LLMs y agentes en flujos de trabajo de DevOps

Google Antigravity es un entorno de desarrollo agéntico diseñado para crear agentes autónomos capaces de planificar, razonar, codificar y actuar mediante las capacidades multimodales de Gemini 3.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán preparados para:

• Construir flujos de trabajo autónomos que utilicen Gemini 3 para razonamiento, planificación y 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

• Demonstraciones expertas combinadas con discusiones interactivas.
• Experimentación práctica con el desarrollo de agentes autónomos.
• Implementación práctica utilizando Antigravity, Gemini 3 y herramientas en la nube de soporte.

Opciones de personalización del curso

• Si su equipo requiere comportamientos de agentes específicos del dominio o integraciones personalizadas, póngase en contacto con nosotros 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 formación en vivo con 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 la retroalimentación y evolucionar a lo largo de horizontes operativos extensos.

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 la desviación del modelo.
• Integrar mecanismos de memoria en ecosistemas complejos de múltiples agentes.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere contenido personalizado o ejemplos específicos del caso, por favor contáctenos para personalizar esta formación.

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

Esta formación en vivo y guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio que deseen 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 los agentes de Mastra y servicios externos.
• Conectar sistemas y herramientas de datos empresariales a flujos de trabajo automatizados de agentes.
• Aplicar buenas prácticas de intercambio seguro de datos y autenticación.
• Diseñar capas de integración escalables, mantenibles y listas para producción.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos de ingeniería de integraciones y APIs.
• Implementación en laboratorio en vivo utilizando escenarios empresariales del mundo real.

Opciones de personalización del curso

• Escenarios de API personalizados, mapeos de sistemas empresariales o talleres de integración de datos están disponibles bajo solicitud.

El AIOps (Inteligencia Artificial para Operaciones de TI) se utiliza cada vez más para predecir incidentes antes de que ocurran y automatizar el análisis de la causa raíz (RCA) con el fin de minimizar el tiempo de inactividad y acelerar la resolución.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de TI de nivel avanzado que desean implementar análisis predictivo, automatizar la remediación y diseñar flujos de trabajo inteligentes de RCA utilizando herramientas de AIOps y modelos de aprendizaje automático.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• 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.

AIOps (Inteligencia Artificial para las Operaciones de TI) es una práctica que aplica aprendizaje automático y análisis para automatizar y mejorar las operaciones de TI, especialmente en las áreas de monitoreo, 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 de 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 de AIOps.
• Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas 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 a incidentes automáticamente.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Mucha práctica con ejercicios.
• 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 exclusivamente con herramientas de código abierto permite a los equipos diseñar soluciones rentables y flexibles para la observabilidad, la detección de anomalías y la alerta inteligente en entornos de producción.

Esta capacitación en vivo y guiada por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que deseen construir e implementar una canalización AIOps de extremo a extremo utilizando herramientas como Prometheus, ELK, Grafana y modelos de aprendizaje automático personalizados.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

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

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

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

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

Esta formación en vivo con 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.

Al completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

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

Formato del curso

• Presentaciones combinadas con demostraciones en profundidad.
• Amplia práctica en sesiones guiadas.
• Trabajo de implementación real dentro del entorno en vivo de Antigravity.

Opciones de personalización del curso

• Para contenido 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, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales principiantes que desean explorar los fundamentos de Antigravity y comprender cómo los entornos de codificación impulsados por agentes mejoran la productividad.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• 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 sencillas.
• 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 características principales de Antigravity en un entorno de laboratorio controlado.

Opciones de personalización del curso

• Si requiere una versión personalizada de esta formación, contáctenos para organizar un programa a medida.

Google Antigravity es una plataforma para crear agentes capaces de interactuar con aplicaciones web, entornos de navegador y flujos de trabajo en múltiples superficies.

Esta formación en vivo y dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen construir, automatizar y probar flujos de trabajo basados en el navegador 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 a través de contextos de navegador.
• Validar y solucionar problemas del comportamiento de los agentes en entornos impulsados por la interfaz de usuario.
• Implementar estrategias de automatización entre superficies utilizando Antigravity.

Formato del curso

• Instrucción guiada acompañada de demostraciones.
• Actividades prácticas 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 poderosas para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que deseen integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad existente y en sus flujos de trabajo operativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 inteligencia artificial.
• Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo integrados y personalizados.
• Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.

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 coordinarla.

Prometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático mejora estas herramientas con información predictiva e inteligente para automatizar la toma de decisiones operativas.

Esta capacitación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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.
• Construir reglas de alerta inteligentes basadas en información predictiva.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada 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 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 y flujos de trabajo de IA utilizando TypeScript.
• Utilizar las herramientas de observabilidad y memoria de Mastra para monitorear y mejorar el rendimiento de los agentes.
• Desplegar aplicaciones 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 garantizar la fiabilidad de 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:

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

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión grupal.
• Ejercicios prácticos de depuración y evaluación.
• Análisis en vivo del comportamiento de los agentes utilizando herramientas de observabilidad.

Opciones de personalización del curso

• Se pueden configurar escenarios personalizados de pruebas de fiabilidad y métodos de aseguramiento de calidad específicos de la industria, según la solicitud.

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 IA.

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

Al completar esta capacitación, los participantes adquirirán las siguientes habilidades:

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

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 entorno de trabajo en vivo de Antigravity.

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 impulsado por agentes.

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

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Evaluar la precisión y seguridad de los artefactos de código generados por 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 aseguramiento de calidad y seguridad para garantizar la confiabilidad de los flujos de trabajo de los agentes.

Formato del curso

• Breves charlas técnicas y discusiones guiadas por el instructor.
• Ejercicios prácticos centrados en verificar flujos de trabajo reales de agentes.
• Pruebas y validaciones 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.