AWS Agentic AI Foundations: primeros pasos para diseñar agentes inteligentes en AWS « Atrás
Metodología Virtual
Tipo SEMINARIO
Fecha inicio 10/09/2026
Fecha fin 10/09/2026
Datos de la edición
  • Periodo de inscripción : 01/08/2026 - 09/09/2026
  • Horario : Horario de 16:30 a 20:30 horas.
  • Número de plazas : 232
  • Periodo de docencia : 10/09/2026 - 10/09/2026

La inteligencia artificial está evolucionando desde asistentes conversacionales hacia sistemas capaces de planificar, decidir y ejecutar tareas con mayor autonomía. Esta sesión ofrece una introducción clara y práctica al concepto de Agentic AI y a las principales capacidades de AWS para empezar a trabajar con este nuevo paradigma. El objetivo no es profundizar en todos los componentes del curso oficial, sino condensar sus fundamentos en un formato de 4 horas que permita entender qué hace que un sistema sea realmente agéntico, qué tipos de agentes existen y cómo pueden aplicarse en escenarios reales.

A lo largo del seminario se abordará la evolución desde los LLM tradicionales hacia agentes capaces de trabajar con objetivos, memoria, herramientas y contexto. También se revisarán patrones de workflow, agentes autónomos e híbridos, y el papel de servicios de AWS como Amazon Q Developer, Amazon Q Business, Kiro, Amazon Bedrock Agents y Amazon Bedrock AgentCore en la construcción de soluciones agénticas. Además, se introducirá una visión práctica sobre observabilidad, interoperabilidad y criterios básicos para empezar a diseñar este tipo de sistemas de forma realista.

Como apoyo a la formación, las personas participantes dispondrán de manuales oficiales y acceso oficial a los laboratorios, lo que permitirá reforzar los conceptos tratados durante la sesión y practicar en un entorno preparado para ello.
 

Objetivos :
  • Comprender qué es Agentic AI y en qué se diferencia de los enfoques tradicionales basados en LLM
  • Identificar los componentes principales de un sistema agéntico: objetivos, memoria, herramientas y entorno
  • Distinguir entre agentes de workflow, agentes autónomos y modelos híbridos
  • Conocer las principales opciones de AWS para desarrollar soluciones agénticas
  • Entender el papel de Amazon Q, Kiro, Bedrock Agents y AgentCore en este ecosistema
  • Obtener una visión práctica de patrones básicos de diseño, observabilidad e interoperabilidad en sistemas agénticos
     
Dirigido a :

Arquitectos/as cloud, desarrolladores/as, perfiles DevOps, especialistas en innovación, profesionales técnicos con conocimientos básicos de AWS y cualquier persona interesada en comprender cómo se diseñan y construyen agentes inteligentes sobre servicios de AWS.
 

Perfil del docente :

Ezequiel Ochoa es AWS Authorized Instructor (AAI) y arquitecto cloud certificado, con una trayectoria especializada en formación oficial de AWS, arquitectura cloud y adopción práctica de servicios avanzados del ecosistema Amazon Web Services. Actualmente desarrolla su actividad en Zonda Cloud AI Academy y cuenta con múltiples certificaciones de AWS, entre ellas AWS Certified Data Engineer – Associate y AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate, además de una experiencia docente muy orientada a la preparación técnica y aplicada de profesionales cloud.

A lo largo de su carrera ha trabajado en administración de plataformas cloud, automatización, soporte técnico avanzado y arquitectura de soluciones, combinando experiencia práctica en entornos corporativos con una clara vocación formativa. Su perfil reúne conocimientos en AWS, integración de servicios, datos, machine learning y operación cloud, lo que le permite aportar una visión actual, técnica y muy aterrizada sobre el diseño de soluciones agénticas y el uso de los servicios de AWS vinculados a inteligencia artificial.
 

  • Duración :
    4 horas
  • Metodología :
    Virtual
  • Tecnología :
    • Cloud
    • AWS
  • De los LLM a los agentes: evolución reciente de la IA
  • Qué significa que un sistema sea agentic
  • Componentes fundamentales de un agente: objetivos, memoria, herramientas y contexto
  • Tipos de agentes: workflow, autónomos e híbridos
  • Patrones básicos de trabajo y orquestación
  • Amazon Q Developer, Amazon Q Business y Kiro
  • Introducción a Amazon Bedrock Agents y Amazon Bedrock AgentCore
  • Observabilidad, interoperabilidad y criterios iniciales de diseño
  • Casos de uso y escenarios reales de aplicación
  • Conclusiones y siguientes pasos