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
certificado
Gratis
acceso
NIEVA

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

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Dudas frecuentes

Lo que suele preguntarse

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