Agentes IA para Developers: de low-code a code-first
Construye y despliega tu primer agente real, entendiendo cuándo conviene n8n y cuándo conviene código con LangGraph.
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Hechos clave
- Formato
- 100% online en vivo
- sesiones por semana
- 2
- Cada sesión
- 1,5 h
- sesiones en total
- 8
- horas en vivo
- 12 h
- Semanas
- 4
- Cupos
- 25
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Objetivo
En 4 semanas, construye un agente end-to-end: primero en low-code para entender el patrón, luego en código con herramientas, memoria y RAG, y finalmente con evaluaciones, seguridad y despliegue.
Para quién
Desarrolladores con 1+ año de experiencia en Python o JavaScript/TypeScript que ya han trabajado con APIs.
No es para
Personas sin experiencia programando (ver IA en el Trabajo).
Con qué sales del programa
- Un agente low-code en n8n conectado a APIs reales
- Un agente code-first en Python con LangGraph y LiteLLM
- RAG con vector store sobre tus propios documentos
- Evals, observabilidad y protección contra prompt injection
- Proyecto desplegado y presentado en un demo day
Qué incluye
- 8 sesiones de live coding de 1,5 h
- Grabaciones por 6 meses, con el código de cada sesión
- Repo plantilla en GitHub: LangGraph, LiteLLM, RAG y despliegue
- Feedback escrito sobre tu repositorio
- Demo day: presentas tu agente desplegado
Temario sesión por sesión
Dos sesiones por semana en horario vespertino (19:00, hora LATAM) · Todas las sesiones quedan grabadas
-
01
Anatomía de un agente
- LLM, herramientas, memoria y el loop
- Tool calling y structured outputs
- Cuándo low-code es suficiente
ENTREGABLE Setup y primer tool call
-
02
Primer agente low-code en n8n
- Webhooks, APIs y nodo de agente
- Manejo de errores
- Límites del enfoque low-code
ENTREGABLE Agente en n8n funcionando
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03
Code-first con LangGraph
- Grafos, estado, nodos y routing
- Reintentos y control de flujo
ENTREGABLE Agente code-first base
-
04
LiteLLM, herramientas y MCP
- Varios modelos con LiteLLM
- Exponer y consumir herramientas con MCP
ENTREGABLE Agente con 2 o más herramientas
-
05
RAG con vector store
- Supabase pgvector
- Chunking y calidad de recuperación
ENTREGABLE RAG sobre tus documentos
-
06
Memoria y multi-agente
- Memoria de corto y largo plazo
- Patrón supervisor
ENTREGABLE Agente con memoria
-
07
Evals, observabilidad y seguridad
- Evals con Langfuse o LangSmith
- Costos y latencia
- Prompt injection y permisos de herramientas
ENTREGABLE Suite de evals
-
08
Despliegue y demo day
- API en contenedor y human-in-the-loop
- Presentación de proyectos
ENTREGABLE Agente desplegado
Preguntas frecuentes
¿Las sesiones son en vivo?
Sí. Todas las sesiones son online y en vivo, con espacio para preguntas y trabajo sobre tus casos reales.
¿Qué pasa si no puedo asistir a una sesión?
Todas las sesiones quedan grabadas y puedes verlas cuando quieras durante el periodo de acceso.
¿Cuándo empieza la próxima cohorte?
Las fechas se anuncian primero a quienes están en la lista de espera. Únete y te avisamos.
¿Puedo inscribir a mi equipo?
Sí. Hay paquetes para empresas y cohortes privadas. Indícalo en el formulario.
¿Qué necesito instalar?
Python 3.11+, Docker, una cuenta de GitHub y una API key de algún proveedor de modelos. Antes de la primera sesión recibes una guía de setup.
Sobre el instructor
Lorgio Trinidad
Fundador y CEO de Braincoders y Orvium
20+ años en tecnología: ingeniería en Globant, tres startups como CTO y, hoy, fundador y CEO de Braincoders y Orvium desde Dubái. He liderado más de 70 ingenieros y llevado equipos a entregar 3× más rápido. Lo que se enseña en estos programas es lo que uso: nada de teoría prestada.
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Todavía no hay fechas. Las cohortes se anuncian primero a la lista de espera: déjanos tu correo y te escribimos cuando abra la próxima.