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¿Qué verás en el curso?

📋 Módulo 1: Plataformas No-Code para Agentes de IA

🔄 Lección 1.1: Introducción al Ecosistema No-Code de IA

  • 🌟 El auge de las soluciones No-Code y Low-Code
  • 🧩 Ventajas para equipos no técnicos y técnicos
  • 🔍 Panorama de herramientas disponibles
  • 🚀 Casos de uso actuales en la industria

🛠️ Lección 1.2: Fundamentos de N8N

  • 🔌 ¿Qué es N8N? Plataforma de automatización workflow-based
  • 📥 Instalación y configuración del entorno
  • 🖥️ Interfaz de usuario y componentes principales
  • 🔰 Creación de tu primer workflow automatizado

🧬 Lección 1.3: Workflows Básicos con N8N

  • 📊 Tipos de nodos y su funcionamiento
  • 🔄 Triggers y su configuración
  • 🔀 Flujos condicionales y ramificaciones
  • 📝 Transformación de datos entre nodos

🔗 Lección 1.4: Integraciones con Servicios Externos

  • 📡 Conexión a APIs externas
  • 💾 Operaciones con bases de datos
  • 📨 Integración con servicios de email y mensajería
  • ☁️ Conectando con servicios cloud populares

🎛️ Módulo 2: N8N Avanzado para Agentes de IA

🧠 Lección 2.1: Integración con Modelos de IA

  • 🔌 Configuración de nodos para OpenAI, Anthropic y otros LLMs
  • 🔄 Procesamiento de prompts y respuestas
  • 🧩 Uso de funciones y embeddings
  • 📊 Análisis y transformación de resultados

📈 Lección 2.2: Orquestación de Flujos Complejos

  • 🏗️ Diseño de flujos multi-etapa
  • 🔄 Manejo de errores y excepciones
  • ⏱️ Ejecuciones programadas y recurrentes
  • 📌 Webhooks para integraciones avanzadas

🔄 Lección 2.3: N8N como Orquestador de Agentes

  • 🤖 Creación de workflows para agentes autónomos
  • 🔌 Integración con APIs de agentes externos
  • 🧠 Implementación de memoria persistente
  • 📋 Supervisión y monitoreo de agentes

💼 Lección 2.4: Casos Prácticos con N8N

  • 🧑‍💼 Asistente virtual para atención al cliente
  • 📊 Procesamiento automatizado de documentos
  • 📈 Sistema de monitoreo con alertas inteligentes
  • 🔄 Automatización de tareas repetitivas en marketing

🏭 Módulo 3: Dify - Plataforma LLMOps No-Code

🌐 Lección 3.1: Introducción a Dify

  • 🧠 ¿Qué es Dify y su lugar en el ecosistema LLMOps?
  • 🛠️ Filosofía No-Code/Low-Code para aplicaciones IA
  • 📱 Configuración de la plataforma
  • 🔌 Integración con modelos de lenguaje populares

🛠️ Lección 3.2: Construcción de Aplicaciones con Dify

  • 🤖 Creación de agentes conversacionales
  • 🧰 Configuración de aplicaciones basadas en prompts
  • 🔄 Diseño de flujos de conversación
  • 🧩 Uso de variables y lógica condicional

📚 Lección 3.3: RAG y Bases de Conocimiento en Dify

  • 📑 Configuración de fuentes de conocimiento
  • 🔍 Implementación de Retrieval Augmented Generation
  • 🧠 Creación de agentes con memoria contextual
  • 📊 Optimización de búsquedas y relevancia

📲 Lección 3.4: Despliegue y Gestión con Dify

  • 🚀 Publicación de aplicaciones
  • 👥 Gestión de usuarios y permisos
  • 📊 Análisis de uso y rendimiento
  • 🔄 Iteración y mejora continua de aplicaciones

🧱 Módulo 4: Fundamentos de Agentes de IA

🤖 Lección 4.1: Conceptos Básicos de Agentes

  • 🧠 Definición y arquitectura de agentes inteligentes
  • 🔍 Tipos de agentes: reactivos, deliberativos, híbridos
  • 🌐 Del chatbot al agente autónomo: evolución
  • 🧩 Componentes esenciales de un agente moderno

🔄 Lección 4.2: Modelos de Lenguaje como Base

  • 🧠 LLMs: capacidades y limitaciones actuales
  • ✍️ Técnicas de prompt engineering efectivas
  • 🎯 Generación controlada y restringida
  • 🔍 Evaluación de respuestas y hallucinations

🛠️ Lección 4.3: Herramientas y Capacidades

  • 🧰 Framework de herramientas para agentes
  • 📝 Function calling y JSON Schema
  • 🔌 APIs externas como extensiones de capacidades
  • 🔄 Ciclos de retroalimentación y mejora

🧠 Lección 4.4: Memoria y Contexto

  • 💾 Tipos de memoria: corto y largo plazo
  • 📚 Vectorización y recuperación de información
  • 🧩 Gestión eficiente del contexto
  • 📈 Estrategias para mantener coherencia en interacciones largas

💻 Módulo 5: Pydantic para Modelado de Datos

📊 Lección 5.1: Fundamentos de Pydantic

  • 🧩 Introducción a la validación de datos en Python
  • 📝 Definición de modelos y tipos
  • 🛡️ Validadores y constraints
  • 🔄 Serialización y deserialización

🧠 Lección 5.2: Pydantic en Sistemas de Agentes

  • 🤖 Estructuración de entradas y salidas
  • 📝 Esquemas para definición de herramientas
  • 🔄 Validación de respuestas de LLMs
  • 🧩 Parseo y transformación de datos

