LLMs y agentes en flujos de trabajo de DevOps

Google Antigravity es un entorno de desarrollo agéntico diseñado para construir agentes autónomos capaces de planificar, razonar, programar y actuar a través de las capacidades multimodales de Gemini 3.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel avanzado que deseen diseñar, construir e implementar agentes autónomos utilizando Gemini 3 y el entorno Antigravity.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán preparados para:

• Crear flujos de trabajo autónomos que utilicen Gemini 3 para el razonamiento, la planificación y la ejecución.
• Desarrollar agentes en Antigravity que puedan analizar tareas, escribir código e interactuar con herramientas.
• Integrar agentes impulsados por Gemini con sistemas empresariales y APIs.
• Optimizar el comportamiento, la seguridad y la fiabilidad de los agentes en entornos complejos.

Formato del curso

• Demostraciones combinadas con discusiones interactivas.
• Experimentación práctica en el desarrollo de agentes autónomos.
• Implementación práctica utilizando Antigravity, Gemini 3 y herramientas cloud complementarias.

Opciones de personalización del curso

• Si su equipo requiere comportamientos de agentes específicos para un dominio o integraciones personalizadas, contáctenos para adaptar el programa.

Google Antigravity es un marco de trabajo avanzado para la experimentación con agentes de larga duración y comportamientos interactivos emergentes.

Esta capacitación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar, analizar y optimizar agentes capaces de retener memorias, mejorar mediante retroalimentación y evolucionar durante horizontes operativos prolongados.

Al completar este curso, los participantes adquirirán las habilidades para:

• Diseñar estructuras de memoria a largo plazo para la persistencia del agente.
• Implementar bucles de retroalimentación efectivos para modelar el comportamiento del agente.
• Evaluar trayectorias de aprendizaje y desviación del modelo.
• Integrar mecanismos de memoria en ecosistemas complejos de múltiples agentes.

Formato del Curso

• Discusión guiada por expertos combinada con demostraciones técnicas.
• Exploración práctica a través de desafíos de diseño estructurados.
• Aplicación de conceptos en entornos simulados para agentes.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere contenido personalizado o ejemplos específicos de casos, por favor contáctenos para personalizar esta capacitación.

Mastra es un framework que admite una integración profunda entre agentes de IA, APIs, aplicaciones empresariales y sistemas de datos externos.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que desean construir integraciones confiables, seguras y escalables entre los agentes de Mastra y el ecosistema empresarial más amplio.

Una vez completada esta formación, los participantes estarán preparados para:

• Implementar integraciones basadas en APIs entre agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas de datos empresariales y herramientas a flujos de trabajo automatizados de agentes.
• Aplicar mejores prácticas para el intercambio seguro de datos y la autenticación.
• Diseñar capas de integración que sean escalables, mantenibles y listas para producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Práctica en ingeniería de integración y ejercicios con APIs.
• Implementación en laboratorio en tiempo real utilizando escenarios empresariales reales.

Opciones de personalización del curso

• Se pueden proporcionar escenarios personalizados de APIs, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos bajo solicitud.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se está utilizando cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA, por sus siglas en inglés) con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar su resolución.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI avanzados que desean implementar análisis predictivo, automatizar la corrección y diseñar flujos de trabajo inteligentes para el análisis de causa raíz utilizando herramientas AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de análisis de causa raíz basados en la correlación de registros y métricas de múltiples fuentes.
• Integrar procesos de alerta y corrección en plataformas existentes.
• Desplegar y escalar flujos de trabajo AIOps inteligentes en entornos de producción.

Formato del curso

• Lecciones y debates interactivos.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

La AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, particularmente en las áreas de monitoreo, detección de incidentes y respuesta.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de operaciones de TI de nivel intermedio que desean implementar técnicas de AIOps para correlacionar métricas y registros, reducir el ruido de las alertas y mejorar la observabilidad mediante automatización inteligente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas de AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y rastros para identificar las causas raíz.
• Reducir la fatiga de alertas mediante filtrado inteligente y supresión de ruido.
• Utilizar herramientas de código abierto o comerciales para monitorear y responder automáticamente a los incidentes.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Una canalización AIOps construida completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones rentables y flexibles para la observabilidad, la detección de anomalías y la alertas inteligentes en entornos de producción.

Esta formación práctica dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de nivel avanzado que deseen construir e implementar una canalización AIOps end-to-end utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de ML personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos procedentes de registros, métricas y rastros.
• Aplicar modelos de ML para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar la alertas y la remediación utilizando herramientas abiertas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión en grupo.
• Numerosos ejercicios y práctica intensiva.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinar los detalles.

Antigravity es una plataforma de desarrollo diseñada para crear aplicaciones impulsadas por IA y centradas en agentes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean crear aplicaciones reales utilizando agentes de IA autónomos dentro del entorno Antigravity.

Al completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Desarrollar aplicaciones que dependan de agentes de IA autónomos y coordinados.
• Utilizar el IDE, editor, terminal y navegador de Antigravity para el desarrollo integral.
• Gestionar flujos de trabajo multi-agente con el Administrador de Agentes.
• Integrar las capacidades de los agentes en sistemas de software de grado de producción.

Formato del Curso

• Presentaciones combinadas con demostraciones detalladas.
• Amplia práctica manual y ejercicios guiados.
• Trabajo de implementación real dentro del entorno en vivo de Antigravity.

Opciones de Personalización del Curso

• Para contenido personalizado alineado con su pila de desarrollo, contáctenos para organizar una versión adaptada de esta formación.

Google Antigravity es un entorno de desarrollo centrado en agentes diseñado para agilizar los flujos de trabajo de ingeniería mediante la automatización inteligente.

