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Agentes y automatización

Aprende a convertir tareas repetitivas en sistemas agénticos: subagentes, CLI local-first tipo R, hooks, skills, MCP, GitHub Actions, agentes 24/7, OOM, retries, estado persistente, loops, costes y governance.

Intermedio → avanzado 20 lecciones Acceso gratuito · contenido abierto
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Abre la primera misión, termina una práctica pequeña y guarda una evidencia. Si el curso te supera, vuelve a la ruta de inicio: no tienes que dominarlo todo hoy.

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Primera misión
confianza del cursoRevisión editorial del Necesita revisión · 3 fuentes primarias · catálogo editado el
Revisión pendiente desde 29 de julio de 2026Seguimiento frecuente Revisar cada 7 díasPróxima revisión · 29 de julio de 2026

Alcance: Agentes, MCP, subagentes, loops, permisos, memoria, retries, idempotencia, verificación y separación entre propuesta, ejecución y revisión.

Evidencia revisada

  • Lecciones de MCP seguro y verificación.
  • Patrones de agente/verificador.
  • Riesgos de herramientas con escritura.

Esta ficha no sustituye la prueba local de cada tutorial técnico. Si una lección incluye comandos, versiones, precios o plataformas externas, debe volver a contrastarse con sus fuentes oficiales antes de marcarse como probada.

Resultado educativo

Qué serás capaz de hacer

  • Diseñar agentes y herramientas con límites
  • Construir skills y servidores MCP
  • Controlar memoria, reintentos, costes y recuperación
Entregable final

Un agente local con herramientas, estado persistente y controles de seguridad.

Antes de empezar

Programadores que quieren agentes útiles, auditables y resistentes a fallos.

  • • Programación básica
  • • Entender APIs, Git y procesos de terminal
≈ 14 hSistemas, modelos y agentes

Actualizado: 18 de julio de 2026

Itinerario

Temario

20 pasos
módulo 01Fundamentos4 lecciones
  1. 1Mapa real de agentes en 2026/agentes-automatizacion/mapa
  2. 2De chat a agente: llamada, tool, MCP, RAG y loop/agentes-automatizacion/de-chat-a-agente
  3. 3Subagentes con roles y límites/agentes-automatizacion/subagentes
  4. 4Crear una CLI de agentes tipo R/agentes-automatizacion/crear-cli-tipo-r
módulo 02Automatizar con control5 lecciones
  1. 5Hooks: automatización determinista/agentes-automatizacion/hooks
  2. 6Skills seguras y auditables/agentes-automatizacion/skills-seguras
  3. 7MCP sin regalar tus llaves/agentes-automatizacion/mcp-seguro
  4. 8MCP para herramientas locales/agentes-automatizacion/mcp-herramientas-locales
  5. 9Crear un servidor MCP personalizado/agentes-automatizacion/servidor-mcp-custom
módulo 03Del portátil a producción3 lecciones
  1. 10GitHub Actions y routines/agentes-automatizacion/github-routines
  2. 11Proyecto: agente 24/7 con bandeja de entrada/agentes-automatizacion/agente-247
  3. 12Agentes 24/7 offline en hardware real/agentes-automatizacion/agentes-247-hardware-real
módulo 04Fallos de producción8 lecciones
  1. 13OOM y gestión de memoria/agentes-automatizacion/oom-memory
  2. 14Retries, idempotencia y exactly-once/agentes-automatizacion/retry-idempotencia
  3. 15Estado persistente y crash recovery/agentes-automatizacion/estado-recuperacion
  4. 16Loops infinitos y control de costes/agentes-automatizacion/loops-costes
  5. 17Multi-agentes locales, memoria y loops/agentes-automatizacion/multiagentes-locales-loops
  6. 18Memoria persistente compartida/agentes-automatizacion/memoria-persistente-compartida
  7. 19MCP de verificación antes de merge/agentes-automatizacion/mcp-verificacion
  8. 20Governance MCP y conocimiento fiable/agentes-automatizacion/mcp-governance
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Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

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Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

IA desde ceroEntiende, usa y verifica la IA generativa antes de elegir una herramientaCero absoluto · 12 leccionesVer curso

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Codex desde ceroTrabaja con archivos, automatiza tareas y construye proyectos sin experiencia previaCero absoluto → intermedio · 20 leccionesVer curso Crea webs profesionales con IA desde ceroDe una idea a una web seria, publicada y mantenible con Codex y GPT-5.6 SolCero absoluto → profesional · 47 leccionesVer curso IA para pymes y autónomosAutomatiza oficina sin perder controlPrincipiante → intermedio · 20 leccionesVer curso IA generativa: imagen, voz y vídeoCrea recursos multimedia con modelos abiertosPrincipiante → intermedio · 7 leccionesVer curso Videojuegos, 3D y simulaciones con IAGodot, Blender, Fable 5 y pipelines 3DPrincipiante → intermedio · 6 leccionesVer curso

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Fundamentos para AulafyPython, Git, terminal y Docker para aprender IA sin fricciónPrincipiante · 6 leccionesVer curso Codex para programadoresPrograma, prueba y entrega cambios con OpenAI CodexPrincipiante → avanzado · 10 leccionesVer curso Claude Code, de 0 a proDomina la CLI de IA de AnthropicPrincipiante → avanzado · 24 leccionesVer curso Claude Code + IA LocalConstruye apps de IA en tu ordenadorIntermedio · 34 leccionesVer curso

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

RAG avanzado y seguroChatbots con documentos que sí se pueden usarIntermedio · 14 leccionesVer curso Agentes y automatizaciónEstás aquíDiseña agentes útiles, seguros y manteniblesIntermedio → avanzado · 20 leccionesVer curso Agentes en producción con LangGraph y n8nAgentes fiables para tareas realesIntermedio → avanzado · 9 leccionesVer curso Automatización IA self-hosted para pymesn8n, Open WebUI y Ollama en tu servidorIntermedio · 10 leccionesVer curso AI Router y sistema de contenidoEnruta modelos locales y frontier con calidad, coste y privacidadIntermedio → avanzado · 6 leccionesVer curso Seguridad y evaluación de modelosPrueba sistemas de IA antes de publicarlosIntermedio · 7 leccionesVer curso MLOps local y despliegue de modelosSirve modelos abiertos con controlIntermedio → avanzado · 10 leccionesVer curso Fine-tuning y post-training de LLMsAdapta modelos abiertos con tus datosIntermedio → avanzado · 8 leccionesVer curso

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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