Arquitectura de Agentes IA
- Tipo
- Curso
- Modalidad
- A distancia
- Sede
- Capital Federal
Arquitectura de Agentes IA no es un curso introductorio: es una inmersión profunda en la ingeniería de sistemas que actúan de manera autónoma en entornos complejos y dinámicos. Busca cerrar la brecha técnica entre la creación de prototipos y la implementación de agentes de grado de producción, para líderes técnicos y profesionales que aspiran a ser arquitectos de agentes.
Robustez, seguridad y observabilidad
Esos tres pilares son el eje del programa, que integra protocolos de validación, monitoreo y seguridad sistémica para que cada agente opere bajo estándares corporativos y científicos. El temario recorre la introducción a los agentes, el diseño de sistemas y el diseño UX para sistemas agénticos, el uso de herramientas (tool use), la orquestación, el conocimiento y la memoria, y el paso de un agente a múltiples agentes.
De la validación al monitoreo en producción
La segunda mitad se ocupa de la validación y medición, el monitoreo en producción, los bucles de mejora (improvement loops), la protección de sistemas agénticos y la colaboración humano-agente. El enfoque es building for the real world, con laboratorios prácticos sobre frameworks y protocolos como ADK, LangGraph, MCP y A2A.
Quién lo dirige
Matías Zabaljáuregui, Agentic AI Lead en NowVertical, investigador en AI Security y ex-CERN, con docentes como Bruno Bianchi, investigador del CONICET, y Pablo Roccatagliata, profesor de la Escuela de Negocios.
Plan de estudios
- Introducción a los agentes
- Diseño de sistemas de agentes
- Diseño UX para sistemas agénticos
- Uso de herramientas (tool use)
- Orquestación
- Conocimiento y memoria
- Aprendizaje en sistemas agénticos
- De un agente a múltiples agentes
- Validación y medición
- Monitoreo en producción
- Bucles de mejora (improvement loops)
- Protección de sistemas agénticos
- Colaboración humano-agente
Requisitos de admisión
Se requiere dominio básico de Python, experiencia mínima con APIs RESTful y comprensión de los fundamentos de los modelos de lenguaje (LLM) para el diseño de flujos autónomos.