Temario del curso
Fundamentos de los sistemas agentivos en producción
- Arquitecturas agentivas: bucles, herramientas, memoria y capas de orquestación
- Ciclo de vida de los agentes: desarrollo, despliegue y operación continua
- Desafíos de la gestión de agentes a escala de producción
Infraestructura y modelos de despliegue
- Despliegue de agentes en entornos containerizados y en la nube
- Patrones de escalado: escalado horizontal vs. vertical, concurrencia y limitación de velocidad
- Orquestación multi-agente y equilibrado de cargas de trabajo
Monitorización y observabilidad
- Métricas clave: latencia, tasa de éxito, uso de memoria y profundidad de llamadas de agentes
- Rastreo de la actividad de los agentes y grafos de llamadas
- Instrumentación de observabilidad utilizando Prometheus, OpenTelemetry y Grafana
Registro, auditoría y cumplimiento
- Registro centralizado y recopilación estructurada de eventos
- Cumplimiento y capacidad de auditoría en flujos de trabajo agentivos
- Diseño de rastros de auditoría y mecanismos de reproducción para depuración
Ajuste de rendimiento y optimización de recursos
- Reducción de la sobrecarga de inferencia y optimización de los ciclos de orquestación de agentes
- Caché de modelos y embeddings ligeros para una recuperación más rápida
- Pruebas de carga y escenarios de estrés para pipelines de IA
Control de costes y gobernanza
- Comprensión de los impulsores de costes de los agentes: llamadas a API, memoria, cómputo e integraciones externas
- Rastreo de costes a nivel de agente e implementación de modelos de carga de costes
- Políticas de automatización para prevenir la proliferación de agentes y el consumo inactivo de recursos
CI/CD y estrategias de despliegue para agentes
- Integración de los pipelines de agentes en los sistemas de CI/CD
- Estrategias de prueba, versionado y reversión para actualizaciones iterativas de agentes
- Despliegues progresivos y mecanismos de despliegue seguros
Recuperación ante fallos e ingeniería de fiabilidad
- Diseño para tolerancia a fallos y degradación gradual
- Patrones de reintentos, temporizadores y disyuntores para la fiabilidad de los agentes
- Respuesta ante incidentes y marcos de post-mortem para operaciones de IA
Proyecto final
- Construir y desplegar un sistema de IA agentivo con monitorización completa y seguimiento de costes
- Simular carga, medir el rendimiento y optimizar el uso de recursos
- Presentar la arquitectura final y el panel de monitorización a los compañeros
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento de MLOps y sistemas de aprendizaje automático de producción
- Experiencia en despliegues containerizados (Docker/Kubernetes)
- Conocimiento de la optimización de costes en la nube y herramientas de observabilidad
Público objetivo
- Ingenieros de MLOps
- Ingenieros de Confiabilidad de Sitios (SRE)
- Directores de ingeniería supervisan infraestructura de IA
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Reseñas (3)
El instructor es paciente y muy útil. Conoce bien el tema.
CLIFFORD TABARES - Universal Leaf Philippines, Inc.
Curso - Agentic AI for Business Automation: Use Cases & Integration
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Buena mezcla de conocimiento y práctica
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
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Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
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