CURSO GH-600 DEVELOPING IN AGENTIC AI SYSTEMS
El curso GH-600 Developing in Agentic AI Systems desarrolla habilidades prácticas para diseñar, implementar, supervisar y gobernar sistemas de inteligencia artificial agéntica dentro de flujos de desarrollo de software basados en GitHub. Durante la capacitación, aprenderás a integrar agentes de IA en el ciclo de vida de desarrollo de software, definir sus responsabilidades, configurar herramientas y servidores MCP, administrar memoria y estado, evaluar su comportamiento y coordinar sistemas multiagente mediante flujos de trabajo seguros y observables. También conocerás cómo aplicar controles de GitHub, aprobaciones humanas, privilegios mínimos, puertas de calidad y mecanismos de recuperación para operar agentes de forma confiable, rastreable y segura en entornos de producción. El curso tiene una duración oficial de un día y se ofrece en línea con instructor en vivo para grupos privados desde tres participantes o en modalidad de autoestudio con soporte de instructor, acceso a la plataforma 24/7 durante tres meses y sesiones semanales para resolver dudas. Incluye laboratorios oficiales para realizar las prácticas sin requerir licencias propias y está relacionado con la certificación GitHub Certified: Agentic AI Developer; el examen no está incluido, pero puede adquirirse con ExecuTrain.
Duración:
7 Hrs.
Próximo curso:
Modalidades:
- En Línea con instructor en vivo
- Aprendizaje Hibrido
Curso dirigido a:
El curso GH-600 Developing in Agentic AI Systems está dirigido a desarrolladores, ingenieros de DevOps, ingenieros de plataforma, arquitectos de software, especialistas en seguridad, administradores de producto y profesionales responsables de integrar, implementar, supervisar y gobernar agentes de inteligencia artificial en entornos de desarrollo basados en GitHub. Es especialmente relevante para quienes trabajan con flujos de desarrollo de software en producción y necesitan operar agentes de IA de manera segura, confiable, observable y controlada durante las distintas etapas del ciclo de vida del software.
Requisitos previos:
Para aprovechar adecuadamente el curso, se recomienda contar con una cuenta de GitHub, conocimientos básicos sobre los fundamentos de inteligencia artificial y familiaridad con repositorios, ramas y solicitudes de incorporación de cambios. También es conveniente comprender de forma general los conceptos de integración y entrega continuas —CI/CD—, así como tener experiencia básica con el ciclo de vida de desarrollo de software, los flujos de trabajo de GitHub y las prácticas de revisión, seguridad y calidad del código.
Beneficios
Diploma Oficial Microsoft
Link de Guía de Estudio Microsoft
*Se Debe Contar con una Cuenta de GitHub
Garantía ExecuTrain
Acceso a las Grabaciones del Curso
¿QUÉ APRENDERAS?
En el curso GH-600 Developing in Agentic AI Systems aprenderás a desarrollar, integrar y administrar sistemas de inteligencia artificial agéntica dentro de flujos de trabajo de desarrollo de software basados en GitHub. La capacitación aborda desde los fundamentos de los agentes de IA y su participación en el ciclo de vida del software hasta el diseño de arquitecturas, la configuración de herramientas, el uso de servidores MCP, la coordinación de sistemas multiagente y la aplicación de controles de seguridad y gobernanza. Al finalizar, contarás con conocimientos prácticos para operar agentes de IA de forma confiable, observable, rastreable y segura en entornos productivos.
Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial agéntica
- Identificarás cómo los agentes de IA planifican, actúan y evalúan resultados dentro del ciclo de vida de desarrollo de software.
Integrar agentes de IA en GitHub
- Aprenderás a utilizar GitHub como sistema de registro y plano de control para coordinar, supervisar y documentar el trabajo generado por agentes.
Diseñar arquitecturas de agentes para el SDLC
- Definirás responsabilidades, entradas, salidas, criterios de éxito y mecanismos de ejecución para incorporar agentes en distintas etapas del desarrollo de software.
