Prompteo
Suscripción

Curso de Sistemas multiagente

Diseñá, orquestá y evaluá un equipo de agentes en vez de uno solo: cuándo el multiagente vale su costo en tokens, qué topologías están documentadas, cómo se aísla el contexto, qué debe llevar un contrato de delegación y cómo se mide el sistema entero.

Unidades
6 unidades
Lecciones
15 lecciones
Ejercicios
115 ejercicios
Niveles
Básico → Avanzado

Este curso es para suscriptores. Escribime para sumarte.

Ver la ruta de aprendizaje completa

Niveles del curso

  • Básico

    2 unidades · 5 lecciones

  • Intermedio

    2 unidades · 5 lecciones

  • Avanzado

    2 unidades · 5 lecciones

Temario completo

  1. 1. Cuándo conviene un equipo

    Básico

    Lo que cuesta realmente pasar de un agente a varios, qué tareas lo justifican y por qué la recomendación documentada es exprimir primero un solo agente.

    Antes de diseñar topologías conviene una pregunta incómoda: ¿hace falta un equipo?

    Lecciones

    • El costo real de un equipo
    • Un solo agente primero

  2. 2. Topologías documentadas

    Básico

    Workflows contra agentes, los patrones de orquestación que la documentación describe uno por uno, y la diferencia entre coordinar como manager y transferir el control con un handoff.

    Anthropic separa las dos familias por quién controla el camino. En un workflow, modelos y herramientas se orquestan por caminos de código predefinidos. En un agente, el modelo dirige dinámicamente su proceso y su uso de herramientas. El bloque básico de ambos es el mismo: un LLM aumentado con retrieval, herramientas y memoria.

    Lecciones

    • Workflows y agentes
    • Patrones de orquestación
    • Manager y handoff

  3. 3. Contexto aislado

    Intermedio

    Por qué el contexto es un recurso finito, qué cruza exactamente la frontera de un subagente y cómo se sostiene la memoria fuera de la ventana.

    El contexto es un recurso finito con rendimientos marginales decrecientes. El efecto se llama context rot: al crecer los tokens en la ventana, cae la exactitud con que el modelo recupera lo que hay ahí. Es un gradiente, no un precipicio. Y todo se acumula en la sesión: system prompt, definiciones de herramientas, historial, entradas y salidas. Por eso hasta la lista de herramientas de un subagente es una decisión de contexto.

    Lecciones

    • El contexto es finito
    • La frontera del subagente
    • Memoria fuera de la ventana

  4. 4. Contratos de delegación

    Intermedio

    Qué tiene que llevar un encargo para que un worker no duplique trabajo ni deje huecos, y qué cambia cuando en vez de delegar se transfiere el control.

    El mensaje con el que un coordinador delega es el contrato entero. En un subagente aislado, el único contenido que cruza del padre al worker es ese string: si una ruta de archivo, un mensaje de error o una decisión no están ahí, el worker no los tiene.

    Lecciones

    • Qué lleva un encargo
    • Transferir el control

  5. 5. El harness alrededor de los agentes

    Avanzado

    Lo que rodea a los agentes y decide si el sistema es operable: herramientas diseñadas para agentes, el loop y sus límites, permisos, guardrails y supervisión humana.

    Los agentes no fallan solo por su prompt: fallan por lo que los rodea. Llamamos harness a ese entorno: herramientas, loop, límites, permisos y verificación.

    Lecciones

    • Herramientas para agentes
    • El loop y sus límites
    • Permisos y guardrails

  6. 6. Evaluar el sistema

    Avanzado

    Cómo se mide un sistema multiagente: evaluaciones pequeñas desde el día uno, jueces con rúbrica, evaluación del estado final, y la observabilidad que hace posible depurar corridas no deterministas.

    Un sistema multiagente que nadie mide es una apuesta cara. Empezar no requiere un benchmark grande.

    Lecciones

    • Evals desde el día uno
    • Observar y depurar

Qué vas a saber al terminar

  • Cuándo conviene un equipo: Lo que cuesta realmente pasar de un agente a varios, qué tareas lo justifican y por qué la recomendación documentada es exprimir primero un solo agente.
  • Topologías documentadas: Workflows contra agentes, los patrones de orquestación que la documentación describe uno por uno, y la diferencia entre coordinar como manager y transferir el control con un handoff.
  • Contexto aislado: Por qué el contexto es un recurso finito, qué cruza exactamente la frontera de un subagente y cómo se sostiene la memoria fuera de la ventana.
  • Contratos de delegación: Qué tiene que llevar un encargo para que un worker no duplique trabajo ni deje huecos, y qué cambia cuando en vez de delegar se transfiere el control.
  • El harness alrededor de los agentes: Lo que rodea a los agentes y decide si el sistema es operable: herramientas diseñadas para agentes, el loop y sus límites, permisos, guardrails y supervisión humana.
  • Evaluar el sistema: Cómo se mide un sistema multiagente: evaluaciones pequeñas desde el día uno, jueces con rúbrica, evaluación del estado final, y la observabilidad que hace posible depurar corridas no deterministas.

Este curso es para suscriptores. Escribime para sumarte.

Seguí con estos cursos

Prompteo — aprendé haciendo. Hecho por Hernán de Souza · 2026

Proyecto independiente. No afiliado a Anthropic ni a Duolingo. Los nombres de productos mencionados pertenecen a sus respectivos dueños.