Aprende a diseñar agentes con Gemini orientados a producción, con arquitecturas desacopladas, evaluables y preparadas para escalar en entornos empresariales reales.
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Curso de Agentes Inteligentes con Gemini para empresas
Aprende con el curso de Arquitectura de Agentes Inteligentes con Python y Gemini: Evaluación, Optimización y Producción para empresas hasta 100% bonificado, a medida para tu organización.
Totalmente práctico y aplicable
Formación en Arquitectura de Agentes Inteligentes con Python y Gemini: Evaluación, Optimización y Producción a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
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Modalidad Aula Virtual Personalizada
Curso de Arquitectura de Agentes Inteligentes con Python y Gemini: Evaluación, Optimización y Producción en Aula Virtual Personalizada
Nuestra modalidad AVP es una formación en directo, práctica y 100% adaptada a vuestro equipo. No trabajamos con contenidos genéricos: diseñamos la formación en función de vuestro nivel, objetivos, procesos internos y necesidades reales de aplicación.
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Temario 100% a medida
Creamos el temario desde cero a partir de vuestras necesidades, nivel del equipo y objetivos concretos, priorizando aquellos contenidos que realmente aporten valor en el día a día.
Proyectos personalizados
Durante la formación trabajaremos con archivos, ejemplos, informes o procesos similares a los que utiliza vuestro equipo, para que el aprendizaje sea directamente aplicable al puesto de trabajo.
Sesiones en directo con consultor experto
Un formador especialista imparte las clases en tiempo real, resolviendo dudas, revisando casos concretos y adaptando el ritmo de la formación a la evolución del grupo.
Calendario adaptado a vuestra disponibilidad
Definimos conjuntamente fechas, horarios y duración de las sesiones para facilitar la asistencia del equipo y minimizar el impacto en la operativa diaria de la empresa.
Bonificación FUNDAE
Curso de Arquitectura de Agentes Inteligentes con Python y Gemini: Evaluación, Optimización y Producción hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
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Domina técnicas avanzadas de evaluación funcional y semántica para medir calidad, coste, latencia y utilidad de los agentes antes y después del despliegue.
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Reduce riesgos y costes mediante una correcta separación entre lógica, prompts, memoria y herramientas, evitando dependencias frágiles y comportamientos impredecibles.
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Integra Gemini como núcleo de decisión en microservicios, flujos complejos y sistemas distribuidos, manteniendo observabilidad, trazabilidad y control.
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Curso bonificable HASTA el 100% a través de FUNDAE, con gestión integral de la bonificación para que la empresa aproveche al máximo sus créditos de formación.
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Nuestra plataforma
Nueva Plataforma
de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
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Ejercicios prácticos
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Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Definición avanzada de agente inteligente
Diferencias entre agentes, asistentes y flujos NLP
Ciclos de vida de un agente en producción
Arquitecturas multiagente y decisiones distribuidas
Gemini como núcleo de agentes inteligentes
Diseño desacoplado para mantenimiento a largo plazo
Patrones comunes en agentes productivos
Evaluación de puntos críticos de arquitectura
Buenas prácticas para separación de lógica y prompt
Impacto del diseño en costes y rendimiento
Gemini Pro y Ultra: capacidades diferenciadas
Llamadas de función y uso de herramientas
Evaluación de latencias y costes en producción
Autenticación y límites de uso por API
Uso de Gemini para planificación vs ejecución
Logs, trazabilidad y control
Contextos largos y gestión de memoria
Prompt chaining y retención de estados
Seguridad en Gemini y protección de datos
Restricciones y técnicas para robustez en entornos reales
División entre razonador, ejecutor y planificador
Separación de lógica, datos y contexto de decisión
Agentes que llaman a funciones vs agentes que delegan
Diseño para rollback de decisiones
Control de errores y fallback dinámico
Observabilidad desde arquitectura
Modularización para testing y mantenimiento
Patrón controlador de decisiones
Adaptación a respuestas inesperadas
Ejemplo de arquitectura escalable real
Qué evaluar: coherencia, coste, latencia y utilidad
Herramientas de evaluación automática
Definición de pruebas semánticas
Tests con escenarios generados por IA
Métricas clave: score, hallucination rate, latency
Frameworks para pruebas de agentes (LangTest, Trulens, etc.)
