataformas mediante Antigravity.
Formato del curso
- Instrucción guiada acompañada de demostraciones prácticas.
- Actividades prácticas y ejercicios basados en situaciones reales.
- Implementación de flujos de trabajo para agentes en un entorno de laboratorio interactivo.
Opciones de personalización del curso
- Si desea adaptar el contenido a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para diseñar un programa a medida.
Creación de agentes de IA totalmente gestionados con AgentCore: desde el concepto hasta la producción
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Este curso práctico dirigido por un instructor (presencial o online) está orientado a profesionales principiantes e intermedios que deseen adquirir experiencia práctica en el desarrollo de agentes de IA listos para producción mediante AgentCore.
Al finalizar este curso, los participantes podrán:
- Comprender las funcionalidades principales de AgentCore para el desarrollo de agentes de IA.
- Diseñar y configurar agentes sencillos utilizando servicios gestionados.
- Integrar flujos de trabajo que amplíen las capacidades de los agentes.
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Estructura del curso
- Clases interactivas con discusión guiada.
- Laboratorios prácticos enfocados en los servicios de AgentCore.
- Ejercicios estructurados que van desde el diseño conceptual hasta el despliegue del agente.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar un entrenamiento adaptado a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.
Desarrollo de agentes de IA con Mastra
14 HorasEsta capacitación práctica dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de software de nivel intermedio y equipos de ingeniería que desean crear sistemas de IA escalables y fáciles de supervisar mediante Mastra.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con modelos de lenguaje grande (LLM) y API externas.
- Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo utilizando TypeScript.
- Utilizar las herramientas de observabilidad y gestión de memoria de Mastra para supervisar y mejorar el rendimiento de los agentes.
- Implementar aplicaciones de IA listas para producción aprovechando todas las funcionalidades del framework Mastra.
Depuración, evaluación y garantía de calidad de Mastra para agentes de IA
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Este curso presencial o en línea, impartido por instructores expertos, está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen someter a prueba el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad y establecer procesos de evaluación medibles.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento de los agentes.
- Evaluar a los agentes mediante métricas estructuradas, baremos comparativos y puntuaciones de calidad.
- Implementar herramientas y flujos de trabajo que permitan rastrear la fiabilidad, el desvío en su comportamiento y las alucinaciones generadas por los agentes.
- Diseñar estrategias de control de calidad que garanticen un rendimiento constante y predecible de los agentes.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones guiadas.
- Ejercicios prácticos de depuración y evaluación de agentes.
- Análisis en tiempo real dentro del laboratorio virtual para observar el comportamiento de los agentes mediante herramientas de observabilidad.
Opciones de personalización del curso
- Se pueden diseñar escenarios de prueba de fiabilidad a medida y métodos específicos de control de calidad según las necesidades del sector, previa solicitud.
Mastra Ops e Ingeniería de Producción: Despliegue y escalado de agentes de IA
21 HorasMastra es un marco operativo diseñado para facilitar el despliegue, el escalado y la gestión del ciclo de vida de los agentes de inteligencia artificial en entornos de producción.
Esta capacitación presencial o en línea, impartida por instructores expertos, está orientada a profesionales técnicos con nivel intermedio y avanzado que deseen implementar agentes de IA de manera fiable y eficiente en sistemas productivos.
Al finalizar este curso, los participantes estarán preparados para:
- Desplegar agentes de IA basados en Mastra en entornos controlados y listos para producción.
- Escalar horizontal y verticalmente dichos agentes mediante recursos nativos de la plataforma.
- Implementar flujos de observabilidad para monitorear el comportamiento y desempeño de los agentes.
- Optimizar las configuraciones en tiempo de ejecución para reducir latencia, costos y riesgos operativos.
Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de despliegue.
- Implementación directa mediante laboratorios en vivo utilizando entornos contenerizados y orquestados.
