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, crear 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 expertas combinadas con discusiones interactivas.
• Experimentación práctica con 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 específicos del dominio o integraciones personalizadas, contáctenos para adaptar el programa.

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (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 largos períodos operativos.

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 que modulen el comportamiento del agente.
• Evaluar trayectorias de aprendizaje y la deriva 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 mediante desafíos de diseño estructurados.
• Aplicación de conceptos en entornos simulados para agentes.

Opciones de personalización del curso

• Si su organización requiere contenido adaptado o ejemplos específicos del caso, póngase en contacto con nosotros para personalizar esta capacitación.

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

Esta formación en directo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que desean construir integraciones fiables, 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 los agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas y herramientas de datos empresariales a flujos de trabajo automatizados de agentes.
• Aplicar las mejores prácticas para el intercambio seguro de datos y la autenticación.
• Diseñar capas de integración escalables, mantenibles y listas para producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ingeniería práctica de integraciones y ejercicios de APIs.
• Implementación en laboratorio en vivo mediante escenarios empresariales reales.

Opciones de personalización del curso

• Escenarios de APIs personalizados, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos están disponibles 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 la resolución.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a profesionales avanzados de TI que deseen implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes para RCA utilizando herramientas AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
• Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas multifuentes.
• Integrar procesos de alerta y remediación en plataformas existentes.
• Implementar y escalar tuberías (pipelines) inteligentes de AIOps en entornos de producción.

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, por favor contáctenos para organizarla.

AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y analítica para automatizar y mejorar las operaciones de TI, especialmente en áreas como monitorización, detección de incidentes y respuesta.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y discusiones grupales.
• Numerosos ejercicios y práctica continuada.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Un pipeline de AIOps construido completamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones rentables y flexibles para la observabilidad, detección de anomalías y alertado inteligente en entornos de producción.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que deseen construir e implementar un pipeline de AIOps de extremo a extremo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de ML personalizados.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
• Recopilar y normalizar datos provenientes de registros, métricas y trazas.
• Aplicar modelos de ML para detectar anomalías y predecir incidentes.
• Automatizar el alertado y la remediación utilizando herramientas de código abierto.

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, por favor contáctenos para coordinar.

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

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

Después de 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 multiagente con el Administrador de agentes.
• Integrar las capacidades de los agentes en sistemas de software listos para 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 adaptado a su pila de desarrollo, contáctenos para organizar una versión personalizada de esta formación.

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

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a practicantes de nivel principiante que deseen explorar los fundamentos de Antigravity y comprender cómo los entornos de codificación impulsados por agentes mejoran la productividad.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Explicaciones del instructor respaldadas por demostraciones en tiempo real.
• Ejercicios guiados enfocados 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 requiere una versión personalizada de esta formación, por favor contáctenos para organizar un programa a medida.

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

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean construir, automatizar y probar flujos de trabajo basados en el navegador utilizando Google Antigravity.

Al finalizar la formación, los participantes podrán:

• Crear agentes que interactúen con aplicaciones web en una superficie de navegador.
• Automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo entre contextos del 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 apoyada por demostraciones.
• Actividades prácticas con participación directa y ejercicios basados en escenarios.
• Implementación de flujos de trabajo de agentes en un entorno de laboratorio interactivo.

Opciones de personalización del curso

• Para requisitos de formación personalizados, por favor 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 en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) mejora estas herramientas proporcionando información predictiva e inteligente para automatizar las decisiones operativas.

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

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 la previsión de escenarios.
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en información predictiva.

Formato del curso

• Conferencias interactivas 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, por favor contáctenos para organizarlo.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura de Mastra y su integración con LLMs 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 monitorizar y mejorar el rendimiento de los agentes.
• Desplegar aplicaciones de IA listas para producción aprovechando las características del marco de trabajo de Mastra.

Mastra es un marco de trabajo que proporciona herramientas estructuradas para evaluar, depurar y asegurar 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 con conocimientos intermedios que deseen probar rigurosamente el comportamiento de los agentes, mejorar su fiabilidad y aplicar procesos de evaluación medibles.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas de depuración para identificar y corregir problemas en el comportamiento del agente.
• Evaluar a los agentes utilizando métricas estructuradas, puntos de referencia y puntuaciones de calidad.
• Implementar herramientas y flujos de trabajo que permitan rastrear la fiabilidad, la deriva (drift) y las alucinaciones.
• Diseñar estrategias de aseguramiento de calidad (QA) que garanticen un rendimiento del agente constante y predecible.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y sesiones de debate.
• Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
• Análisis en laboratorio en vivo de los comportamientos del agente utilizando herramientas de observabilidad.

Opciones de personalización del curso

• Escenarios personalizados de pruebas de fiabilidad y métodos de aseguramiento de calidad específicos del sector pueden organizarse bajo petición.

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

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

Al finalizar esta formación, los participantes adquirirán las siguientes competencias:

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

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 adaptada 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 instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen verificar, validar y asegurar la salida generada por agentes de IA que operan dentro de entornos basados en Antigravity.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Está disponible la adaptación de escenarios, flujos de trabajo y ejemplos de pruebas bajo solicitud.