Colección Agentes de IA

¿Ya construiste un agente que funciona en tu pantalla y no sabes qué le falta para que alguien más le confíe trabajo de verdad?

Esta colección es para desarrolladores Python, ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos, arquitectos de software, consultores y equipos técnicos que quieren dejar atrás las demostraciones frágiles; y para directores de tecnología, fundadores y líderes técnicos que deciden la arquitectura de inteligencia artificial de su organización y necesitan criterio, no entusiasmo.

Habilidades:

Agentes de IA, sistemas multiagente, memoria, RAG y GraphRAG, uso de herramientas y MCP, orquestación, planeación, evaluación, monitoreo en producción, seguridad y gobernanza.

Nivel: Intermedio a avanzado

Requisitos:

• Python a nivel intermedio.
• Nociones de APIs, modelos de lenguaje o aprendizaje automático.
• Para el último tomo, RAG a nivel práctico y algo de SQL; los grafos se enseñan desde cero.

Micheal Lanham es innovador en software y tecnología, con más de 20 años de experiencia en la industria. También es autor de libros sobre aprendizaje profundo, incluido Evolutionary Deep Learning, publicado por Manning.

Imran Ahmad es autor de 50 Algorithms Every Programmer Should Know. Obtuvo su doctorado en 2010 con un algoritmo basado en programación lineal para asignar recursos en entornos de computación en la nube a gran escala, y en 2017 desarrolló StreamSensing, un framework de analítica en tiempo real. Hoy es científico de datos en el Advanced Analytics Solution Center del Gobierno Federal de Canadá y profesor visitante en Carleton University, en Ottawa.

Michael Albada es ingeniero de aprendizaje automático con nueve años diseñando y desplegando soluciones de aprendizaje automático a gran escala en Uber, ServiceNow y Microsoft, en sistemas de recomendación, ciberseguridad, procesamiento de lenguaje natural y sistemas multiagente. Es licenciado por Stanford, tiene una maestría en investigación (M.Phil.) por la Universidad de Cambridge y una maestría por Georgia Tech con especialidad en aprendizaje automático.

Anthony Alcaraz es estratega de IA especializado en grafos de conocimiento, RAG y sistemas de decisión, reconocido por su trabajo en ciencia de la decisión y grandes modelos de lenguaje. Escribe sobre grandes modelos de lenguaje y grafos de conocimiento con una audiencia amplia en Medium.

Sam Julien es líder de producto especializado en plataformas de IA para desarrolladores y director de producto en CopilotKit. Antes fue director de relaciones con desarrolladores en Writer, y ha dado charlas en conferencias como The AI Conference y la AI Engineer World’s Fair.

Cinco firmas, cuatro libros y un mismo hilo: la fiabilidad de un agente no es un problema de magia, es un problema de diseño.

1. Agentes de IA en Acción — Deja de usar la inteligencia artificial como chatbot y entiende el mecanismo con el que un agente razona, recuerda y actúa.

• Qué es un agente de IA, en qué se diferencia de un chatbot tradicional y cómo funciona dentro de sistemas impulsados por modelos de lenguaje.
• Asistentes GPT con la OpenAI Assistants API: instrucciones, herramientas y objetivos claros, de prototipo simple a asistente robusto.
• Sistemas multiagente: orquestar varios agentes con roles distintos para escenarios dinámicos e impredecibles.
• Memoria y conocimiento aumentado por recuperación (RAG) para que el agente recuerde lo que importa.
• Prompt engineering y Prompt Flow, razonamiento, evaluación, planeación y ciclos de retroalimentación.
• Plataformas de agentes con LangChain, AutoGen, CrewAI, Prompt Flow y GPT Nexus, más agentes con voz y visión.

2. 30 Agentes que Todo Ingeniero de IA Debe Construir — Treinta arquitecturas construidas una por una, hasta que el patrón deja de consultarse y se vuelve reflejo.

• El bucle cognitivo —percepción, razonamiento, acción y aprendizaje— y los protocolos de interoperabilidad MCP y de agente a agente.
• El kit del ingeniero: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, AutoGPT, CrewAI y AutoGen, con fortalezas, debilidades y mejor caso de uso de cada uno.
• El framework de prompting PTCF —persona, tarea, contexto y formato— con razonamiento visible en cadena y en árbol.
• Arquitecturas cognitivas: decisión autónoma, planeación jerárquica, agentes aumentados con memoria y orquestadores de cadenas de agentes.
• Agentes por dominio: conocimiento, herramientas, datos, software, conversación, multimodal, ética, salud, finanzas, legal, educación y mundo físico.
• Despliegue responsable: escalamiento, costos, modelo de amenazas, zero trust, explicabilidad y cumplimiento regulatorio.

3. Desarrollo de Aplicaciones con Agentes de IA — Convierte el agente en una aplicación real, con experiencia de usuario, evaluación, monitoreo y seguridad.

• Cuándo usar un agente, varios agentes o ninguno, y los trade-offs entre velocidad, precisión, escalabilidad, confiabilidad y costos.
• Experiencia de usuario para sistemas agénticos: niveles de autonomía, retención de contexto, comunicación de la incertidumbre y fallos elegantes.
• Uso de herramientas con LangChain y Model Context Protocol, y orquestación con ReAct, planner-executor, reflection y deep research.
• Validación y medición: conjuntos de evaluación, alucinaciones, consistencia y desempeño de punta a punta.
• Monitoreo en producción con OpenTelemetry, Grafana y Langfuse, más shadow mode, canary deployments y agentes con self-healing.
• Protección del sistema: modelado de amenazas con MAESTRO, red teaming, privacidad y colaboración humano-agente.

4. GraphRAG agéntico — Ponle debajo la arquitectura de grafos, la memoria y la gobernanza que sostienen un agente cuando alguien más depende de él.

• Las cinco grietas: amnesia de contexto, ceguera a las relaciones, ignorancia temporal, parálisis de razonamiento y caos de herramientas.
• La arquitectura de grafo doble: un grafo vertical con lo que el agente sabe y uno horizontal con lo que el agente hace.
• Memoria en grafo —episódica, semántica y procedimental— con los sistemas reales comparados: Letta, A-Mem, Graphiti, Cognee, Mem0 y Zep.
• Planificación jerárquica, construcción dinámica de DAG y MCP a fondo, con el patrón de puerta de enlace contra la inflación del prompt.
• El grafo de ejecución y la retropropagación semántica: mandar la corrección al nodo exacto que falló, en vez de reescribir el prompt entero.
• Gobernanza de datos, control de acceso por subgrafo, aceleración por GPU y presupuestos de latencia.