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Introducción al Módulo 4

Módulo 4 · Inteligencia Artificial Agéntica

Construye agentes inteligentes capaces de razonar, recordar y tomar decisiones

En este módulo entrarás al corazón técnico de los sistemas modernos de inteligencia artificial: los agentes agénticos. Comprenderás cómo funcionan los modelos de lenguaje (LLMs), cómo consumen APIs y por qué un agente inteligente es mucho más que un chatbot con respuestas predefinidas.

Aprenderás a trabajar con plataformas como OpenAI, Claude, Gemini, Groq, Ollama y OpenRouter, conectando modelos comerciales y open source dentro de automatizaciones y arquitecturas conversacionales reales.

También desarrollarás habilidades avanzadas de prompt engineering, clasificación automática, extracción de datos estructurados y memoria inteligente usando embeddings y RAG, permitiendo que los agentes comprendan contexto y conozcan tu negocio.

🧠

LLMs y APIs

Modelos de lenguaje

Comprenderás cómo funcionan los modelos de IA modernos, costos por tokens y selección estratégica de modelos.

🤖

Agentes Inteligentes

Ciclo agéntico

Diseñarás agentes capaces de analizar contexto, decidir acciones y utilizar herramientas externas.

🧩

Prompt Engineering

Clasificación y control

Aprenderás técnicas avanzadas para obtener respuestas consistentes y estructuradas desde IA.

📚

Memoria y RAG

Contexto inteligente

Implementarás embeddings, vectores y recuperación contextual para agentes con memoria persistente.

Objetivo del módulo: construir agentes de IA capaces de comprender lenguaje natural, clasificar intenciones, extraer información útil y utilizar memoria inteligente para operar dentro de sistemas empresariales reales.

🛠️ Aplicaciones y plataformas utilizadas en este módulo

Plataforma	Uso dentro del módulo	Acceso
OpenAI Platform	Uso de modelos GPT, APIs, asistentes, embeddings y consumo de tokens para agentes inteligentes.	🧠 Abrir OpenAI
Claude (Anthropic)	Modelos conversacionales avanzados enfocados en razonamiento y análisis contextual.	🤖 Abrir Claude
Google AI Studio	Uso de Gemini y herramientas de IA generativa de Google.	🌐 Abrir AI Studio
OpenRouter	Conexión centralizada para múltiples modelos de lenguaje mediante una sola API.	🔀 Abrir OpenRouter
Groq	Ejecución ultrarrápida de modelos open source para agentes y automatización.	⚡ Abrir Groq
Ollama	Ejecución local de modelos open source directamente en computadora o servidor propio.	🖥️ Abrir Ollama
n8n	Integración de APIs de IA dentro de workflows automatizados y agentes conversacionales.	⚙️ Abrir n8n
Pinecone	Base de datos vectorial para embeddings, RAG y memoria contextual.	📚 Abrir Pinecone
LangChain	Framework para construcción de agentes, cadenas de prompts y sistemas RAG.	🔗 Abrir LangChain

🚀 Lo que lograrás al finalizar este módulo

🧠

Comprender LLMs y APIs

Entenderás cómo funcionan los modelos de lenguaje y cómo integrarlos dentro de automatizaciones reales.

🤖

Diseñar agentes inteligentes

Crearás sistemas capaces de interpretar contexto, clasificar mensajes y tomar decisiones.

🧩

Aplicar prompting avanzado

Construirás instrucciones robustas y respuestas estructuradas para diferentes escenarios empresariales.

📚

Implementar memoria inteligente

Conectarás embeddings, vectores y recuperación contextual para agentes con conocimiento persistente.

Inteligencia Artificial y Automatización Nivel 2

MÓDULO 1 · Fundamentos de Automatización

Participantes 36