This course focuses on transforming unpredictable AI into reliable, structured systems using a Context Engine. Learners will explore how to build transparent, multi-agent architectures that replace fragile prompt-based systems with context engineering that adapts seamlessly across various domains.
Through this course, learners will master designing and implementing adaptable, reliable AI systems that support multi-agent orchestration and context-aware decision-making. These skills will help you move beyond ad-hoc AI prompting to build scalable, trustworthy solutions.
What sets this course apart is its emphasis on structured context engineering. Combining theoretical foundations with real-world applications, learners will create Context Engines that improve the efficiency and accuracy of AI systems, even in complex environments.
This course is perfect for AI engineers, software developers, and system architects with basic LLM knowledge who aim to enhance their skills in structured, multi-agent AI design. Familiarity with AI fundamentals is recommended for maximum benefit.
- De Prompts a Contexto: Construyendo el Plano Semántico
Este módulo explora cómo transformar las salidas de IA generativa de respuestas impredecibles a resultados estructurados y fiables mediante la ingeniería de un contexto efectivo. Los estudiantes descubrirán técnicas para construir planos semánticos, visualizar el significado de las oraciones y encadenar prompts para análisis complejos. Ejemplos prácticos en Python y casos de uso del mundo real, como el análisis de reuniones, ilustran cómo guiar a la IA hacia resultados precisos y accionables.
- Construyendo un Sistema Multiagente con MCP
Este módulo guía a los estudiantes a través del proceso de implementación de un sistema multiagente utilizando el marco MCP. Aprenderás a definir agentes de IA especializados, orquestar su colaboración y mejorar la fiabilidad del sistema mediante técnicas de manejo de errores y validación. Al final, podrás construir flujos de trabajo de IA robustos y escalables que resuelvan problemas complejos.
- Construyendo el Sistema Multiagente Consciente del Contexto
Este módulo guía a los estudiantes a través de la transformación de un sistema multiagente simulado en una arquitectura consciente del contexto utilizando la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Prepararás e ingerirás datos tanto procedimentales como fácticos, los integrarás en un almacén vectorial e implementarás un sistema capaz de recuperar información dinámica del mundo real.
- Ensamblando el Motor de Contexto
Este módulo guía a los estudiantes a través del proceso de construcción de un Motor de Contexto escalable, centrado en su arquitectura, integración de componentes y flujo de trabajo operativo. Al ensamblar agentes especialistas, gestionar su registro y orquestar su colaboración, los estudiantes adquirirán habilidades prácticas para construir y gestionar sistemas agentes complejos.
- Fortaleciendo el Motor de Contexto
Este módulo guía a los estudiantes a través del proceso de fortalecer y finalizar el Motor de Contexto para su uso en producción. Refactorizarás funciones auxiliares, modularizarás agentes, mejorarás el Registro de Agentes y asegurarás una orquestación y registro robustos. Al final, entenderás cómo hacer la transición de un prototipo a un sistema confiable y mantenible.
- Construyendo el Agente Resumidor para la Reducción de Contexto
Este módulo guía a los estudiantes a través del proceso de reducción de grandes tamaños de contexto en sistemas de IA empresariales mediante el diseño, implementación e integración de un agente Resumidor especializado. Los estudiantes explorarán la arquitectura modular, la colaboración entre agentes y demostraciones prácticas de flujos de trabajo para optimizar la eficiencia y flexibilidad del sistema.
- Alta Fidelidad RAG y Defensa: El Asistente de Investigación Inspirado por la NASA
Este módulo guía a los estudiantes a través del proceso de transformar un motor de contexto modular en un asistente de investigación de alta fidelidad, capaz de citas, inspirado en los flujos de trabajo de la NASA. Explorarás la ingesta avanzada de datos, mejoras de seguridad y técnicas de validación para asegurar la integridad y retrocompatibilidad del sistema. Al final, entenderás cómo integrar y validar sofisticados componentes de IA para aplicaciones de grado empresarial.
- Arquitecturando para la Realidad: Moderación, Latencia y IA Basada en Políticas
Este módulo explora cómo mejorar los sistemas de IA con moderación robusta, gestión de latencia y controles basados en políticas para asegurar una operación responsable y conforme. Los estudiantes descubrirán estrategias arquitectónicas para integrar barreras de moderación, hacer cumplir políticas corporativas y aplicar estas soluciones a casos de uso legales del mundo real. Al final, entenderás cómo equilibrar la capacidad con la previsibilidad y la responsabilidad ética en aplicaciones de IA avanzadas.
- Arquitecturando para la Marca y la Agilidad: El Motor Estratégico de Marketing
Este módulo explora cómo arquitecturar un motor estratégico de marketing que equilibre la consistencia de la marca con la toma de decisiones ágil y basada en datos. Los estudiantes descubrirán cómo hacer cumplir las pautas de la marca, sintetizar conocimientos de clientes, validar salvaguardas operativas y aplicar el motor a escenarios de marketing del mundo real, como el análisis competitivo y la mensajería persuasiva.
- El Plano para la IA Lista para Producción
Este módulo guía a los estudiantes a través de los pasos esenciales para desplegar sistemas de IA en entornos del mundo real, enfocándose en transformar prototipos en servicios de producción escalables, seguros y conformes. Los estudiantes explorarán capas de orquestación, contenedorización, barreras de seguridad automatizadas y estrategias para construir confianza de los interesados a través de verificación y seguridad. Al final, los participantes entenderán cómo arquitecturar soluciones de IA que sean robustas, auditables y listas para la adopción empresarial.
