Cómo conseguir que un agente de IA escriba código de forma fiable. No “qué modelo elegir”, sino cómo diseñar un sistema que funcione en torno a él: instrucciones, herramientas, entorno, estado y verificación.
El curso: desde cero hasta temas avanzados: base teórica de 11 bloques, 14 módulos, 8 proyectos prácticos, 14 trabajos de laboratorio, protocolo de diagnóstico "cómo reparar un agente", una biblioteca de plantillas listas para usar, un mapa de herramientas, 40 técnicas y un catálogo de antipatrones.
La tesis principal del curso: la capacidad de un modelo y la confiabilidad de su ejecución son dos cosas diferentes. El mismo modelo en un entorno "desnudo" y en un entorno con un arnés bien pensado da resultados cualitativamente diferentes. Actualizar el modelo es la forma más costosa y, por lo general, no la más efectiva de reparar un agente.