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Temario del curso
Introducción a Hermes Agent
- ¿Qué es Hermes Agent y cómo se diferencia de los copilotos de IDE?
- El concepto de agente autodidacta y el ciclo de aprendizaje cerrado
- Vista general de la arquitectura: backends, plataformas y herramientas
Instalación y configuración
- Instalación local de Hermes Agent
- Implementación en contenedores Docker
- Despliegue remoto a través de SSH, Daytona, Singularity y Modal
- Configuración de claves API para OpenAI, Anthropic, OpenRouter y Nous Portal
Interacción con el agente
- Interfaz CLI y comandos básicos
- Configuración y uso del bot de Telegram
- Integración con Discord y Slack
- Conectividad con WhatsApp
Herramientas integradas
- Búsqueda web y extracción de contenido
- Operaciones con archivos: leer, escribir, editar y buscar
- Ejecución de comandos del terminal y scripting en bash
- Generación de imágenes y análisis visual
- Funcionalidades de texto a voz
Memoria persistente
- Memoria entre sesiones con recuperación mediante FTS5
- Resumen LLM para contexto a largo plazo
- Búsqueda y recuperación de memoria
El sistema de habilidades
- Qué son las habilidades y cómo se crean
- Persistencia de habilidades entre sesiones
- Habilidades comunitarias y agentskills.io
Integración MCP
- Conexión con servidores MCP
- Extensión programática de las capacidades de las herramientas
Automatizaciones programadas
- Programador cron integrado
- Configuración de tareas y informes recurrentes
- Entrega de resultados de automatización en múltiples plataformas
Casos de uso de automatización para desarrolladores
- Ejecución autónoma de comandos del terminal
- Lanzamiento de subagentes aislados
- Flujos de trabajo en paralelo y procesamiento por lotes
Seguridad y buenas prácticas
- Modos de aprobación para comandos y ediciones
- Privacidad de datos en infraestructura autoalojada (self-hosted)
- Aislamiento del entorno
Implementación en producción
- Ejecución en una VPS por $5
- Patrones de despliegue sin servidor (serverless)
- Vigilancia de la salud del agente y revisión de registros
Resolución de problemas
- Problemas comunes de instalación
- Depuración de fallos en herramientas
- Ajuste de memoria y rendimiento
Resumen y próximos pasos
- Repaso de las capacidades principales
- Recursos para continuar aprendiendo
- Transición a temas avanzados de Hermes
Requerimientos
- Familiaridad básica con terminales de línea de comandos y comandos de Linux
- Comprensión de los flujos de trabajo de desarrollo de software
- Conocimiento general de IA y modelos de lenguaje grandes (LLM)
Público objetivo
- Desarrolladores de software que buscan integrar agentes de IA en su flujo de trabajo
- Ingenieros de DevOps que exploran herramientas autónomas
- Líderes de equipos técnicos que evalúan plataformas de agentes de IA
14 Horas