Opciones de personalización del curso
- Es posible adaptar temas, ejercicios prácticos o escenarios sectoriales según las necesidades específicas de los participantes.
Automatización de flujos de trabajo con Mastra y coordinación de múltiples agentes
21 HorasMastra es un framework que permite la automatización sofisticada de flujos de trabajo y la coordinación entre varios agentes de inteligencia artificial dentro de sistemas distribuidos.
Esta formación práctica, dirigida por un instructor (en línea o presencial), está orientada a profesionales de nivel intermedio que desean diseñar y gestionar flujos de trabajo multiagente a gran escala.
Al finalizar este curso, los participantes adquirirán las competencias necesarias para:
- Diseñar flujos de trabajo complejos aprovechando las capacidades de coordinación que ofrece Mastra.
- Coordinar múltiples agentes encargados tanto de tareas paralelas como dependientes unas de otras.
- Implementar herramientas de monitorización y depuración para la ejecución de flujos de trabajo.
- Optimizar la lógica de coordinación con el fin de garantizar fiabilidad, rendimiento y eficiencia en la automatización.
Modalidades del curso
- Clases interactivas y debates guiados por el instructor.
- Ejercicios prácticos de diseño y automatización de flujos de trabajo.
- Implementación real en un entorno de laboratorio virtual basado en contenedores.
Opciones de personalización del curso
- Se pueden adaptar escenarios de automatización, integraciones empresariales o patrones de flujo de trabajo según las necesidades específicas de cada organización.
Gestión de flujos de trabajo de agentes en Google Antigravity: Orquestación, planificación y artefactos
14 HorasGoogle Antigravity es una plataforma de desarrollo centrada en los agentes que permite orquestar, supervisar y coordinar flujos de trabajo automatizados impulsados por inteligencia artificial.
Este curso práctico dirigido por un instructor (en formato online o presencial) está dirigido a profesionales con conocimientos intermedios que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo multiagente en Google Antigravity.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes adquirirán las siguientes competencias:
- Configurar las responsabilidades de los agentes y las cadenas de orquestación mediante la interfaz del Manager.
- Generar e interpretar los artefactos de Antigravity, como listas de tareas, planes, registros de ejecución y grabaciones del navegador.
- Implementar estrategias de verificación que garanticen la transparencia y trazabilidad de las acciones realizadas por los agentes.
- Optimizar la colaboración entre múltiples agentes para abordar tareas complejas tanto de desarrollo como operativas.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas y demostraciones prácticas.
- Ejercicios basados en escenarios reales que reflejan problemas comunes en los flujos de trabajo.
- Experimentación práctica en un entorno activo de Antigravity.
Opciones de personalización del curso
- Si necesita una versión adaptada a sus requisitos específicos, no dude en contactarnos para definir las opciones de personalización.
Pruebas y verificación de código generado por agentes: Garantía de calidad en Antigravity
14 HorasAntigravity es un marco que facilita flujos de trabajo avanzados basados en el uso de agentes inteligentes.
Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para profesionales con experiencia intermedia o avanzada que deseen comprobar, validar y asegurar la calidad del código generado por los agentes de IA en entornos Antigravity.
Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Evaluar la precisión y seguridad del código creado por los agentes.
- Aplicar técnicas estructuradas para verificar las tareas ejecutadas por dichos agentes.
- Analizar grabaciones del navegador y rastrear la actividad de los agentes con eficacia.
- Aplicar principios de control de calidad y seguridad para garantizar la fiabilidad de los flujos de trabajo automatizados por agentes.
Formato del curso
- Exposiciones técnicas y debates guiados por el instructor.
- Ejercicios prácticos orientados a la verificación de flujos de trabajo reales generados por agentes.
- Pruebas y validaciones directas en un entorno de laboratorio controlado.
Opciones de personalización del curso
- Se pueden adaptar escenarios, flujos de trabajo y ejemplos prácticos según las necesidades solicitadas.