Esta formación presencial, impartida por un instructor (en línea o in situ), está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean explorar los fundamentos de Antigravity y comprender cómo los entornos de codificación impulsados por agentes mejoran la productividad.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Google Antigravity.
• Navegar y comprender tanto la Vista del Editor como la Vista del Gestor.
• Trabajar eficazmente con agentes para automatizar tareas de desarrollo simples.
• Utilizar Antigravity para generar, refinar y gestionar archivos del proyecto.

Formato del curso

• Explicaciones del instructor acompañadas de demostraciones en tiempo real.
• Ejercicios guiados centrados en el uso práctico de agentes.
• Exploración práctica de las funciones principales de Antigravity en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Si necesita una versión adaptada de esta formación, contáctenos para organizar un programa personalizado.

Google Antigravity es una plataforma para crear agentes capaces de interactuar con aplicaciones web, entornos de navegador y flujos de trabajo multi-superficie.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen construir, automatizar y probar flujos de trabajo basados en navegadores utilizando Google Antigravity.

Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:

• Crear agentes que interactúen con aplicaciones web en una superficie de navegador.
• Automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo entre distintos contextos de navegador.
• Validar y solucionar problemas del comportamiento de los agentes en entornos impulsados por la interfaz de usuario (UI).
• Implementar estrategias de automatización multi-superficie utilizando Antigravity.

Formato del curso

• Instrucción guiada respaldada por demostraciones prácticas.
• Actividades prácticas e ejercicios basados en escenarios reales.
• Implementación de flujos de trabajo de agentes en un entorno de laboratorio interactivo.

Opciones de personalización del curso

• Para requisitos de formación personalizada, contáctenos para adaptar el curso a sus objetivos.

Las plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta formación presencial en vivo (en línea o en las instalaciones) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad existente y en sus flujos operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
• Correlacionar métricas, registros y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por IA.
• Automatizar la detección de incidentes, su priorización y respuesta con flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de recuperación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Muchas ejercicios y práctica continua.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (ML) mejora estas herramientas con predicciones e ideas inteligentes para automatizar las decisiones operativas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en observabilidad que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de ML.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
• Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
• Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y predicción.
• Crear reglas de alerta inteligentes basadas en ideas predictivas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de software y equipos de ingeniería de nivel intermedio que desean construir sistemas de IA escalables y observables utilizando Mastra.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender la arquitectura de Mastra y cómo se integra con modelos de lenguaje grandes (LLM) y APIs externas.
• Diseñar e implementar agentes de IA y flujos de trabajo utilizando TypeScript.
• Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento de los agentes.
• Desplegar aplicaciones de IA listas para producción aprovechando las características del framework de Mastra.

Mastra es un framework que proporciona herramientas estructuradas para evaluar, depurar y garantizar la fiabilidad de los agentes de IA que operan en flujos de trabajo complejos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen probar rigurosamente el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad e implementar procesos de evaluación medibles.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán con confianza:

• Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento de los agentes.
• Evaluar los agentes utilizando métricas estructuradas, puntos de referencia (benchmarks) y puntuaciones de calidad.
• Implementar herramientas y flujos de trabajo que rastreen la fiabilidad, el desplazamiento (drift) y las alucinaciones.
• Diseñar estrategias de garantía de calidad que aseguren un rendimiento constante y predecible de los agentes.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
• Análisis en laboratorio en vivo de los comportamientos de los agentes utilizando herramientas de observabilidad.

Opciones de personalización del curso

• Escenarios personalizados de pruebas de fiabilidad y métodos específicos de garantía de calidad por sector pueden organizarse bajo solicitud.

Google Antigravity es una plataforma de desarrollo centrada en agentes, utilizada para orquestrar, supervisar y coordinar flujos de trabajo de codificación y automatización impulsados por IA.

Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen diseñar, gestionar y optimizar flujos de trabajo con múltiples agentes dentro de Google Antigravity.

Al finalizar esta capacitación, los participantes adquirirán las habilidades para:

• Configurar las responsabilidades de los agentes y las tuberías de orquestación dentro de la interfaz Manager.
• Generar e interpretar los artefactos de Antigravity, incluidas listas de tareas, planes, registros y grabaciones del navegador.
• Implementar estrategias de verificación para asegurar que las acciones de los agentes sean transparentes y auditable.
• Optimizar la colaboración entre múltiples agentes para tareas complejas de desarrollo y operaciones.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y demostraciones prácticas.
• Ejercicios basados en escenarios centrados en desafíos reales de flujos de trabajo.
• Experimentación práctica dentro de un espacio de trabajo Antigravity en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Si requiere una versión personalizada de este curso, contáctenos para discutir las opciones de personalización.

Antigravity es un marco de trabajo que representa flujos de trabajo avanzados de desarrollo impulsados por agentes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen verificar, validar y asegurar la salida producida por los agentes de IA que operan dentro de entornos basados en Antigravity.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Evaluar la precisión y seguridad de los artefactos de código generados por los agentes.
• Utilizar técnicas estructuradas para verificar las tareas ejecutadas por los agentes.
• Analizar grabaciones del navegador y rastrear la actividad de los agentes de manera efectiva.
• Aplicar principios de control de calidad (QA) y seguridad para garantizar la fiabilidad de los flujos de trabajo de los agentes.

Formato del curso

• Briefings técnicos guiados por el instructor y discusiones.
• Ejercicios prácticos centrados en la verificación de flujos de trabajo reales de agentes.
• Pruebas y validación prácticas dentro de un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• La adaptación de escenarios, flujos de trabajo y ejemplos de pruebas está disponible bajo solicitud.