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Curso de Razonamiento y Lógica de Agentes de IA

Básico (sé lo esencial) · 8 módulos · 24 vídeos · Creado por Sergio Pereyra

Aprenderás a diseñar la arquitectura lógica de agentes de inteligencia artificial capaces de pensar, planificar y actuar de forma autónoma. Al finalizar, dominarás los patrones de razonamiento ReAct, la planificación jerárquica y el control de flujos complejos.

Añade este curso a tu lista para seguirlo y guardar tu progreso. Se contará como un curso creado en tu cuenta.

Módulo 1. Anatomía y Fundamentos de los Agentes de IA

Comprender la estructura básica de un agente autónomo y cómo un LLM actúa como motor de decisión central.

Lección 1⏱ 4:37Alan Daitch

¿Qué es un Agente de IA y su Arquitectura?

Qué es un AGENTE IA de Inteligencia Artificial EXPLICADO FÁCIL

¿Sabés cuál es la diferencia entre un modelo de lenguaje, un workflow y un agente de inteligencia Artificial? 📚 Recursos que te pueden ayudar: - ChatGPT para Principiantes → https://www.youtube.com/watch?v=r6XtLXa-J5k&list=PL49RS_LkwT5nnQDLNwRnFUeYtgGB4QeBf - Crea tu Agente de IA con N8N →…

Lección 2⏱ 1:05EDteam

El LLM como Motor de Razonamiento

¿Qué es el Machine Learning y Deep Learning?

¿Sabías que la IA aprende a reconocer un gato viendo millones de fotos? Así funciona el machine learning... ¡y el deep learning va aún más allá! 🧠🐱 porque en español, #NadieExplicaMejor que EDteam. #InteligenciaArtificial #MachineLearning #DeepLearning #IA #Tecnología #AprendizajeAutomático #EDteam

Lección 3⏱ 8:25Virola

Prompts de Sistema para la Toma de Decisiones

Crea Prompts Profesionales para AGENTES de IA - El Secreto del 1%

👉🏼Obtén Acceso Exclusivo (y gratuito) a las plantillas y a las últimas novedades sobre Agentes de IA y Automatizaciones con IA: https://automaize.club/ -------------------- En este vídeo, aprenderás a crear el Prompt PERFECTO para tus AGENTES de IA, para CUALQUIER tarea, utilizando una técnica llamada Mixture Of…

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Módulo 2. El Ciclo de Pensamiento y Patrones Básicos de Razonamiento

Implementar los patrones conceptuales de pensamiento y reflexión que guían la toma de decisiones lógicas.

Lección 1⏱ 16:59Tiki AI Solutions

Cadena de Pensamiento (Chain of Thought)

Chain of Thought Prompting: cómo hacer que la IA razone paso a paso

Muy buenas gente! En este video te enseño Chain of Thought (CoT): la técnica de prompt engineering que le pide a la IA que muestre su razonamiento paso a paso antes de responder. Un paper de Google demostró que esta técnica mejoró el rendimiento en matemáticas del 18% al 79%, sin cambiar nada más. En este video vas a…

Lección 2⏱ 1:48Karin Herrero

Patrón de Auto-Reflexión (Self-Reflection)

Por esta razón debes dejar de usar la IA 😱

Por esta razón debes dejar de usar la IA, la inteligencia artificial o Chat GPT porque tiene fallos, demasiados fallos y aquí la desmonto en 1 minuto.

Lección 3⏱ 18:36Benjamín Cordero

Bucles de Control y Parada en Ejecución

Agentes IA en 18 minutos (lo que el 95% no entiende)

🏆 Tu primer sistema IA funcionando en 7 días (garantizado) dentro de Imperio Agéntico: https://www.skool.com/imperio 👉 Jensen Huang, el CEO de NVIDIA — la empresa más valiosa del planeta — acaba de comparar OpenClaw con Windows. No con una app. No con una herramienta. Con un sistema operativo. Y la mayoría de…

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Módulo 3. Implementación del Patrón ReAct

Desarrollar agentes capaces de entrelazar razonamiento (Thought) y acción (Action) para resolver problemas.

