Agentic AI Workflows – Abril 2026.
Curso en línea | MXN $8,250 (IVA incluido)
Pago único:
$8,250 (IVA incluido)
Pago en cuotas:
Pago a 3 y 6 MSI habilitados al pagar con tarjeta de crédito
Horario y número de sesiones:
7:30 a 10:00 PM CST | 5 sesiones en vivo, cada martes, por 5 semanas
Próximo inicio:
Los martes iniciando el 21 de abril, hasta el 19 de mayo, 2026
Dominio de la Arquitectura Agéntica: Capacidad para diferenciar y construir sistemas autónomos que razonan y ejecutan tareas, superando el modelo tradicional de chatbot.
Diseño de Flujos y Prompting Avanzado: Habilidad para estructurar pipelines de razonamiento y diseñar prompts específicos que orquesten el comportamiento preciso de los agentes.
Integración de Contexto (RAG y MCP): Implementación técnica de Retrieval-Augmented Generation y protocolos de contexto para conectar la IA con datos propios y sistemas externos en tiempo real.
Orquestación con LangChain: Competencia en el uso del ecosistema LangChain para ensamblar, gestionar y escalar aplicaciones complejas basadas en LLMs.
Adopción de VibeCoding: Aplicación de un nuevo paradigma de desarrollo donde la programación se centra en la intención y la dirección, delegando la sintaxis y ejecución a la IA.
Comprende la evolución de los LLMs hacia sistemas agénticos autónomos, identificando sus componentes arquitectónicos clave y casos de uso transformadores.
Agentes de IA vs automatización tradicional
Componentes clave: LLM, APIs, herramientas externas
Herramientas low/no-code
Desarrollar habilidades avanzadas para diseñar flujos de trabajo lógicos y redactar instrucciones (prompts) que dirijan eficazmente el razonamiento y la ejecución de tareas complejas por parte de los agentes.
Estructura de un prompt efectivo
Chain of Thought, Role prompting, Few-shot
Decisión condicional con LLMs
Aprende a integrar conocimiento externo y datos privados en los modelos de IA mediante técnicas de Recuperación Aumentada (RAG) y estandarizar conexiones mediante el protocolo MCP.
Llamadas a API de noticias
Clasificación y resumen con LLM
Publicación automatizada
Domina el uso del framework LangChain para orquestar componentes de IA, gestionar cadenas de llamadas y construir aplicaciones escalables.
Webhooks para capturar emails
Extracción de datos clave
Router para categorías y respuestas
Experimentar y adoptar el nuevo paradigma de desarrollo de software donde la programación se guía por la intención en lenguaje natural y la colaboración fluida con la IA, más allá de la sintaxis tradicional.
Manejo de errores
Logging y métricas
Multi-agentes y visión a futuro
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