WBF Academy
Dominando Agentes de IA

Dominando Agentes de IA

Intermedio

Construye agentes de IA listos para producción desde los fundamentos. Domina el bucle ReAct, uso de herramientas, memoria, planificación, RAG y orquestación multi-agente. Los ejemplos de código usan el SDK de Claude de Anthropic; los patrones funcionan con cualquier proveedor de LLM. Frameworks cubiertos: LangGraph, CrewAI, AutoGen.

📋 5 pistas ❓ 350 preguntas 💡 35 consejos 🎬 15 vídeos ⏱ ~12h
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Contenido del curso

Qué es un agente de IA 6:16

Qué es un agente de IA

⏱ 6:16

▶
El bucle ReAct 6:26

El bucle ReAct

⏱ 6:26

▶
Construye tu primer agente con el SDK de Anthropic 6:59

Construye tu primer agente con el SDK de Anthropic

⏱ 6:59

▶
🧠

Preguntas de práctica

0/70 respondidas

Empezar
Tool Calling en profundidad 6:26

Tool Calling en profundidad

⏱ 6:26

▶
Memoria a corto plazo 6:28

Memoria a corto plazo

⏱ 6:28

▶
Memoria a largo plazo con Vector Stores 6:47

Memoria a largo plazo con Vector Stores

⏱ 6:47

▶
🧠

Preguntas de práctica

0/70 respondidas

Empezar
Descomposición de Tareas con Planner-Executor 6:07

Descomposición de Tareas con Planner-Executor

⏱ 6:07

▶
RAG para Agentes 6:19

RAG para Agentes

⏱ 6:19

▶
Auto-Corrección con Reflection 6:15

Auto-Corrección con Reflection

⏱ 6:15

▶
🧠

Preguntas de práctica

0/70 respondidas

Empezar
Patrones Multi-Agente 6:19

Patrones Multi-Agente

⏱ 6:19

▶
Tour por LangGraph 6:33

Tour por LangGraph

⏱ 6:33

▶
CrewAI y AutoGen Comparados 6:59

CrewAI y AutoGen Comparados

⏱ 6:59

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🧠

Preguntas de práctica

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Empezar
Evals y Observabilidad 6:22

Evals y Observabilidad

⏱ 6:22

▶
Guardrails y Seguridad 7:03

Guardrails y Seguridad

⏱ 7:03

▶
Deploy y Control de Costes 7:06

Deploy y Control de Costes

⏱ 7:06

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🧠

Preguntas de práctica

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Consejos

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MultiAgent Intermedio

Los agentes hablan por estado, no por chat

Un objeto compartido le gana a mensajes libres
Performance Intermedio

Cachea el boilerplate, paga solo la diferencia

El prompt caching reduce costo hasta 90%
Production Intermedio

Enruta por petición, no por esperanza

Modelo barato para lo fácil, grande para lo difícil
Evals Principiante

Construye el eval set antes que el agente

Sin dataset no hay progreso, solo opiniones