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.
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.
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.
Programa
15 semanas, 4 bloques
Pulsa cualquier semana para abrir su resumen, conceptos núcleo y la infografía centrall que la articula.
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.
Abrir lecciónConceptos 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.
Primeras llamadas a un LLM
Configurar el entorno Python y explorar los parámetros de generación de cabo a rabo.
Implementar un agente ReAct desde cero
Implementar el bucle Pensamiento-Acción-Observación sin frameworks.
Integración avanzada de herramientas
Function calling nativo con cinco herramientas diversas y un router inteligente.
Construir memoria del agente
Implementar y comparar arquitecturas de memoria por buffer, resumen y vectorial.
Construir un pipeline RAG
Pipeline RAG completo con chunking, recuperación, re-ranking y citas.
Sistema multi-agente de debate
Dos agentes debaten, un orquestador elige al ganador y se puntúa la calidad del argumento.
Construir un framework de evaluación
Definir métricas, suite de tests, LLM-como-juez con análisis estadístico.
Seguridad y red-teaming
Pruebas adversariales; guards de entrada, filtros de salida y restricciones de acciones.
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