Workshop Avanzado Producción

Agentes Avanzados

Arquitectura de Sistemas Agénticos: Orquestación, Protocolos y Confiabilidad a escala.

¿En qué consiste el Workshop?

Un programa avanzado para dominar el ciclo de vida completo de los sistemas autónomos. Superaremos las limitaciones de los agentes aislados para diseñar ecosistemas complejos utilizando patrones Multi-Agente (MAS).

Agente Investigador
Agente Desarrollador
Agente Crítico

Horario

El workshop se compone de tres sesiones de 2.5 horas cada una:

Sesión 1: Lunes 23 Febrero 2026 (07:00 PM - 09:30 PM GMT-6)

Sesión 2: Martes 24 Febrero 2026 (07:00 PM - 09:30 PM GMT-6)

Sesión 3: Miércoles 25 Febrero 2026 (07:00 PM - 09:30 PM GMT-6)

* Horario de la Ciudad de México

Duración

3 días (aprox. 7.5 horas)

Modalidad

Online (en vivo)

Grabaciones

Todas las sesiones son grabadas

Agenda del Taller

Estructura modular para dominar la ingeniería de sistemas agénticos complejos.

Sesión 1: Explorando patrones avanzados de colaboración e interacción en sistemas multi agentes usando Google ADK

Patrones y Memoria

Human in the Loop
Persistent memory
Dynamic tool and agents' selection
Multimodal routing

Control y Multimedia

Low-Level Agents Control and Observability: Callbacks and Plugins
Artifacts Management (Audio, Imágenes, Videos, etc.)
Live Agents: Bidi-streaming (live) en ADK

Sesión 2: Introducción a los Protocolos de interoperabilidad entre agentes

MCP: Acceso seguro y estructurado a herramientas, fuentes de datos y APIs.
A2A: Comunicación estandarizada, delegación y razonamiento coordinado entre agentes.
AG-UI: Conexión de agentes con interfaces de usuario y habilitación de comportamiento dinámico.

Sesión 3: Sistemas multi agentes en producción

Estrategias de Evaluación

Evaluación de Trayectoria y Uso de Herramientas: Análisis de pasos, selección y eficiencia.
Evaluación de la Respuesta Final: Calidad, relevancia y precisión del resultado.

Despliegue y Nube

Google Cloud Run
Vertex AI Agent Engine

Inversión

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Formas de Pago

Colombia

Cuenta BBVA Ahorros: 0869011825
Bre-B: juan.gomez01@gmail.com

México

NU México (CLABE): 638180010189985001
Número de cuenta: 0869011825

PayU / Otros países

Transferencia:
juan.gomez01@gmail.com (USD/Otros)

Mercado Libre / Pago

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Preguntas Frecuentes

¿Cuáles son los requisitos previos?
Este es un curso avanzado. Se requiere haber completado el workshop de Fundamentos o tener experiencia previa construyendo agentes simples, además de un dominio sólido de Python y conceptos de arquitectura cloud.
¿Qué stacks tecnológicos utilizaremos?
Trabajaremos con frameworks de orquestación MAS com el ADK, estándares AG-UI y A2A, y servicios de Google Cloud Cloud Run para el despliegue y observabilidad.
¿Recibiré el código de los laboratorios?
Sí, todos los participantes tendrán acceso a un repositorio privado con las implementaciones de los patrones MAS, los protocolos de comunicación y las suites de testing discutidas.
¿Hay descuento si tomé fundamentos?
¡Claro que sí! Nuestra comunidad AcaDevHack tiene beneficios especiales. Escríbenos directamente para validar tu cupo con el descuento de ex-alumno.
¿Entregan certificación?
Sí, al finalizar el workshop recibirás un certificado digital de participación avalado por DevHack que acredita tus competencias en diseño y construcción de Agentes de IA.
¿Las sesiones quedan grabadas?
Sí, todas las sesiones se graban y tendrás acceso de por vida a ellas, incluyendo el código de los laboratorios y los recursos complementarios.
Henry Ruiz

Tu Mentor: Henry Ruiz

Henry se desempeña como Científico Investigador en la univesidad de Texas A&M @ AgriLife Research, en College Station, Texas, donde lidera proyectos interdisciplinarios en la intersección entre inteligencia artificial, sensores remotos (remote sensing) y agricultura de precisión.

Es Doctor en Ingeniería con énfasis en IA y ciencia de datos, y cuenta con una sólida formación académica en aprendizaje automático, IA generativa, computación científica y procesamiento de señales, combinada con más de una década de experiencia como desarrollador full-stack en Python y JavaScript.

Su investigación actual se centra en el aprovechamiento de las capacidades emergentes de los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs), como el razonamiento y la planificación, para optimizar el análisis de datos geoespaciales multimodales mediante sistemas multi-agente.

Además de su labor como investigador, Henry es reconocido por Google como Google Developer Expert (GDE) en AI y Google Cloud, distinción otorgada por sus contribuciones al ecosistema open source y a la comunidad global de desarrolladores.

Research Scientist Ph.D. AI & Data Science GDE AI & Google Cloud LLM & Multi-Agent

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