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Agentes AI: Desarrollo y Arquitectura con Antigravity, Claude Code, Codex, Hermes y Gemini

Curso profesional de Agentes AI. Domina el nuevo paradigma del desarrollo de software guiado por agentes autónomos de Inteligencia Artificial.

Duración estimada: 12.5 hs • Recomendado: 30 min/día

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📋 Plan de estudio detallado

Lo que vas a aprender en cada capítulo del curso. Hacé click en cada uno para ver los sub-temas.

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Programa de estudio

  1. 1. 1. Introducción al Ecosistema de Agentes de IA

    Lección 1: Panorama general de la revolución de los agentes de IA en 2026. Del modelo de chatbot conversacional al paradigma de agentes autónomos que ejecutan comandos, editan código y gestionan el sistema de archivos.

    ~30 min

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  2. 2. 2. Antigravity - Primeros Pasos y Superficies

    Lección 2: Antigravity. Primeros pasos con el agente Antigravity, superficies disponibles de interacción (IDE, CLI, extensión), configuración del entorno y arquitectura del espacio de trabajo.

    ~45 min

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  3. 3. 3. Antigravity - Arquitectura 2.0 y Sistema de Permisos

    Lección 3: Antigravity 2.0. Arquitectura avanzada del agente, modelo de permisos de ejecución, sandbox seguro, gestión de estado y control de acciones sobre el sistema de archivos.

    ~60 min

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  4. 4. 4. Claude Code - Introducción y Funcionamiento Interno

    Lección 4: Claude Code. Conceptos fundamentales de Claude Code, funcionamiento interno, loop de razonamiento, lectura directa de proyectos y flujo de terminal.

    ~45 min

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  5. 5. 5. Claude Code - Comandos, Memoria y Archivo CLAUDE.md

    Lección 5: Claude Code avanzado. Comandos incorporados, sistema de memoria persistente del proyecto y optimización del archivo de reglas CLAUDE.md.

    ~60 min

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  6. 6. 6. Claude Code - Permisos, Protocolo MCP y Buenas Prácticas

    Lección 6: Claude Code profesional. Manejo estricto de permisos, integración con el estándar Model Context Protocol (MCP) y buenas prácticas de ingeniería de contexto.

    ~60 min

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  7. 7. 7. Claude Code - Subagentes y Coordinación de Tareas

    Lección 7: Claude Code multi-agente. Creación, invocación y coordinación de subagentes especializados para desarrollo paralelo y tareas complejas.

    ~60 min

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  8. 8. 8. Codex - Inicio Rápido e Instrucciones de Proyecto (AGENTS.md)

    Lección 8: Codex CLI. Configuración rápida de Codex, sintaxis de ejecución y estructura de instrucciones mediante el estándar AGENTS.md.

    ~45 min

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  9. 9. 9. Codex - Aprobaciones, MCP, Skills y Subagentes

    Lección 9: Codex avanzado. Gestión de aprobaciones de seguridad, carga de Skills personalizadas, integración MCP y orquestación de subagentes.

    ~60 min

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  10. 10. 10. Hermes Agent - Inicio Rápido y Funciones Principales

    Lección 10: Hermes Agent. Introducción al agente Hermes, filosofía de diseño, configuración inicial y funciones principales de asistencia.

    ~45 min

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  11. 11. 11. Hermes Agent - MCP, Memoria Persistente y Sistema de Mensajería

    Lección 11: Hermes Agent avanzado. Servidores MCP, sistema de memoria a largo plazo y protocolo de mensajería asíncrona inter-agente.

    ~60 min

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  12. 12. 12. Hermes Agent - Delegación, Skills, Seguridad y Ruta de Aprendizaje

    Lección 12: Hermes Agent profesional. Patrones de delegación de tareas, creación de Skills, políticas de seguridad y ruta de aprendizaje completa.

    ~60 min

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  13. 13. 13. Gemini NotebookLM - Creación, Organización y Gestión de Cuadernos

    Lección 13: Gemini NotebookLM. Creación de cuadernos de conocimiento, estructuración de información, cuadernos públicos y colaboración dentro del ecosistema Gemini.

    ~30 min

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  14. 14. 14. Gemini NotebookLM - Fuentes, Chat, Mapas Mentales y Límites

    Lección 14: Gemini NotebookLM avanzado. Ingesta de fuentes (PDFs, Web, YouTube), personalización de personas de chat, generación de mapas mentales y cuotas.

    ~45 min

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  15. 15. 15. Ecosistema Integrado de Agentes de IA en 2026: Playbook Operativo

    Lección 15: Conclusión y Playbook Operativo. Cuadro comparativo de Antigravity, Claude Code, Codex, Hermes y NotebookLM. Cómo combinar múltiples agentes en un flujo de trabajo diario de ingeniería de software.

    ~45 min

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