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Cómo construir agentes de IA: arquitectura, capas y orquestación

Chatbots con acceso a tools, agentes especializados y orquestación agéntica en programación asistida por IA.

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Guía práctica para diseñar y orquestar agentes IA: definición, arquitectura, harness, memoria, guardarraíles, skills, herramientas (Mastra/OpenCode), observabilidad y evaluación.

Qué vas a aprender

  1. 1Definición y roles: agente, subagente y orquestador
  2. 2Arquitectura por capas y seis niveles de agentes
  3. 3Agent harness: guardarraíles y políticas (Polisai)
  4. 4Gestión de memoria: corto y largo plazo, RAG y ficheros
  5. 5Frameworks y herramientas: Mastra y OpenCode
  6. 6Integración de tools y MCPs con APIs externas
  7. 7Orquestación y workflows multiagente
  8. 8Observabilidad, trazabilidad y trazas de ejecución
  9. 9Evaluación y scoring de respuestas (evals/scorers)
  10. 10Permisos, seguridad operativa y costes de tokens

Explora los capítulos

1. Presentación [13:41]

Presentación

[03:07]

Qué es un agente: definición y roles

[05:42]

Tipos de agentes: Product Agent y Developer Agent

[02:50]

Mastra: framework TypeScript para construir agentes 🔥

[02:02]

2. 6 arquitecturas de agentes paso a paso [36:56]

6 arquitecturas de agentes paso a paso

[00:35]

Nivel 1: LLM aumentado con tools

[07:03]

Nivel 2: Guardarraíles y políticas de entrada/salida

[04:30]

Nivel 3: Memoria a corto y largo plazo

[06:17]

Nivel 4: Skills inyectadas al contexto

[05:32]

Observabilidad y trazabilidad con el Scouter 🔥

[05:27]

Nivel 5: MCP y herramientas externas

[07:32]

3. Nivel 6: Orquestación de agentes con workflow [14:14]

Nivel 6: Orquestación de agentes con workflow

[06:10]

Evals y Scores: evaluar las respuestas del agente 🔥

[08:04]

4. Developer Agent: sistemas multiagénticos con Open Code [24:50]

Developer Agent: sistemas multiagénticos con Open Code

[11:49]

Quién revisa al revisor: evaluación externa 🔥

[05:24]

Oh My Open Agent: demo con 11 agentes

[07:37]

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