Anthropic. Tres ingenieros de Anthropic recorren los errores más comunes que observan: agentes que no saben cuándo detenerse, exceso de instrucciones en el prompt del sistema en lugar de corregir el entorno y el coste de diseños multiagente que nadie necesitaba. Resulta útil después de la charla de Barry, pues muestra los mismos patrones desde otro ángulo.
El catálogo de problemas también sirve como lista de comprobación: reglas de parada, decisión entre corregir el prompt o el entorno y necesidad real del diseño multiagente.
Reconocerás errores comunes antes de añadir varios agentes, prompts complejos o estado oculto.
Ver primero la elección principal; esta charla parte de la misma base y añade problemas observados en la práctica.
Última revisión: 18 may 2026
Continúa por el mismo itinerario de aprendizaje con los siguientes vídeos complementarios seleccionados.
190 minutosPodrás crear un agente LangGraph con estado tipado, enrutamiento condicional, puntos de control y herramientas, y valorar dónde compensa esa explicitud.
8 minutosComprenderás cómo falla el contexto largo ante la ambigüedad y los distractores, y diseñarás pruebas que cubran ese riesgo.
7 minutosSepararás las decisiones sobre memoria a corto y largo plazo y decidirás cuándo debe escribir memoria el agente.
Cursos externos seleccionados para profundizar en este tema.
Microsoft (open-source, via GitHub Pages)Microsoft Copilot Studio team
The deeper, production-minded counterpart to our beginner no-code pick: a free, open-source, rank-based curriculum that takes you from zero Copilot Studio experience through MCP integrations and multi-agent orchestration, all without writing traditional code. It's the no-code answer to 'now I want to go further than a quick-start,' which our catalog didn't have.
Anthropic AcademyAnthropic Academy
MCP es el protocolo que está sustituyendo discretamente las integraciones específicas para cada herramienta en todo el ecosistema de IA. Apréndelo de la fuente original. Al terminar, habrás creado y desplegado tu propio servidor MCP, conectado a él un cliente de LLM y comprendido por qué este estándar es lo más parecido a USB-C que existe en el sector.
DeepLearning.AIJoão Moura (Founder, CrewAI)
Doubles as our sales and customer-support vertical pick and a genuinely practical agent-building course: you build an agentic sales pipeline (lead scoring, personalized outreach) and a customer-support data-insights pipeline as two of the five hands-on projects, taught by CrewAI's own founder. Requires basic Python, so it sits with our other builder-track courses rather than the no-code picks.
