Nivel Avanzado
16 clases
2 horas de contenido
8 horas de práctica
Configura, monitorea y evalúa agentes de IA usando LangSmith. Analiza conversaciones, mide desempeño y corrige errores con trazabilidad, reglas, dashboards y anotaciones para mejorar agentes en aplicaciones reales.
Trazabilidad
Evaluación y Monitoreo
- 6
Evaluación y Mejora de Agentes con Langsmith
03:51 min - 7
Creación de Dataset para Evaluar Agentes en Lansmith
08:02 min - 8
Evaluación de Agentes con Emojis y Amabilidad
04:40 min - 9
Evaluación de Agentes con Python en PlatziStore Agent
12:26 min - 10
Evaluación y Mejora de Agentes Virtuales en Langsmith
12:00 min - 11
Evaluación del Comportamiento de Agentes Inteligentes
11:36 min - 12
Evaluación de Feedback en Agentes Conversacionales
07:09 min - 13
Técnicas de Observabilidad para Optimizar Inventarios en eCommerce
08:28 min
Optimización
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Marcelo Arias
Opiniones del curso
4.7 · 24 opiniones
Harol Sthid Piravaguen Pardo
@harold-sthid-piravaguen·
este es una parte de la arquitectura que no se tiene tan presente aquí no solo cuidas los costos sino que defines porque tu agente debe ir a producción, la ruta es muy completa e invita a seguir profundizando.
Harold Barrantes
@jeicop42·
Excelente curso, facil y completo
Pablo Hurtado
@phurtado·
Te permite entender los agentes de IA, la observabilidad y la optimización sin enredos ni humo técnico.
RENÉ CARDOSO
@rcardosob·
Excelente profesor!!! Todo cambia rápido, pero aunque han cambiado la UI de LangSmith, todo muy bien explicado y entendible, de tal forma que se siguió el curso de forma fluida.
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
AI Software Engineer
128 horas
22 Profes
Aprende los fundamentos de programación y matemáticas hasta el desarrollo y despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial. Construye soluciones innovadoras con herramientas modernas y prácticas
Ruta
Arquitecturas Web Modernas y Escalabilidad
69 horas
18 Profes
Diseña y construye sistemas web escalables y mantenibles aplicando patrones como microservicios, arquitecturas limpias, SSR/SSG, uso de GraphQL/gRPC y herramientas de observabilidad.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender