Track Avanzado
Agentic
Engineering
De un prompt a un sistema autónomo gobernado. No aprendes a usar un framework: aprendes a diseñar, comparar, medir y defender arquitecturas con evidencia.
12
Módulos
180
Quiz Questions
6
Labs
Lo que te diferencia después de este track
Agent Loop First
Construyes el bucle observe-think-act desde cero antes de tocar ningún framework. Entiendes lo que ocurre debajo.
Evidence-Based
Cada decisión de arquitectura se defiende con datos: latencia, coste, accuracy. Nada de opiniones sin medicion.
Model-Agnostic
Funciona con cualquier LLM. Claude, GPT, Gemini, Llama, Qwen. La arquitectura no depende del modelo.
Memory-Gated
Aprendes a diseñar memoria que persiste entre sesiones. Working, episódica, semántica, procedural.
Security Red Team
Prompt injection, tool poisoning, data exfiltration. Aprendes a atacar tu agente antes de que lo haga otro.
Benchmark Everything
Eval datasets, LLM-as-Judge, CI gates. Si no lo mides con un benchmark, no sabes si funciona.
12 Módulos: de un prompt a un sistema gobernado
MÓDULO 01
El bucle de agente manual
Construye el loop observe-think-act sin framework. Entiende que hay debajo de LangChain, CrewAI y Claude Code.
MÓDULO 02
Tools y contratos
JSON Schema, Tool Registry, ejecución paralela. Diseña tools con contratos claros, validación y error handling.
MÓDULO 03
Skills reutilizables
Empaqueta lógica compleja en skills composables. Prompts versionados, context injection, skill chaining.
MÓDULO 04
Hooks y arquitectura event-driven
Pre/post hooks, lifecycle events, middleware patterns. Extiende agentes sin modificar su código core.
MÓDULO 05
MCP Protocol
Model Context Protocol de la A a la Z. Servers, transports, resources, sampling. Interoperabilidad real entre agentes.
MÓDULO 06
Estado, checkpoints y recuperación
Persistencia de estado entre ejecuciones. Checkpoints, recovery, replay. Agentes que sobreviven a fallos.
MÓDULO 07
Memoria para agentes
Working, episódica, semántica, procedural. RAG vs memoria nativa. Consolidación y olvido controlado.
MÓDULO 08
Sistemas multi-agente
Coordinator + Workers, topologias, comunicación inter-agente. Cuando usar y cuando NO usar multi-agente.
MÓDULO 09
Evaluación y benchmark de agentes
Golden/edge/adversarial datasets. LLM-as-Judge. CI gates. Prompt regression. El módulo más importante del track.
MÓDULO 10
Seguridad de agentes
Prompt injection, tool poisoning, data exfiltration, excessive agency. Red team tu propio agente.
MÓDULO 11
Governance y niveles de autonomía
HITL, approval flows, audit trails, compliance. De autonomía cero a autonomía total con controles progresivos.
MÓDULO 12
Proyecto final: Autonomous Workflow
Agente E2E con tools, memoria, evals, seguridad y governance. Rúbrica 100 puntos. Tres opciones de proyecto.
Alicia Sanz
Instructora IAcademy. Especialista en ingeniería de agentes, arquitectura de sistemas IA y evaluación de sistemas autonomos.
Acceso al track
Lanzamiento
99 €
Acceso sin caducidad al contenido adquirido
- 12 módulos con vídeo HD
- 180 preguntas de quiz
- 12 PDFs descargables
- 6 labs comparativos
- 24 ejercicios de código
- Proyecto final con rúbrica
- Subtitulos sincronizados
- Actualizaciones futuras incluidas
Preguntas frecuentes
Cual es la diferencia entre este track y el curso Agentic Engineer & SDD?
Agentic Engineering va más profundo en cada componente: tools, skills, hooks, MCP, memoria, estado, multi-agente, seguridad y governance. El curso AE&SDD cubre el flujo completo de especificación a producción. Son complementarios.
Necesito saber programar?
Si. El track asume que sabes Python. Los labs y ejercicios requieren escribir código real. Es ingeniería aplicada, no un curso de conceptos.
Que frameworks se cubren?
Ninguno en particular y todos a la vez. El módulo 1 construye el loop sin framework. Después comparas Claude SDK, LangGraph, CrewAI y OpenAI Agents SDK con evidencia. La arquitectura es lo que importa.
Que son los labs comparativos?
Ejercicios donde implementas la misma funcionalidad con dos o más enfoques y comparas métricas: latencia, coste, accuracy, mantenibilidad. Aprendes a tomar decisiones con datos, no con opiniones.
Puedo hacer el proyecto final con mi propio caso de uso?
Si. Hay tres opciones: agente de soporte, agente SOC triage, o tema libre. La rúbrica es la misma para las tres: 100 puntos cubriendo arquitectura, evals, seguridad y governance.