Curso 4 · Unidad 3

Agentes de IA

Temas que cubre

Tool calling y salidas estructuradas 90 min
El modelo no ejecuta nada, propone llamadas. Tú defines las herramientas, validas sus argumentos y le devuelves resultados o errores que pueda entender.
El bucle agéntico 65 min
Un agente es un bucle while con un modelo dentro. Llamar al modelo, ejecutar herramientas, devolver resultados y decidir cuándo parar.
Memoria y gestión de contexto 85 min
El contexto es un presupuesto. Ventana deslizante sin romper la estructura, resumen cuando se supera el límite de tokens y memoria a largo plazo recuperada por similitud.
Workflows, orquestación y MCP 90 min
No todo tiene que ser un agente autónomo. Grafos de tareas con ejecución topológica, fan-out/fan-in, orquestador-trabajadores y cómo MCP estandariza el acceso a herramientas.
Evaluación y seguridad de agentes 95 min
Medir un agente es medir resultado, trayectoria, coste y latencia. Protegerlo es asumir que lo que leen sus herramientas puede ser hostil y limitar lo que puede hacer.
Sistemas multiagente — coordinar sin perder el control 85 min
Varios agentes pueden investigar en paralelo, aislar contextos y revisarse entre sí, pero también entrar en bucles, multiplicar el coste y propagar errores. Aprendes los patrones, sus modos de fallo y a construir un orquestador con presupuestos y condiciones de parada.

Antes de esta unidad conviene haber hecho:

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Cada lección que completes te da 10 yang, la moneda de la academia, y cada examen de unidad aprobado, 50.

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