Configurar herramientas, servidores MCP y entornos de ejecución
- Conocerás cómo los agentes interactúan con API, flujos de trabajo de GitHub y servidores del Protocolo de Contexto de Modelo, aplicando límites y controles de seguridad.
Crear y orquestar sistemas multiagente
- Aprenderás a coordinar varios agentes mediante flujos de trabajo observables, ramas, permisos, artefactos compartidos y mecanismos de recuperación segura.
Administrar la memoria y el estado de los agentes:
- Implementarás estrategias para conservar contexto, mantener el progreso entre herramientas y reducir la pérdida o desviación de información durante la ejecución.
Evaluar y mejorar el desempeño de los agentes de IA:
- Definirás señales de éxito, puertas de calidad y procesos para analizar errores, ajustar resultados y aumentar la confiabilidad del comportamiento del agente.
Aplicar gobernanza, seguridad y barreras de protección
- Utilizarás controles nativos de GitHub, aprobaciones humanas, privilegios mínimos, trazabilidad y auditoría para operar agentes de IA de manera segura y responsable.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad en linea con instructor en vivo.
Interacción Personalizada:
- Enfoque Personalizado: Reciben atención personalizada y haz preguntas al instructor.
- Retroalimentación Instantánea: Tu profesor en vivo te proporcionará retroalimentación inmediata, lo que facilita la comprensión de conceptos y la corrección de errores.
Flexibilidad y Accesibilidad:
- Aprendizaje Remoto: Accede al curso desde cualquier lugar, eliminando la necesidad de desplazamientos y permitiendo una mayor flexibilidad en horarios.
- Grabaciones Disponibles: Las sesiones en vivo pueden ser grabadas, asi podrás revisar el material en cualquier momento.
Motivación y Compromiso:
- Participación Activa: La interacción en tiempo real fomenta la participación activa y el compromiso, creando una mayor conexion con el instructor y otros estudiantes.
- Sesiones Dinámicas: Discusiones en vivo, ejercicios prácticos y demostraciones mantienen tu interés a lo largo del curso.
Resolución Inmediata de Problemas:
- Asistencia Inmediata: Resuelve dudas y problemas de manera inmediata, evitando la espera entre la formulación de preguntas y la obtención de respuestas.
METODOLOGÍA DE ESTUDIO EFECTIVA
Modalidad de autoestudio con soporte de instructor .
Con esta modalidad tendrás 2 meses de acceso a videos y Laboratorios Oficiales Microsoft. Si tienes alguna duda, podrás contactar a un instructor vía correo electrónico para resolver cualquier duda. ¡Estamos contigo en todo momento apoyándote para que completes tu curso de forma satisfactoria!
En ExecuTrain el material y la metodología están diseñados por expertos en aprendizaje humano. Lo que te garantiza un mejor conocimiento en menor tiempo.
Módulos
Fundamentos de la inteligencia artificial agentica en GitHub
Obtenga información sobre cómo los agentes de codificación de inteligencia artificial están transformando el desarrollo de software mediante la planificación, la actuación y la mejora dentro de los flujos de trabajo de GitHub.
Diseño de la arquitectura del agente y la integración de SDLC
Obtenga información sobre cómo los sistemas agente usan GitHub flujos de trabajo para compilar software de forma segura.
Herramientas, MCP y entornos de ejecución de agentes
Obtenga información sobre cómo los agentes usan herramientas, MCP y flujos de trabajo de GitHub para ejecutar tareas de forma segura, con límites claros, controles de seguridad y automatización escalable.
Sistemas y orquestaciones multiagente
Aprenda a diseñar sistemas multiagente confiables en GitHub mediante flujos de trabajo observables, artefactos coordinados y mecanismos de recuperación seguros.
Memoria, estado y evaluación
Aprenda a administrar la memoria y el estado del agente, mantener el progreso entre entornos y evaluar el comportamiento del agente mediante señales claras de éxito.
