Fran Rodrigo
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Material docente · CC BY-SA 4.0

IA Agéntica: fundamentos, arquitecturas y aplicaciones

Curso completo y abierto sobre IA agéntica. Pensado para profesionales y estudiantes avanzados que construyen sistemas con LLMs y agentes. Disponible en español e inglés bajo licencia CC BY-SA 4.0.

Abrir en ZenodoLicencia CC BY-SA 4.0DOI 10.5281/zenodo.19116068

El bucle del agente

El bucle del agente

Toda arquitectura agéntica vive sobre un mismo ciclo: percibir, razonar, actuar, observar. Las arquitecturas que verás más adelante son variaciones sobre este bucle.

PRAO

El bucle del agente

Percepción

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Quince lecciones interactivas con infografías generadas, simuladores y ejercicios. Sin descargas, sin PDFs, todo dentro de la web.

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Programa

15 semanas, 4 bloques

Pulsa cualquier semana para abrir su resumen, conceptos núcleo y la infografía centrall que la articula.

FundamentosArquitecturasSistemasEvaluación, seguridad y gobernanza
Fundamentos · W01

Introducción a los agentes de IA

Definiciones fundamentales de agentes de IA como sistemas que perciben, razonan y actúan. Recorrido histórico desde los agentes BDI y el aprendizaje por refuerzo hasta los agentes basados en LLMs, con la taxonomía de Russell y Norvig aplicada a los sistemas agénticos modernos.

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Conceptos núcleo

  • Bucle percepción-acción
  • Autonomía del agente
  • Taxonomía Russell-Norvig

Infografía núcleo

El bucle percepción-acción

Prácticas

8 laboratorios con código real

Cada práctica es autocontenida y construible en una sesión de dos horas. Los kits incluyen plantillas Python listas para arrancar.

Lab 01

Primeras llamadas a un LLM

Configurar el entorno Python y explorar los parámetros de generación de cabo a rabo.

Python 3.11OpenAI / Anthropic SDKdotenv
Lab 02

Implementar un agente ReAct desde cero

Implementar el bucle Pensamiento-Acción-Observación sin frameworks.

PythonRegex parsingMock tools
Lab 03

Integración avanzada de herramientas

Function calling nativo con cinco herramientas diversas y un router inteligente.

Function callingsqlite3subprocess
Lab 04

Construir memoria del agente

Implementar y comparar arquitecturas de memoria por buffer, resumen y vectorial.

chromadbsentence-transformersFAISS
Lab 05

Construir un pipeline RAG

Pipeline RAG completo con chunking, recuperación, re-ranking y citas.

LangChainChromaDBCross-encoder
Lab 06

Sistema multi-agente de debate

Dos agentes debaten, un orquestador elige al ganador y se puntúa la calidad del argumento.

AutoGenMulti-turn coordination
Lab 07

Construir un framework de evaluación

Definir métricas, suite de tests, LLM-como-juez con análisis estadístico.

pytestCustom metricsLLM-as-judge
Lab 08

Seguridad y red-teaming

Pruebas adversariales; guards de entrada, filtros de salida y restricciones de acciones.

Input validationPrompt injection testsOutput filters

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