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Patrones de diseño agéntico: Respuestas efectivas a desafíos
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Patrones de diseño agéntico: Respuestas efectivas a desafíos

ToolUse, CodeAct, Planning, Execute, Multi-Agent, ReAct, Orchestrator & Workers, Human in the loop y muchos más patrones
Last updated 10/2026
Spanish
Spanish

What you'll learn

  • Implementar desde cero los patrones agénticos: tool use, planning, reflection, ReAct, prompt chaining, CodeAct, router, orquestador y paralelización.
  • Saber cuándo un patrón aporta valor real y cuándo solo suma costo y latencia.
  • Conectar un proyecto a Groq, Anthropic, OpenAI, Google y Ollama sin quedar atado a uno.
  • Controlar tus agentes: approval gates, guardrails, límites de tokens y sandboxing.

Course content

15 sections • 105 lectures • 9h 1m total length
  • Introducción2:26
  • ¿Cómo funciona el curso?3:59
  • Instalaciones recomendadas6:02

Requirements

  • Saber programar y manejarte con async/await.
  • Node.js instalado y tu editor favorito.
  • No necesitas experiencia previa con agentes ni con IA.

Description

Patrones de diseño agénticos


En este curso vas a aprender a construir agentes con modelos de lenguaje aplicando los patrones de diseño que hoy se usan en producción. No es un curso de teoría: cada patrón se explica, se implementa y se compara contra la versión sin patrón, para que veas exactamente qué problema resuelve y cuándo no vale la pena usarlo.


Arrancamos preparando un proyecto base y conectándolo a varios proveedores (Groq, Anthropic, OpenAI, Google y Ollama) para que no quedes atado a uno solo y puedas elegir según costo, velocidad o privacidad.


A partir de ahí recorremos, uno por uno, los siguientes patrones:

  • Tool use: darle herramientas al modelo para lo que no puede hacer solo

  • Planning: construir un plan antes de ejecutar

  • Reflection: que el agente critique y mejore su propia salida, con rúbricas

  • ReAct: razonar y actuar en ciclo, y ver dónde se rompe

  • Prompt chaining: encadenar pasos con puertas de control de calidad

  • Plan and execute: separar quién planifica de quién ejecuta

  • CodeAct: que el agente escriba y ejecute código en vez de llamar tools

  • Router y specialist: dejar de tener un agente "todólogo"

  • Orquestador y workers: delegar trabajo a agentes especializados

  • Paralelización: disparar varios agentes al mismo tiempo

  • Human in the loop: pausar y pedir aprobación humana antes de actuar


Cada bloque sigue la misma lógica: explicación del concepto, preparación del ejercicio con código base, implementación guiada, tareas prácticas, comparación de resultados y el código fuente completo al final de la sección.


Control y seguridad

Un agente sin frenos es un riesgo económico abierto, así que también pasamos por los mecanismos de control que se exigen en producción:


Human in the loop: intervención humana en puntos definidos, y cómo persistir estado en los checkpoints para reanudar sin repetir trabajo:

Approval gates: aprobación explícita por acción irreversible, con autonomía en lo de bajo riesgo

Guardrails: validación de entradas y salidas fuera del modelo, esquemas, filtros, detección de datos sensibles

Termination o circuit breaker: límites duros de iteraciones, tiempo, coste o tokens

Sandboxing y mínimo privilegio: entorno aislado con permisos acotados, obligatorio cuando el agente ejecuta código


¿Cómo funciona?

El código lo vas a escribir tú. Yo te doy el punto de partida y te acompaño línea por línea, pero las clases están pensadas para que programes conmigo, no para que veas un video y copies un repositorio. Varias secciones incluyen tareas donde primero intentas resolverlo por tu cuenta y después vemos la solución.


¿Qué NO es este curso?

No es un curso de frameworks: los patrones se implementan a mano para que entiendas qué pasa por debajo.

No vas a construir un producto listo para vender, vas a construir el criterio para saber qué patrón usar en tus propios proyectos.

Who this course is for:

  • Desarrolladores que ya usan APIs de modelos y quieren construir agentes de verdad.
  • Quienes usan frameworks de agentes y quieren entender qué pasa por debajo.
  • Quienes van a llevar un agente a producción y les preocupan costos y seguridad.
  • Desarrolladores que aprenden escribiendo código, no mirándolo.