Gobernanza, barreras de protección y operaciones
En este módulo se explica cómo diseñar la gobernanza de agentes segura y compatible mediante controles nativos GitHub, aprobaciones humanas en el bucle y acceso con privilegios mínimos. También introdujo medidas de seguridad operativas para mejorar la confiabilidad, la responsabilidad y la recuperación.
T e s t i m o n i o s
¿Qué opinan nuestros alumnos de este curso?
Una de las fortalezas del curso fue su enfoque práctico, ya que permitió aplicar los conocimientos adquiridos a situaciones reales, fortaleciendo las habilidades de liderazgo, comunicación y toma de decisiones. Además, los materiales y ejemplos utilizados ayudaron a comprender mejor la importancia de una buena administración para lograr resultados exitosos.
Este tipo de cursos en línea están muy completos y además de que hubo flexibilidad de parte del instructor, y con amabilidad resolvió las dudas que fuimos teniendo durante las sesiones.
El instructor René Tavera demostró un alto nivel de conocimiento y experiencia práctica. Explica de manera clara, paciente y con ejemplos reales, lo que facilita mucho el aprendizaje, incluso en temas complejos. Siempre estuvo dispuesto a resolver dudas y asegurar que todos los participantes comprendieran los conceptos.
El contenido del curso está muy bien estructurado y combina teoría con laboratorios prácticos, lo que ayuda a aplicar de inmediato lo aprendido en entornos reales de virtualización con VMware vSphere.
Sin duda, recomiendo este curso y a Executrain para cualquier profesional de TI que desee fortalecer sus habilidades en administración de infraestructura virtual.
Los instructores estan altamente capacitados y resuelven todas tus dudas; incluso brindan asesoria con el proyecto que estas desarrollando.
Las plataformas que cuentan son amigables y faciles de manejar durante los cursos.
Desde el principio del requerimiento hasta la recepción de mi certificado, todo el personal mostro una experiencia al cliente excepcional.
Muchas gracias!
Recomendado.
Tambien los laboratorios estan muy completos y detallados.
ampliamente recomendado.
Alfredo CC Empresa: Sandvik Minning & Construction de Mexico.
Excel Avanzado
He tomado cursos con ellos antes de la pandemia y hace poco volví a asistir para presentar exámenes de certificación, no han cambiado en su buen servicio y atención.
Replication v12.1, conocimiento excelente del instructor sabe responder a todas la dudas y laboratorios sin fallas con la conexión.
Replication v12.1, conocimiento excelente del instructor sabe responder a todas la dudas y cuentan con muy buenos laboratorios de practica
Muy recomendado. 🙂
El instructor muy capacitado y atendio diversas dudas incluso aunque fuera temas mas avanzados al alcance del curso, una atencion excelente ya que en otros lados me a tocado que solo lo que es al momento y ya, totalmente recomendado
Fundamentals of Ethical Hacking and Penetration Testing
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Preguntas Frecuentes FAQs
¿Qué es el curso GH-600 Developing in Agentic AI Systems?
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El curso GH-600 Developing in Agentic AI Systems es una capacitación enfocada en el desarrollo, implementación, supervisión y gobierno de sistemas de inteligencia artificial agéntica dentro de flujos de trabajo de desarrollo de software basados en GitHub. El programa aborda arquitectura de agentes, herramientas, servidores MCP, sistemas multiagente, memoria, evaluación, seguridad y gobernanza.
¿Qué es la inteligencia artificial agéntica?
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La inteligencia artificial agéntica se refiere a sistemas de IA capaces de planificar, ejecutar acciones y evaluar sus resultados para completar tareas con cierto nivel de autonomía. En el curso se estudia cómo integrar estos agentes en el ciclo de vida del desarrollo de software y cómo controlar sus acciones mediante flujos de trabajo y mecanismos de GitHub.
¿Qué aprenderé en el curso GH-600?