Gemini en modo test: reducción de coste
Análisis por tipo de prompt y datos de entrada
Evaluación continua en staging
Benchmarking entre versiones de agente
Estimación de costes por tipo de tarea
Reducción de tokens y simplificación de tareas
Uso de funciones en vez de prompts extensos
Evaluación de reducción vs precisión
Casos reales de ahorro de coste
Identificación de tareas delegables a código
Uso de modelos más ligeros para planificación
Optimización de llamadas secuenciales
Ejecución condicional según contexto
Alertas por picos de uso o fallos frecuentes
Separación entre sistema, usuario y memoria
Control del contexto y su actualización
Evitar prompts acoplados al código
Plantillas y testeo A/B de instrucciones
Generación de prompts dinámicos desde datos
Evaluación de prompts por respuesta
Casos complejos: instrucciones múltiples
Contextualización vs inferencia libre
Control de temperatura y frecuencia
Prompt auditing en producción
Modularización avanzada con clases y controladores
Lógica de negocio desacoplada de Gemini
Gestión de memoria temporal vs permanente
Agentes compuestos y jerárquicos
Gemini como servicio dentro de microservicios
Prometheus + Grafana para monitorización
Controlador principal + Gemini Wrapper
Logs por tareas y agentes
Gestión del contexto por clase o sesión
Estrategia de testing unitario y mock prompts
Diseño de entornos de staging y testing
Generación automática de entradas y casos límite
Test funcional vs test semántico
Comparativa entre versiones del agente
Costes esperados vs costes reales
Análisis de decisiones y respuestas erróneas
Pruebas bajo carga
Validación de integración con APIs externas
Verificación de fallback y errores
Reporting automático para evaluación
Qué es MCP (Message Control Protocol)
Implementación en Python
Limitaciones de RCP en otros lenguajes
Patrón de diseño para portabilidad
Intercambio entre lenguajes (JSON-RPC, Protobuf)
Casos de uso de interoperabilidad
Migración y adaptación de controladores
Gemini + agentes en otros lenguajes (Node, Go, Java)
Estrategia para agentes interoperables
Alternativas open source y patrones estables
Agentes como FSM (finite state machines)
Planificación de acciones y seguimiento
Controladores lógicos: si esto, haz aquello
Agentes que “piensan y deciden”
Logs explicables y autoevaluación
Visualización del proceso del agente
Árbol de decisiones vs control por reglas
Tracking de subagentes y tareas
Ejecución de procesos en paralelo
Integración con motores de reglas (Rule Engine)
Auto-evaluación del propio agente
Gemini como verificador externo
Comparación de respuestas y lógica
Prompt para criticar, sugerir y mejorar
Pipeline de evaluación antes de despliegue
Gemini como segundo evaluador
Métricas generadas por IA
Auditoría de decisiones previas
Verificación frente a criterios semánticos
Evaluación de feedback humano con Gemini
Contenedorización del agente Gemini
Control de tokens y uso máximo
Gestión de claves y entornos seguros
Monitoreo con herramientas nativas (Cloud Monitoring)
Dockerización completa con tests incluidos
Estrategia de rollback ante fallos
Validación de entornos cloud/híbridos
Monitorización en tiempo real
Logs, trazabilidad y auditoría
Casos reales de despliegue seguro
Agentes de múltiples pasos
Llamadas encadenadas y replanificación
Integración de múltiples entradas
Gestión de contexto variable
Decision Trees + Gemini
Gemini como planner + executor separado
Repetición de pasos fallidos
Lógica alternativa por confianza
Casos de respuesta iterativa
Gemini en flujos con decisiones humanas
Gemini + funciones propias
Gemini + scraping/API externa
Llamadas asincrónicas desde Gemini
Control de herramientas activadas
Agentes que combinan Gemini con Python puro
Control de errores en herramientas
Timeouts, reintentos y validación
Gemini como orquestador de herramientas
Evaluación de rendimiento híbrido
Ejemplo: Agente de búsqueda y decisión
Gemini + PostgreSQL para memoria a largo plazo
Embeddings y búsquedas contextuales
Vector stores y Gemini
Contexto cargado desde queries
Actualización dinámica de información
Gemini + SQL (LangChain estilo)
Prompt con datos de BD en tiempo real
Validación de queries generadas por Gemini
Control de volumen de datos
Ejemplo: memoria conversacional externa
Mostrar decisiones del agente en UI
Evaluación visual de respuestas
Gemini + Streamlit / Gradio
Control de flujos desde interfaz
Registro visible de prompts/respuestas
Feedback manual a decisiones
Visualización de pasos y contexto
Interfaz para pruebas y despliegues
Gemini + gráficos explicativos
Seguimiento de tareas y logs accesibles
Gemini como core IA de múltiples servicios
Interacción por API REST
JWT y autenticación en producción
Patrones de despliegue escalable
Gestión de contexto y tokens por usuario
Casos de uso internos por departamentos
Centralización de IA en backend
Observabilidad a nivel de servicios
Gemini + microservicio + agente local
Arquitectura de servicios IA internos
Control de costes: alertas y reducción
Fallback vs stop conditions
Versionado de agentes y testing cruzado
Log completo, explicable y auditable
Gemini + IA ética y controlable
Desacoplar prompts del código
Gemini como servicio independiente
Métricas y control en dashboard
Comunicación clara con stakeholders
Revisión continua por expertos de negocio
Ejemplo de agente para atención al cliente
Agente para planificación logística
Gemini + RAG para preguntas frecuentes
Evaluación frente a expertos
Reducción de tareas humanas repetitivas
Comparación con agentes antiguos
Análisis de decisiones útiles
Optimización iterativa tras despliegue
Ejemplo: migración de prompts
Evaluación y mejora postproducción
Definición de objetivo real por alumno
Diseño arquitectónico del agente
Separación de lógica, memoria y contexto
Pruebas unitarias + semánticas
Evaluación con Gemini y métrica propia
Dockerización completa con dashboard
Despliegue supervisado
Comparativa antes/después
Documentación del agente
Presentación a stakeholders simulada
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Arquitectura de Agentes Inteligentes con Python y Gemini: Evaluación, Optimización y Producción en su día a día
Arquitectos de IA y Software
Necesitan diseñar agentes inteligentes robustos, evaluables y escalables, con una arquitectura clara que permita mantenimiento y evolución en producción.