📦 Lección 5.3: Pydantic Avanzado

  • 🧬 Modelos anidados y relaciones
  • 🧩 Discriminated unions y tipos complejos
  • 🔄 Configuración personalizada
  • 🔌 Integración con frameworks de IA

🔗 Módulo 6: LangChain Framework

🧩 Lección 6.1: Introducción a LangChain

  • 🌐 Arquitectura y componentes principales
  • 🔌 Integración con modelos de lenguaje
  • 🧠 Cadenas y secuencias de procesamiento
  • 🛠️ Configuración del entorno de desarrollo

🤖 Lección 6.2: Agentes en LangChain

  • 🧠 Arquitectura de agentes
  • 🧰 Herramientas integradas y personalizadas
  • 🔄 Ciclos de razonamiento (ReAct)
  • 🔍 Estrategias de búsqueda y planificación

📚 Lección 6.3: Sistemas RAG en LangChain

  • 📑 Embeddings y vectorización
  • 🔍 Bases de datos vectoriales
  • 🧩 Retrieval y generación aumentada
  • 📊 Evaluación y optimización de resultados

🔌 Lección 6.4: LangChain con N8N y Dify

  • 🔗 Exposición de cadenas como APIs
  • 🧩 Integración en workflows de N8N
  • 🔄 Complementando capacidades de Dify
  • 🛠️ Estrategias de implementación híbrida

👥 Módulo 7: CrewAI Framework

🚀 Lección 7.1: Introducción a CrewAI

  • 🌐 Filosofía de equipos de agentes
  • 👥 Diferencias con agentes individuales
  • 🧠 Roles y especialización
  • 🛠️ Configuración básica

🧑‍💼 Lección 7.2: Roles y Agentes Especializados

  • 👨‍💻 Definición de expertos por dominio
  • 🎭 Personalidad y estilo de agentes
  • 🧠 Capacidades específicas por rol
  • 🔄 Rotación y asignación dinámica

📋 Lección 7.3: Tareas y Procesos

  • 📝 Definición estructurada de objetivos
  • 🔄 Flujos de trabajo secuenciales
  • 🔀 Tareas paralelas y concurrentes
  • 📊 Seguimiento y evaluación

💬 Lección 7.4: Colaboración entre Agentes

  • 👥 Patrones de comunicación
  • 🤝 Coordinación y consenso
  • 🧩 Resolución de conflictos
  • 📈 Sinergia en la resolución de problemas

🔄 Módulo 8: Integración de Tecnologías y Ecosistema

🌉 Lección 8.1: Arquitecturas Híbridas

  • 🧩 Combinando No-Code y Code según necesidades
  • 🔌 Interfaces entre N8N, Dify, LangChain y CrewAI
  • 📊 Flujos de datos entre plataformas
  • 🛠️ Estrategias de implementación

💾 Lección 8.2: Gestión de Datos y Persistencia

  • 🗃️ Opciones de almacenamiento para vectores
  • 📊 Bases de datos para memoria de agentes
  • 🔄 Sincronización entre sistemas
  • 🔐 Seguridad y privacidad de datos

☁️ Lección 8.3: Despliegue y Escalabilidad

  • 🚀 Opciones de hosting para cada componente
  • 📈 Estrategias de escalado
  • 🔄 Balanceo de carga y redundancia
  • 💰 Optimización de costos

📱 Lección 8.4: Interfaces de Usuario

  • 🖥️ Frontends para interacción con agentes
  • 📱 Experiencias móviles y web
  • 💬 Widgets conversacionales
  • 📊 Dashboards de monitorización

🏗️ Módulo 9: Proyectos Prácticos

🧑‍💼 Lección 9.1: Asistente Virtual Multiagente

  • 📅 Gestión de calendario y tareas
  • 📧 Procesamiento de emails
  • 🧠 Toma de decisiones basada en prioridades
  • 🔌 Integración con herramientas de productividad

🔍 Lección 9.2: Sistema de Investigación Autónomo

  • 🌐 Búsqueda y análisis de información
  • 📑 Síntesis de múltiples fuentes
  • 📝 Generación de informes
  • 📊 Visualización de hallazgos

🏢 Lección 9.3: Automatización de Procesos de Negocio

  • 📋 Análisis de flujos de trabajo existentes
  • 🤖 Identificación de oportunidades de automatización
  • 📈 Implementación de soluciones integrales
  • 💹 Medición de ROI y optimización

🎓 Lección 9.4: Proyecto Final Personalizado

  • 🎯 Definición de alcance y objetivos
  • 📝 Planificación y metodología
  • 🛠️ Implementación guiada
  • 📊 Presentación y documentación

🔮 Módulo 10: Consideraciones Avanzadas y Futuro

⚖️ Lección 10.1: Ética y Responsabilidad

  • 🤔 Implicaciones éticas de agentes autónomos
  • ⚠️ Sesgos y estrategias de mitigación
  • 🔐 Privacidad y seguridad
  • 📜 Marco regulatorio y compliance

📊 Lección 10.2: Evaluación y Mejora Continua

  • 📏 Métricas de rendimiento para agentes
  • 🧪 Testing y validación
  • 🔄 Ciclos de retroalimentación
  • 📈 Estrategias de iteración

🚀 Lección 10.3: Tendencias Emergentes

  • 🧠 Avances en modelos multimodales
  • 🌐 Agentes con memoria a largo plazo
  • 🔄 Aprendizaje continuo
  • 👥 Sistemas de inteligencia colectiva

📚 Lección 10.4: Recursos para Seguir Aprendiendo

  • 📖 Comunidades y foros
  • 🎓 Cursos y certificaciones avanzadas