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Aprenderás a diseñar arquitecturas de agentes, definir sus responsabilidades dentro del SDLC, configurar herramientas y entornos de ejecución, utilizar servidores MCP, administrar memoria y estado, evaluar resultados y coordinar sistemas multiagente. También conocerás cómo aplicar controles de seguridad, gobernanza, trazabilidad y supervisión humana.
¿Cómo se utiliza GitHub para desarrollar sistemas de IA agéntica?
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GitHub puede funcionar como sistema de registro y plano de control para coordinar las actividades de los agentes de IA. Mediante repositorios, ramas, solicitudes de incorporación de cambios, reglas, permisos, flujos de trabajo y puertas de calidad es posible supervisar, documentar y controlar las acciones realizadas por los agentes.
¿Qué es MCP y cómo se utiliza en los agentes de IA?
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MCP, o Model Context Protocol, permite que los agentes interactúen con herramientas, servicios y fuentes de información externas. En el curso se revisan servidores MCP, registros, listas de autorización, contextos de ejecución y límites de seguridad para que los agentes utilicen estas herramientas de manera controlada.
¿El curso enseña a desarrollar sistemas multiagente?
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Sí. El programa incluye el diseño y la orquestación de sistemas formados por varios agentes. Aprenderás a asignar responsabilidades, aislar ejecuciones, administrar permisos, coordinar artefactos, detectar conflictos y establecer mecanismos seguros de diagnóstico y recuperación.
¿Cómo se controla la seguridad de los agentes de IA en GitHub?
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El curso aborda la aplicación de controles nativos de GitHub, límites de autonomía, aprobaciones humanas, privilegios mínimos, reglas de acceso, trazabilidad y auditoría. Estos mecanismos ayudan a reducir riesgos y a mantener las acciones de los agentes dentro de condiciones previamente establecidas.
¿Cómo se evalúa el desempeño de un agente de inteligencia artificial?
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Se evalúa mediante señales de éxito, puertas de calidad, evidencia generada durante la ejecución y análisis de errores. El curso también explica cómo mejorar el comportamiento del agente, administrar la deriva de contexto y mantener la continuidad de la memoria y el estado entre herramientas y entornos.
¿A quién está dirigido el curso GH-600?
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Está dirigido a desarrolladores, arquitectos de software, ingenieros de plataforma, especialistas en DevOps, ingenieros de seguridad, administradores de producto y profesionales responsables de implementar o gobernar agentes de IA dentro de flujos de desarrollo de software basados en GitHub.
¿Cuáles son los requisitos previos para tomar el curso?
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Se recomienda contar con una cuenta de GitHub, conocimientos básicos de inteligencia artificial y familiaridad con repositorios, ramas y solicitudes de incorporación de cambios. También es conveniente comprender los conceptos generales de integración y entrega continuas, conocidos como CI/CD.
¿Cuál es la duración del curso GH-600?
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La duración oficial indicada en el temario es de un día. La distribución de actividades, sesiones y prácticas puede variar según la modalidad contratada.
¿En qué modalidades se imparte el curso?
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El curso puede contratarse en línea con instructor en vivo para grupos privados desde tres participantes. También está disponible en modalidad de autoestudio con soporte de instructor, con acceso a la plataforma las 24 horas durante tres meses y sesiones semanales en vivo para resolver dudas.
¿El curso incluye laboratorios prácticos?
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Sí. El curso incluye laboratorios oficiales para aplicar los conocimientos en situaciones prácticas. Estos laboratorios tienen una estructura estandarizada y no pueden adaptarse a los procesos particulares de cada empresa, pero permiten realizar las actividades sin que los participantes deban contar con licencias propias para las prácticas.
¿El curso GH-600 prepara para una certificación?
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El curso está relacionado con la certificación GitHub Certified: Agentic AI Developer, orientada a validar conocimientos sobre desarrollo, operación, supervisión y gobierno de sistemas de inteligencia artificial agéntica con GitHub.
¿El examen de certificación está incluido?
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No. El examen de GitHub Certified: Agentic AI Developer no está incluido en el precio del curso. Sin embargo, puede adquirirse por medio de ExecuTrain para presentarlo posteriormente y buscar la certificación correspondiente.