Ingenieros de Machine Learning e IA
Buscan pasar de prototipos experimentales a agentes productivos con Gemini, aplicando pruebas, métricas y control de costes reales.
Ingenieros Backend y Platform Engineers
Requieren integrar agentes Gemini en sistemas existentes, microservicios y arquitecturas distribuidas con observabilidad y seguridad.
Responsables de Producto y AI Product Managers
Necesitan evaluar la utilidad real de los agentes, medir impacto, controlar costes y alinear decisiones de IA con objetivos de negocio.
Equipos de Innovación y Transformación Digital
Exploran casos avanzados de automatización y toma de decisiones con agentes inteligentes, manteniendo control, ética y gobernanza.
CTOs y Responsables Técnicos
Deben garantizar que las soluciones de agentes con IA sean sostenibles, seguras y medibles antes de escalarlas a nivel organizativo.
¿Tienes dudas?
Casos de éxito
Empresas que ya han formado a sus equipos
Experiencias reales de equipos que ya han trabajado con nosotros.
+16
años de liderazgo
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empresas formadas
Nuestra empresa decidió contratar formación con Imagina aprovechando los créditos de FUNDAE, y fue una gran decisión. La modalidad online nos permitió adaptar los horarios a nuestro equipo. La formación ha sido práctica, clara y útil para el día a día. Es sencillo de gestionar y los resultados son excepcionales.
Hugo Gutiérrez
Analista Financiero
Gracias a Imagina, la eficiencia de nuestras sesiones de capacitación ha mejorado drásticamente. Es sencillo de usar y los resultados son excepcionales.
Luis Martínez
Administrativo
Gracias al aula virtual de Imagina siempre son capaces de adaptar los cursos a nuestras necesidades. El contenido fue muy completo y práctico.
Elena Pérez
Responsable de Recursos Humanos
Mejor de lo esperado, la modalidad online se adapta a nuestros horarios. La ayuda con la bonificación FUNDAE hizo todo más fácil. Práctico y necesario.
Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
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Responsable de Recursos Humanos
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Alejandro Sánchez
Director de Operaciones
480.000 alumnos formados en Imagina
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Arquitectura de Agentes Inteligentes con Python y Gemini: Evaluación, Optimización y Producción
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Aprenderás a diseñar, evaluar y desplegar agentes inteligentes productivos utilizando Gemini como núcleo de decisión. El curso cubre arquitectura desacoplada, control de costes, evaluación semántica, testing, observabilidad y despliegue seguro en entornos reales.
Está **claramente orientado a producción**. Se centra en resolver problemas habituales al llevar agentes a entornos reales: control de costes, evaluación objetiva, fallos, latencias, observabilidad, rollback y mejora continua.
Sí, el curso es **bonificable HASTA el 100% a través de FUNDAE**. Imagina se encarga de toda la gestión de la bonificación para que la empresa pueda aprovechar sus créditos de formación sin asumir costes adicionales.
La formación se imparte en modalidad de **Aula Virtual Personalizada**, con sesiones en directo por videoconferencia. El contenido se adapta al contexto técnico, sector y objetivos reales del equipo.
Sí. El curso dedica varios bloques a **evaluación funcional y semántica**, pruebas automáticas, benchmarking entre versiones, análisis de costes y uso de Gemini como evaluador del propio agente.
Se recomienda experiencia previa en desarrollo backend, IA o arquitectura de software. No es un curso introductorio: está diseñado para perfiles técnicos que quieren construir agentes robustos y controlables.
Sí. El curso incluye un **proyecto final de agente Gemini productivo**, con arquitectura definida, pruebas unitarias y semánticas, métricas, despliegue en contenedores y documentación para stakeholders.
Puedes solicitar información a través de los formularios de la web de Imagina. Nuestro equipo se pondrá en contacto contigo para adaptar la formación a tu empresa y gestionar íntegramente la bonificación FUNDAE HASTA el 100%.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
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