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Duración 7 horas
Temario del curso
Fundamentos de OpenClaw y Modelo de Seguridad
- Qué es OpenClaw, qué no es y cuándo es una buena opción
- Conceptos clave: agente, herramientas, habilidades, memoria, conectores, aprobaciones
- Realidades corporativas: sensibilidad de los datos, separación de entornos y configuraciones predeterminadas seguras
Configuración, configuración y ejecución del primer agente
- Verificación de requisitos previos: Node.js, Git, claves de API y carpetas de espacio de trabajo
- Instalar OpenClaw, verificar la instalación y comprender la estructura del proyecto
- Conectar un proveedor de LLM, configurar los parámetros principales y validar la conectividad
- Ejecutar un agente inicial con acciones solo de lectura primero, y luego agregar acciones de escritura controladas
Uso de herramientas integradas y formulación confiable de prompts
- Trabajar con herramientas comunes: archivos, comandos de shell y tareas web sencillas
- Patrones de prompt para una ejecución predecible: restricciones, planes por pasos y confirmaciones
- Revisión de salidas del agente, llamadas a herramientas y trazas para detectar problemas temprano
Habilidades y memoria en la práctica
- Agregar y configurar habilidades para flujos de trabajo repetibles
- Fundamentos de la memoria: qué se debe almacenar, qué no y cómo restablecer de forma segura
- Ejercicio práctico: crear un flujo de trabajo pequeño que utilice la memoria cuidadosamente (con una condición de parada clara)
Construcción y prueba de una habilidad personalizada
- Estructura de la habilidad, entradas y salidas, y cómo OpenClaw descubre y ejecuta las habilidades
- Implementar una pequeña habilidad orientada a negocios (ejemplo: resumir una carpeta de informes y producir un breve resumen)
- Enfoque de prueba: entradas de muestra, salidas esperadas, manejo de errores y documentación
Integraciones, operaciones y próximos pasos
- Patrones de integración: flujos de chat y tickets en un entorno sandbox seguro
- Diseño de un flujo de automatización repetible: disparador, acción, revisión, aprobaciones y transferencia
- Fundamentos operativos: registro (logging), trazabilidad, gestión de configuración y una lista de verificación para estar listo para la fase piloto
Requerimientos
- Comodidad con el uso básico de la línea de comandos (carpetas, rutas, variables de entorno)
- Habilidad para instalar y ejecutar herramientas de desarrollo en su estación de trabajo (Git, Node.js)
- Experiencia básica en JavaScript o scripting (leer y realizar pequeñas ediciones)
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de automatización que desean crear asistentes impulsados por IA y herramientas internas
- Profesionales de TI y operaciones que quieren automatizar tareas de soporte y administración recurrentes
- Propietarios de productos técnicos y líderes de equipo que evalúan opciones de agentes de IA autoalojados