¿Este curso es adecuado para principiantes?
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No está diseñado como un curso introductorio absoluto. Para aprovechar mejor la capacitación se recomienda conocer los fundamentos de GitHub, inteligencia artificial, desarrollo de software y CI/CD. Los participantes sin esta experiencia pueden requerir formación previa antes de estudiar sistemas de IA agéntica en entornos productivos.
Invierte en tu FUTURO
¿Por qué aprender a Desarrollar sistemas de IA agéntica con GitHub?
Aprender a desarrollar sistemas de inteligencia artificial agéntica con GitHub permite integrar agentes autónomos en el ciclo de vida del desarrollo de software con mayor control, seguridad y trazabilidad. GitHub puede funcionar como sistema de registro y plano de control para coordinar las acciones de los agentes, supervisar sus resultados y aplicar reglas de gobernanza durante la planificación, ejecución y evaluación de tareas. Estas capacidades ayudan a las organizaciones a aprovechar la automatización basada en IA sin perder visibilidad sobre la calidad del código, los permisos, los riesgos y la intervención humana.
1. Automatizar el desarrollo con mayor control
Los agentes de IA pueden participar en diferentes etapas del SDLC, desde la planificación y generación de código hasta la evaluación de resultados. GitHub permite establecer entradas, salidas, criterios de éxito, revisiones y puertas de calidad para mantener el trabajo automatizado dentro de límites definidos.
2. Crear sistemas multiagente seguros y escalables
Mediante flujos de trabajo de GitHub es posible coordinar varios agentes, separar sus responsabilidades y controlar su ejecución con ramas, permisos, artefactos y reglas de simultaneidad. Esto facilita la detección de conflictos, el diagnóstico de errores y la recuperación segura en procesos de mayor complejidad.
3. Fortalecer la gobernanza y la confiabilidad de la IA
El uso de controles nativos de GitHub permite implementar aprobaciones humanas, privilegios mínimos, trazabilidad y auditoría de las acciones realizadas por los agentes. Así, las empresas pueden operar sistemas de IA agéntica de manera más segura, observable y responsable en entornos de producción.
¿Deseas conocer más acerca de nuestros servicios?
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Prepara a tu equipo para desarrollar la próxima generación de soluciones con IA
Capacitar a tu personal en sistemas de inteligencia artificial agéntica con GitHub permite que los equipos de desarrollo, DevOps, arquitectura y seguridad adopten agentes de IA con criterios claros de control, calidad y gobernanza. Esta formación ayuda a integrar la automatización en el ciclo de vida del software, coordinar sistemas multiagente, supervisar resultados y aplicar controles de seguridad, trazabilidad e intervención humana para operar soluciones de IA de manera confiable en entornos productivos.
Lleva a tu equipo del uso de la IA al desarrollo seguro de sistemas agénticos.
V E R C U R S O S R E L A C I O N A D O S
Curso GH-900 GitHub Foundations
Fundamentos de GitHub te presenta los conceptos, funciones y productos fundamentales de GitHub. Descubrirás las ventajas de usar GitHub como plataforma colaborativa y explorarás sus funciones principales, como la gestión de repositorios, las confirmaciones, las ramas y la fusión.
Curso GH-300 GitHub Copilot
Este curso explora el uso de la IA en el contexto de GitHub Copilot, una herramienta de IA generativa para desarrolladores. Proporciona a los usuarios los conocimientos y las habilidades para usar Copilot eficazmente, mitigando al mismo tiempo los posibles riesgos éticos y operativos asociados con el uso de la IA.
Curso GH-500 GitHub Advanced Security
GitHub Advanced Security (GHAS) desempeña un papel crucial en la mejora de la seguridad de los proyectos de desarrollo de software en GitHub. Proporciona un conjunto completo de herramientas y funciones diseñadas para identificar y abordar vulnerabilidades de seguridad durante todo el ciclo de desarrollo.