Module 5 principiante
Entender agentes sin hype
Versiones principiantes de loops de agentes, uso de herramientas, trabajo AI-native, sistemas agentic, agencia humana, confiabilidad, infraestructura de confianza, model routing y coordinación.
Ruta principiante
Leé estos artículos en orden
Estos artículos reflejan temas existentes de AI Lab en este módulo. Cada uno empieza con significado simple, ejemplo seguro, primeros movimientos, errores y límites antes de enlazar al tema técnico.
Paso 1
Loop de agente
Cómo los agentes observan, eligen una acción, revisan el resultado y repiten con seguridad.
Paso 2
Uso de herramientas
Cómo las herramientas les dan manos y sentidos a los agentes sin quitar la necesidad de alcance, chequeos y aprobación humana en límites riesgosos.
Paso 3
Sistemas agentic
Un mapa principiante de agentes: loop, herramientas, memoria, planificación, aprobación, confiabilidad, infraestructura de confianza y coordinación.
Paso 4
Trabajo AI-native
Una guía principiante para ver la IA como una nueva forma de estructurar trabajo, no solo como un chatbot más rápido.
Paso 5
Agencia humana
Por qué los sistemas de agentes responsables necesitan autoridad humana real, no solo un prompt decorativo de aprobación.
Paso 6
Inteligente no es confiable
Por qué respuestas impresionantes de IA no son lo mismo que sistemas confiables.
Paso 7
Confianza con evidencia
Una guía simple para confiar en agentes solo cuando pueden mostrar qué pasó, qué se chequeó y cuándo decide una persona.
Paso 8
Elegir modelo como diseño
Una guía principiante para elegir la ruta de modelo correcta según tarea, riesgo, costo y límite de decisión humana.
Paso 9
Patrones LLM-a-LLM
Una guía principiante sobre cuándo conviene que modelos hablen con otros modelos y cuándo eso solo agrega ruido.
Paso 10
Coordinación multi-agente
Una guía principiante sobre por qué agregar agentes crea trabajo de coordinación, no inteligencia automática.
Profundizar después
Cuando quieras el módulo técnico
La ruta principiante da la base en lenguaje claro. El módulo completo de AI Lab conserva la estructura técnica para estudiar con más profundidad.