Lección 1⏱ 27:27BeyondData

Teoría del Patrón ReAct (Reasoning and Action)

¿Cómo funcionan los Agentes de Inteligencia Artificial? | Tutorial ReAct Agent con Python

¿Te has preguntado cuál es la tecnología base detrás de los famosos Agentes de Inteligencia Artificial? Es el Patrón ReAct (Reasoning + Acting), la técnica que convierte un LLM (como GPT o Gemini) en un verdadero Agente de IA autónomo, capaz de razonar, planificar, y usar herramientas externas. En este video,…

Lección 2⏱ 12:11Programación en español

Diseño de Prompts para Flujos ReAct

Cómo desarrollar apps con Angular y React en AI Studio y Gemini - Programación en español

Cómo desarrollar apps con Angular y React en AI Studio y Gemini - Programación en español Aprende a crear una aplicación web completa desde cero utilizando la inteligencia artificial de Google. En este video, probamos la fascinante integración de Angular con Google AI Studio para desarrollar una app de recetas de…

Lección 3⏱ 24:19Código Espinoza - IA y Machine Learning

Codificación de un Agente ReAct en Python

Crea tu Primer Agente de IA con Python y LangChain en 2025

¿Sabías que puedes crear un agente de IA que piensa, razona y toma decisiones por sí mismo en solo 15 minutos? En este tutorial práctico te enseño paso a paso cómo construir tu primer agente inteligente usando Python y LangChain. Código (Patreon): https://www.patreon.com/posts/141162863 🚀 ¿QUÉ VAS A APRENDER?En este…

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Módulo 4. Planificación Jerárquica y Desglose de Objetivos

Diseñar agentes que dividan grandes metas en tareas específicas estructuradas y secuenciales.

Lección 1⏱ 9:04Nichonauta

Descomposición de Tareas (Goal Decomposition)

Mejorar el Razonamiento de la IA 🧠 con Descomposición Atómica de Tareas

Aprende cómo mejorar el razonamiento de la IA mediante la implementación de un proxy de descomposición atómica de tareas. Esta técnica permite que cualquier modelo de lenguaje, incluso los más pequeños o locales, resuelva peticiones complejas dividiéndolas en pasos individuales y controlados. En este video descubrirás…

Lección 2⏱ 27:12Julio Arciniega | N8N | IA y Automatizaciones

Arquitectura Supervisor - Subagentes

🧩Agente Orquestador + Subagentes Especializados | Todo lo que necesitas saber de Subworkflows en n8n

Aprende cómo construir workflows modulares y reutilizables en n8n usando subworkflows, y cómo combinarlos con un Agente Orquestador capaz de delegar tareas a subagentes especializados. Ideal si quieres llevar tus automatizaciones al siguiente nivel con un enfoque escalable, limpio y mantenible. 🚀 Qué aprenderás -…

Lección 3⏱ 8:21ChrisChivata

Control de Dependencias en Tareas Complejas

Cómo Instalar OpenCode en Linux Mint: Agente de IA para Programar Paso a Paso opción Open Source

Aprende a instalar OpenCode AI en Linux Mint paso a paso desde la terminal. Configura las dependencias necesarias como Git, Build-Essential y Node.js para tener tu propio agente de programación de código abierto listo para crear proyectos y optimizar el uso de tokens. OpenCode es un agente de codificación de…

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Módulo 5. Uso de Herramientas y Function Calling

Conectar el razonamiento del agente con acciones reales mediante la llamada de funciones externas.

Lección 1⏱ 28:36Carlos Alarcón - AI

Concepto de Function Calling en LLMs

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Lección 2⏱ 32:44Ringa Tech

Creación y Binding de Herramientas Personalizadas

Tu Primer Agente de IA en Python (Sin Frameworks)

Aprende Agentes de IA: https://go.ringa.tech/ytva2511 Hoy crearemos un Agente de IA desde cero utilizando Python. ========= Código del video: https://github.com/ringa-tech/tu-primer-agente-de-ia = = = LICENCIAS Iconos por Freepik, alfanz, popo2021, iconixar y Andrean Prabowo en Flaticon = = = #python…

Lección 3⏱ 26:08Nicolas Dubois

Gestión de Errores en la Ejecución de Herramientas

Manejo de Errores en N8N: Cómo Monitorear, Notificar y Proteger Tus Flujos

Cómo crear un sistema completo de manejo de errores en N8N para monitorear y notificar fallas en tus flujos. Recibí los nuevos videos directo en tu WhatsApp: 👉 Unite acá : https://licnicolasdubois.com/comunidad?utm_source=youtube&utm_medium=video&utm_campaign=comunidad&utm_content=manejo-de-errores-en-n8n-como 🚀 🎓…

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Módulo 6. Gestión de Memoria y Estado del Agente

Mantener el hilo de pensamiento y el contexto histórico durante ciclos prolongados de razonamiento.

