Desarrollo de agentes con PydanticAI
Distinguir cuándo conviene un chatbot, un flujo automatizado o un agente; diseñar la arquitectura básica de un agente (modelo, instrucciones, contexto, herramientas, memoria y controles); implementar agentes que consulten información y ejecuten acciones con herramientas, APIs y servicios externos; y construir y evaluar flujos agénticos de varios pasos con seguridad, trazabilidad e intervención humana.
Este curso es la versión técnica del programa Desarrollo de agentes: hay otra ruta para público general que no programa. Comparar las rutas →
Etapa 3 de 3 («Construir agentes») del itinerario Python para datos e IA.
Fechas
23 al 4 de diciembre de 2026
Horario
Lun, mié y vie · 19:30 a 21:30 (hora de Bolivia)
Modalidad
Aula virtual con sesiones en vivo por Zoom y grabaciones
Certificación
30 horas académicas
12 en vivo + 18 de trabajo autónomo
Antes de este curso
Leer Python básico (funciones, diccionarios, clases simples) y usar una terminal. Hace falta Python 3.12, una cuenta de Google para la clave de Gemini, una de Telegram y otra gratuita en Render. No se necesita experiencia previa con IA: la sesión 0 de autoestudio la introduce.
- 1Sesión 1. De chatbots a agentes: el primer agente con herramientas
- Chatbot, flujo automatizado o agente: cuándo conviene cada uno
- Agent, instrucciones y tools en Pydantic AI, y salidas tipadas
- Capabilities y consulta de APIs abiertas
- Práctica: un asistente que registra y consulta tus gastos en SQLite
- 2Sesión 2. Conocimiento, contexto y memoria
- Búsqueda web como herramienta del agente
- RAG con tus PDFs: fragmentos, embeddings y recuperación
- Memoria de conversación y gestión del contexto
- Práctica: el asistente responde con tus documentos y recuerda lo hablado
- 3Sesión 3. Interoperabilidad, automatización y MCP
- Servidores MCP: conectar herramientas ajenas sin reescribirlas
- Contratos de herramientas y permisos mínimos
- Inyección indirecta de instrucciones: qué es y cómo se mitiga
- Práctica: el asistente usa un servidor MCP con permisos acotados
- 4Sesión 4. Flujos agénticos y varios agentes
- Patrones: cadena, router, paralelo y escritor-revisor
- Aprobación humana antes de una acción con efectos
- Flujos con estado en Pydantic Graph
- Práctica: un flujo de varios pasos con un punto de aprobación
- 5Sesión 5. Despliegue: el asistente como bot de Telegram (trabajo final)
- Un bot de Telegram con webhook frente al asistente
- Variables de entorno, secretos y persistencia en Render
- Registro de errores y reinicios
- Trabajo final: tu asistente personal, en línea y usable desde el teléfono
- 6Sesión 6. Evaluación y seguridad
- Evaluaciones: casos de prueba para un agente y cómo puntuarlos
- Guardrails de entrada y de salida
- Trazas con observabilidad: leer qué decidió el agente y por qué
- Costos: tokens, modelos y límites de gasto