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Curso

Creación de sistemas agentic escalables

Básico1 h 30 min

Descubre lo que se necesita para escalar agentes de IA, con un poco de ayuda de marcos como MCP y A2A.

Python1 h 30 min10 vídeos29 ejercicios1,750 XP17,631Certificado de logro

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Descripción del curso

Diseñar y desarrollar agentes para la escalabilidad

Aprende a diseñar y desarrollar agentes de IA teniendo en cuenta la escalabilidad, siguiendo los tres pilares de la escalabilidad agentica: modularidad, robustez y adaptabilidad. Descubre qué es lo que hace que un agente tenga éxito en la producción y por qué a tantos les cuesta tanto llegar a serlo.

Descubre el poder de MCP y A2A

El Protocolo de Contexto Modelo (MCP) desarrollado por Anthropic ha revolucionado la interoperabilidad de los agentes, creando un enfoque unificado para conectar los agentes con las fuentes de datos. El protocolo Agent-to-Agent (A2A) desarrollado por Google complementa al MCP. Descubre cómo se pueden combinar estos dos marcos para garantizar que las integraciones de tu agente sean escalables.

Implementar las mejores prácticas de prueba y despliegue de agentes

Antes de pulsar el gran botón rojo y poner en marcha tu agente en producción, debes mitigar los riesgos que conlleva el escalado. Aprende a crear un marco de pruebas sólido para detectar problemas relacionados con los componentes, las integraciones, el rendimiento y la seguridad. Decide qué tipo de implementación es la adecuada para tu agente analizando las necesidades del caso de uso.

Requisitos previos

Programa de formación

Contenido del curso

1

Diseño de agentes escalables

Descubre qué hace que un agente de IA tenga éxito en producción (¡y por qué muchos se quedan por el camino!). Conoce los principios clave de diseño agentic para preparar tus agentes para escalar, incluyendo infraestructura y herramientas robustas, arquitectura modular y evaluación continua con bucles de retroalimentación.
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2

Desarrollo de agentes para la escalabilidad

3

Despliegue de agentes en producción a escala

Hora de ir a producción, pero no tan rápido. Crea un marco de pruebas sólido que te dé confianza en que el agente de IA seguirá rindiendo en producción. Elige la mejor estrategia de despliegue para tu caso de uso y aprende a integrar fuentes de datos en tiempo real con tu sistema agentic.
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Creación de sistemas agentic escalables

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