Lección 1⏱ 23:48Jamilton Quintero Osorio

Memoria de Conversación y Corto Plazo

Así le doy MEMORIA INFINITA a mis Agentes de IA

¿Te imaginas que tu servidor se reinicia y TODOS tus agentes pierden la memoria de un día para otro? Tus clientes hablándole a un agente que "no se acuerda" de la conversación de ayer. Eso es exactamente lo que pasa cuando usas Simple Memory en producción. Hoy te muestro cómo darle MEMORIA PERSISTENTE INFINITA a tus…

Lección 2⏱ 15:21Código y Contexto

Memoria Semántica y Largo Plazo con RAG

📖🧠 AI Engineering | Cap 6 RAG, Agents y memory | Chip Huyen | Deep dive 🤿

📖 Capítulo 6 "Rag and agents" del libro "AI Engineering: Building Applications with Foundation Models" de Chip Huyen. En el video de hoy, nos sumergimos profundamente en la vanguardia absoluta del panorama de la Inteligencia Artificial: la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y los Agentes de IA. Si quieres…

Lección 3⏱ 7:02TendenciasProyectos

Persistencia de Estado del Agente

Agentes de IA que NO OLVIDAN: El Framework definitivo para memoria persistente 🤖

¿Cansado de que tu IA olvide lo que dijiste hace 10 minutos? ReMe revoluciona la gestión de contexto permitiendo que tus agentes hereden historial, aprendan de sus errores y mantengan una memoria persistente en archivos legibles. ¿Qué es ReMe (Remember Me, Refine Me)?: ReMe es un framework de gestión de memoria de…

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Módulo 7. Orquestación Avanzada con Frameworks

Utilizar frameworks avanzados para estructurar sistemas multi-agente complejos y robustos.

Lección 1⏱ 17:15LLM Master

Diseño de Agentes con CrewAI

Tutorial CrewAI en Español. Aprende a Crear tu Propio Crew de Agente de IA.

¡Bienvenidos a nuestro tutorial completo sobre CrewAI! En este video, te enseñaremos paso a paso cómo crear tu propio agente de inteligencia artificial de manera rápida y sencilla. CrewAI te permite diseñar agentes con roles específicos, metas y herramientas, ofreciendo una nueva forma de abordar la automatización y…

Lección 2⏱ 44:43Daniiee

Control de Flujos Basados en Grafos con LangGraph

Crea AGENTES de IA con LangGraph y Python 🦜 🐍 - Introducción

Hey hola a todos! 💥 Bienvenidos a un nuevo video. En esta ocasión vamos a aprender sobre el framework que está liderando la creación de sistemas multi-agentes de IA complejos y escalables, estoy hablando de LangGraph 🦜 🤖. En este primer video vamos a aprender desde cero cómo funciona este framework así como…

Lección 3⏱ 1:02:36Developer Summit

Patrón Orquestador-Ejecutores en la Práctica

Orchestrating Intelligence: Multi-Agentic Design Patterns for Production AI - Mary Grygleski

"As generative AI systems evolve from single LLM calls to complex, goal-driven workflows, multi-agent architectures are becoming important for building robust, scalable, and explainable AI applications. This session presents a practical framework for designing and implementing multi-agent generative AI systems through…

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Módulo 8. Evaluación, Depuración y Optimización del Razonamiento

Analizar la traza de ejecución de los agentes, prevenir fallos infinitos y optimizar el consumo de tokens.

Lección 1⏱ 13:04Marta Fernández

Seguimiento y Trazas con LangSmith

LangSmith: La Herramienta DEFINITIVA para Debuggear y Monitorear tus agentes de IA

En este video te explico paso a paso cómo funciona LangSmith, la plataforma de observabilidad y testing para aplicaciones con LLMs que todo desarrollador debería conocer. 📌 Suscríbete si quieres más contenido sobre IA, LLMs y desarrollo práctico con estas tecnologías. #LangSmith #LangChain #AI #MachineLearning #LLM…

Lección 2⏱ 5:19chantidev

Prevención de Bucles Infinitos y Alucinaciones

Los Agentes de IA son una MENTIRA: lo que nadie te explica del Agent Loop

Todo el mundo habla de automatización, pero cuando preguntas cómo funcionan los agentes de IA, la mayoría da respuestas vagas. En este video rompemos la magia para analizar el bucle del agente (Agent Loop): el ciclo interno que repite cualquier sistema inteligente cada vez que toma una decisión, sin importar si es…

Lección 3⏱ 13:24Hackavis

Seguridad e Inyección de Prompts en Herramientas

No necesitas saber programar para HACKEAR una IA (Así funciona el Prompt Injection)

Cómo convencieron a una IA para atacar un gobierno sin escribir ni una línea de código Una inteligencia artificial robó datos, ejecutó comandos y se movió por los sistemas de uno de los gobiernos más reconocidos del mundo. Lo más impactante no es el ataque. Es que nadie tuvo que programar nada. La convencieron…

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