GuíaAvanzado
Guía de Agentes en Producción
Opera en producción el agente de Reservo que ya construyó la Guía de Fundamentos de Agentes y Tool Calling —su capstone (M8) es el punto de partida literal. Esta guía no construye un agente ni le enseña a manejar un error puntual (eso ya existe); lo instrumenta, lo mide y le pone un gate para que sobreviva al tráfico real. Cubre observabilidad con logging estructurado de cada paso del loop y un `trace_id` determinista que correlaciona un run de punta a punta; medir el costo por run con una estimación honesta de tokens (`len(text) // 4`) y el pricing de lista de `claude-sonnet-5`, citado; medir la latencia por tool y total con un modelo de latencia declarado explícitamente —nunca con el reloj real, con honestidad explícita sobre esa limitación—; un harness de evals de regresión de forma, determinista, como gate estilo CI antes de un cambio (nunca un juicio semántico ni LLM-as-judge); manejar fallos a escala con backoff modelado y un circuit breaker por tool que persiste entre runs, incluido el 429 de la propia API de Claude; y versionar el system prompt/tools/schemas con un rollout que compara la versión nueva contra la vieja bajo el mismo gate antes de decidir GO/NO-GO. Toda la ingeniería de operación se ejecuta de verdad con Python 3.14; la llamada al LLM sigue siendo concepto, como en el resto del ecosistema.
- 64
- lecciones
- 8
- módulos
- Inglés · Español
- disponible en
- Sí
- certificado
- Gratis
- acceso
Resultados
Lo que vas a poder hacer
- Distinguir construir un agente (ya resuelto en otra guía) de operarlo: observar, medir, gatear, endurecer fallos y versionar
- Instrumentar un agente con logging estructurado por paso del loop (turno, tool llamada, argumentos, resultado) y un `trace_id` determinista que correlaciona un run completo
- Medir el costo por run con una estimación honesta de tokens y un pricing fijo y citado de `claude-sonnet-5`, con desglose por tool call
- Medir la latencia por tool y total usando un modelo de latencia declarado en datos —nunca el reloj real— y calcular percentiles (p50/p95) sobre un lote de runs
- Construir un harness de evals de regresión de forma: comparación literal contra un valor esperado fijo (tool elegida, schema del output, umbrales de costo/latencia), como gate PASS/FAIL determinista antes de un despliegue
- Manejar fallos a escala con reintentos de backoff modelado y un circuit breaker por tool (`CLOSED`/`OPEN`/`HALF_OPEN`) cuyo estado persiste entre runs, incluido el manejo del 429 de la propia API de Claude
- Versionar el system prompt, el set de tools y sus schemas como artefactos auditables, con un changelog que documenta qué cambió por versión
- Decidir un rollout GO/NO-GO corriendo el mismo gate de regresión, costo y latencia contra la versión vieja y la nueva antes de promoverla
- Producir los artefactos reales de operación de un run: el log estructurado, el resumen de métricas, el reporte de regresión y el changelog de versión
- Reconocer con precisión la frontera con SRE de infraestructura, evaluación semántica de calidad, optimización de costo y patrones de resiliencia genéricos, y saber a qué guía acudir para cada uno
Antes de empezar
Qué necesitas traer
Es para ti si...
- Devs que ya construyeron un agente (con la Guía de Fundamentos de Agentes y Tool Calling u otra vía) y necesitan llevarlo a producción de forma responsable
- Backend o platform engineers que necesitan observabilidad, costo y latencia de un sistema basado en LLM sin depender de un vendor de observabilidad
- Equipos que necesitan un gate de regresión antes de cada cambio de prompt o de tools, sin construir un framework de evaluación semántica completo
- Quien se prepara para roles o entrevistas donde se evalúa la capacidad de operar agentes de IA en producción, no solo de construirlos
Requisitos y materiales
- Guía de Fundamentos de Agentes y Tool Calling completada (o equivalente: el bucle del agente, `tool_use`/`tool_result`, manejo básico de errores)
- Python básico: `dataclasses`, `enum`, manejo de excepciones
- Python 3.14 instalado con su librería estándar; no requiere API key ni conexión a internet
Contenido
El temario, módulo por módulo
Abre cualquiera para ver sus lecciones.
- Módulo 1: Por qué operar es distinto de construir
- El agente ya funciona en un notebook, ¿y ahora qué?
- Lo que no puedes ver sin instrumentación
- Las señales operacionales que importan
- Un primer vistazo a costo, latencia y errores
- Operar vs. construir: la frontera
- El encargo: opera el agente de Reservo para usuarios reales
- Mini-proyecto: envuelve un run y mira adentro
Dudas frecuentes
Lo que suele preguntarse
Sin límite. Es una guía gratuita: entras cuando quieras, las veces que quieras.
No. Los módulos están ordenados de menos a más, pero puedes saltar al que necesites. Tu progreso se guarda por lección.
Lo que haga falta está en «Qué necesitas traer», arriba. Si no aparece nada ahí, puedes empezar desde cero.
En el grupo de WhatsApp del Club, y cada quince días hay un live con un instructor donde se resuelven dudas en vivo.
Sí. Al terminar todas las lecciones se emite automáticamente, con un código verificable que puedes compartir en LinkedIn.
Empieza cuando quieras
Lo que dicen los estudiantes
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