Dominando OpenAI Codex: Ingeniería de Software Agéntica
Aprenda Codex de principio a fin, desde los fundamentos de LLM hasta la entrega agéntica dirigida por MCP, BMAD y especificaciones.
Duración
3 días
Programación
Fechas flexibles
Disponible como taller interno o con calendario personalizado
Tus formadores
he/him
AI-based automation, AI-augmented software engineering, Spring, Java, web technologies
Independent IT consultant, trainer, and published author with deep expertise in Java, Spring Boot, and cloud-native architectures. As co-author of "Stratospheric: From Zero to Production with Spring Boot and AWS," Björn has helped thousands of developers navigate the path from local development to production-ready cloud deployments. He specializes in digital transformation, helping businesses automate processes, improve software quality, and make critical data accessible through well-designed APIs. His client work spans enterprise application development, architecture and design reviews, Angular and Spring Boot training, and hands-on coaching of development teams across industries. Björn brings a pragmatic, business-focused approach to technology. Whether advising on architecture decisions, conducting software quality audits, or running customized workshop formats, he focuses on delivering measurable impact and enabling teams to work independently with new technologies.
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he/him
Ingeniero Senior de Machine Learning
Ingeniero de Machine Learning y Arquitecto de Software con más de 15 años de experiencia, especializado en deep learning, NLP y sistemas basados en LLM. Fuerte enfoque en el diseño y despliegue de pipelines de IA de extremo a extremo, incluyendo el fine-tuning de modelos (LoRA/PEFT), la generación aumentada por recuperación (RAG) y la inferencia de alto rendimiento con frameworks modernos como PyTorch, Hugging Face Transformers y vLLM. Experiencia en la construcción de sistemas agénticos utilizando LangChain y LangGraph, así como en el desarrollo de servicios backend escalables en Python. Combina sólidos principios de ingeniería de software con experiencia práctica en IA centrada en datos para ofrecer soluciones robustas y listas para producción.
Ver perfilAcerca de este taller
Un taller práctico de 3 días que lleva a los participantes desde los fundamentos de los grandes modelos de lenguaje (large language models) hasta flujos de trabajo de desarrollo agéntico avanzados con OpenAI Codex. El taller está diseñado para cohortes de experiencia mixta: comienza con fundamentos conceptuales claros sobre LLMs, ventanas de contexto, límites de "prompting" y agentes estilo "harness-loop", luego avanza a flujos de trabajo prácticos con Codex que cubren comandos comunes, comandos integrados, comandos personalizados, habilidades, subagentes y memoria, y finaliza con patrones de ingeniería avanzados como integraciones MCP, flujos de trabajo de equipo estilo BMAD y desarrollo dirigido por especificaciones inspirado en GitHub Spec Kit. Al final, los participantes podrán usar Codex como una herramienta de ingeniería seria en lugar de una novedad de chat, estructurar el trabajo para una ejecución fiable y diseñar flujos de entrega agénticos que escalen desde la experimentación individual hasta la práctica disciplinada en equipo.
Agenda
Agenda del Taller
Día 1: Fundamentos para la Codificación Agéntica
- Qué son los LLMs, cómo razonan y dónde fallan
- Tokens, ventanas de contexto, límites de recuperación y compresión de "prompts"
- Del autocompletado a los agentes: bucles, planificación, herramientas y estado
- El concepto de "harness loop": percepción, decisión, acción, verificación
- Cuándo mantenerse manual y cuándo delegar en un agente
- Primeros ejercicios guiados sin automatización completa de tareas
Día 2: Fundamentos de OpenAI Codex en la Práctica
- Modelo mental de Codex: objetivos, contexto, ediciones y ejecución
- Comandos comunes para navegación, inspección e implementación
- Comandos integrados y formas seguras de usarlos en el trabajo diario
- Comandos personalizados, flujos de trabajo repetibles y hábitos de operador reutilizables
- Habilidades, subagentes y memoria como multiplicadores de fuerza
- Tareas prácticas que van desde pequeñas ediciones hasta implementaciones de varios pasos
Día 3: Flujos de Trabajo Avanzados de Ingeniería Agéntica
- Arquitectura MCP: herramientas, contratos, esquemas y límites de confianza
- Diseño de agentes que usan herramientas y que permanecen observables y seguros
- Colaboración estilo BMAD y flujos de trabajo de IA basados en roles
- Desarrollo dirigido por especificaciones con una mentalidad GitHub Spec Kit
- Convertir requisitos en planes, planes en ejecución, ejecución en revisión
- Proyecto final: entregar un flujo de trabajo Codex "spec-first" con herramientas, memoria y verificación
Desde
1390,00 €
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