Despliegue de AI Agents: CI/CD, Versioning y Evals

Construir un AI agent es solo el primer paso; desplegarlo de manera confiable en producción es donde comienza el verdadero desafío. A medida que las aplicaciones de AI se vuelven más complejas, los desarrolladores necesitan sistemas robustos para probar, actualizar y monitorear sus agentes en el mundo real. Este curso proporciona una ruta estructurada para operacionalizar tus AI agents. Comenzarás con conceptos fundamentales de MLOps y progresarás a través de la construcción de pipelines automatizados, el versionado de tus prompts y modelos, y la configuración de métricas de evaluación integrales para asegurar que tus agentes funcionen de manera consistente y segura. Lo que aprenderás: • Comprender los conceptos fundamentales de MLOps y la arquitectura de AI agéntica. • Diseñar pipelines de CI/CD específicamente adaptados para probar y desplegar AI agents. • Implementar marcos de evaluación (evals) para medir la precisión, seguridad y rendimiento del agente. • Gestionar el control de versiones para prompts, datos de contexto y parámetros del modelo. • Aplicar patrones modernos de observabilidad para rastrear la toma de decisiones del agente y monitorear la salud en producción. • Practicar el despliegue de flujos de trabajo de AI robustos y listos para producción a través de ejercicios escritos paso a paso. El curso fluye lógicamente desde la terminología básica y la configuración hasta estrategias de despliegue avanzadas. Leerás explicaciones claras, explorarás fragmentos de código realistas y completarás ejercicios prácticos escritos que simulan entornos de producción del mundo real. Diseñado para principiantes y aspirantes a ingenieros de AI, este texto fundamental no requiere experiencia previa con MLOps o infraestructura de despliegue compleja. Comienza a leer hoy para cerrar la brecha entre los prototipos de AI y los sistemas de producción confiables.