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Aprende a diseñar agentes inteligentes basados en LLMs capaces de planificar, usar herramientas, coordinar especialistas y operar con controles de seguridad. Construirás un blueprint aplicable a un flujo real de negocio, con memoria, APIs, permisos, evaluación y supervisión humana.
Construye la base conceptual: qué es un agente, cómo se define su perfil y cómo maneja memoria corta y larga.
Distinguir un agente LLM de un asistente conversacional común por su capacidad de perseguir objetivos, observar resultados y ejecutar acciones.
Diseñar el perfil de un agente como contrato de rol, límites, políticas y estilo de decisión.
Usar memoria de corto plazo para mantener estado de tarea sin saturar el contexto del modelo.
Diseñar memoria de largo plazo con criterios de almacenamiento, recuperación y caducidad.
Diseña contratos de herramientas, llamadas a APIs y bucles de razonamiento-acción con observaciones verificables.
Construir el ciclo básico de ejecución de un agente con observaciones verificables y condiciones de parada.
Definir herramientas externas como contratos con nombre, propósito, parámetros, permisos y salida esperada.
Aplicar el patrón ReAct para alternar razonamiento, acción y observación sin perder trazabilidad.
Integrar agentes con sistemas externos sin perder validación, permisos ni reversibilidad.
Convierte metas grandes en planes, compara rutas con criterios y aprende de errores mediante reflexión y autoverificación.
Descomponer una tarea compleja en subtareas, dependencias, verificaciones y puntos de replanificación.
Usar exploración de alternativas para problemas donde el primer plan puede ser subóptimo.
Diseñar ciclos de revisión donde el agente use retroalimentación para mejorar sin cambiar pesos del modelo.
Aprende cuándo dividir roles, cómo usar orquestadores, especialistas, debate, revisión y memoria compartida.
Decidir cuándo conviene pasar de un agente único a un sistema multiagente especializado.
Diseñar una arquitectura donde un agente líder delega subtareas a agentes especializados y consolida resultados.
Usar debate o revisión entre agentes solo cuando aporta evidencia, detección de errores o diversidad de criterios.
Controlar qué información comparten los agentes y cómo coordinan acciones sobre el mismo estado.
Define permisos graduados, controles contra bucles, observabilidad, riesgos OWASP/NIST y el blueprint final del agente.
Asignar niveles de autonomía según riesgo, reversibilidad y evidencia disponible.
Prevenir ciclos interminables y evaluar agentes mediante límites, trazas, métricas y pruebas de regresión.
Integrar perfil, memoria, herramientas, planificación, multiagentes y controles en un blueprint accionable.
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