Ingeniería de IA Agéntica con Python: Construcción de Agentes Autónomos

Fundamentos de la IA Agéntica

• ¿Qué es un agente autónomo: definiciones y taxonomía
• Bucle del agente: ciclo de percibir, decidir, actuar y observar
• Patrones de diseño para responsabilidades y alcance del agente

Tools de Python y SDKs para Agentes

• Uso de LangChain y SDKs similares para iniciar agentes
• Programación asíncrona, colas de tareas y gestión de subprocesos
• Empaquetado, entornos virtuales y flujos de trabajo de desarrollo reproducibles

Integración de herramientas y APIs externas

• Diseño de interfaces de herramientas y patrones seguros de invocación de herramientas
• Conexión con APIs web, bases de datos y servicios internos
• Gestión de credenciales, secretos y acceso con privilegios mínimos

Gestión de memoria, estado y contexto

• Ventanas de contexto de corto plazo y técnicas de ingeniería de prompts
• Arquitecturas de memoria de largo plazo: Redis, almacenes vectoriales, aumento de recuperación (RAG)
• Consistencia, estrategias de caché e higiene de memoria

Orquestación, planificación y flujos de trabajo de múltiples pasos

• Encadenamiento de acciones, subagentes y descomposición de tareas
• Algoritmos de planificación frente a orquestación heurística
• Gestión de fallos, reintento y acciones de compensación

Seguridad, pruebas y observabilidad

• Modelos de amenazas, red-teaming y sanitización de entrada/salida
• Pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo para agentes
• Registro, métricas, trazabilidad y alertas para el comportamiento de agentes

Despliegue, escalabilidad y MLOps para agentes

• Contenerización, pipelines CI/CD y estrategias de despliegue
• Control de costos, limitación de tasas y optimización de recursos
• Monitoreo, gobernanza y playbooks operativos

Resumen y próximos pasos