Curso de
Prompt Engineering
para Agentes de Inteligencia Artificial
Este curso de prompt engineering para agentes de inteligencia artificial está orientado a profesionales y empresas que quieren ir más allá del uso puntual de la IA y empezar a diseñar agentes capaces de ejecutar tareas de forma consistente.
La formación se centra en cómo crear instrucciones claras, estables y escalables para agentes de IA, evitando errores comunes como ambigüedad, comportamientos impredecibles o dependencia excesiva del usuario.
El curso aborda el diseño de prompts como una pieza clave dentro de procesos empresariales reales, ayudando a entender cómo los agentes interpretan órdenes, toman decisiones y colaboran con herramientas y personas sin perder control ni fiabilidad.
Público objetivo
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Profesionales que ya han realizado:
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un curso básico de IA aplicada, y/o
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un curso de Prompt Engineering para profesionales
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Perfiles técnicos no programadores (consultores, automatizadores, analistas, formadores avanzados)
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Responsables de innovación, procesos o automatización
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Personas que diseñan o supervisan agentes de IA en entornos empresariales
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Empresas que trabajan con agentes basados en LLMs (con o sin herramientas externas)
Este curso no es de iniciación. Está orientado a usuarios con experiencia previa en IA y prompting.
Objetivos de la formación
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Reforzar los fundamentos clave de IA necesarios para trabajar con agentes
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Comprender en profundidad la diferencia entre modelos, asistentes y agentes
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Entender cómo “razona” y actúa un agente de IA
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Aprender a diseñar prompts complejos y estructurados para agentes
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Maximizar la fiabilidad, coherencia y autonomía de un agente
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Reducir errores, comportamientos inesperados y resultados inestables
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Diseñar prompts pensados para ejecución continua, no para respuestas únicas
Resultados del aprendizaje
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Diferenciar claramente entre LLMs, asistentes y agentes de IA
- Comprender cómo un agente interpreta objetivos, reglas y contexto
- Diseñar prompts orientados a comportamiento, no solo a respuesta
- Estructurar prompts avanzados con roles, reglas, límites y prioridades
- Controlar la toma de decisiones del agente mediante instrucciones claras
- Anticipar errores, bucles y desviaciones de un agente
- Mejorar la autonomía del agente sin perder control humano
Programa del curso
Bloque 1. Repaso de fundamentos de IA aplicados a agentes
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Qué es un LLM y qué papel juega en un agente
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IA generativa vs automatización clásica
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Por qué los agentes son un cambio de paradigma
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Qué puede y qué no puede hacer un agente
👉 Objetivo: alinear conceptos antes de entrar en diseño avanzado.
Bloque 2. Modelos, asistentes y agentes: diferencias clave
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Qué es un modelo de lenguaje
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Qué es un asistente y cómo se comporta
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Qué es un agente y qué lo hace diferente
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Autonomía, objetivos, herramientas y memoria
👉 Objetivo: entender por qué el prompting para agentes es distinto.
Bloque 3. Cómo “piensa” y actúa un agente de IA
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Ciclo de decisión de un agente
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Interpretación de objetivos
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Uso de contexto, memoria y estado
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Riesgos de ambigüedad en agentes
👉 Objetivo: diseñar prompts acordes al funcionamiento real del agente.
Bloque 4. Prompt Engineering avanzado para agentes de IA
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Diferencias entre prompt conversacional y prompt de agente
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Instrucciones persistentes vs instrucciones puntuales
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Jerarquía de órdenes, reglas y objetivos
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Control de tono, estilo y comportamiento
👉 Objetivo: aprender a escribir prompts que gobiernan acciones.
Bloque 5. Estructura de un prompt completo para agentes
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Definición de rol y propósito
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Objetivos principales y secundarios
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Reglas, límites y prohibiciones
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Criterios de decisión y validación
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Formato de salida esperado
👉 Objetivo: construir prompts robustos, claros y reutilizables.
Bloque 6. Gestión de errores, límites y comportamientos no deseados
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Errores frecuentes en agentes mal diseñados
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Bucles, sobre-optimización y desviaciones
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Cómo guiar al agente cuando falla
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Cuándo intervenir manualmente
👉 Objetivo: reducir riesgos y mejorar estabilidad.
Bloque 7. Casos prácticos de Prompt Engineering para agentes
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Ejemplos de prompts reales para agentes empresariales
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Análisis de prompts mal diseñados
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Mejora progresiva de un prompt de agente
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Buenas prácticas finales
👉 Objetivo: consolidar el aprendizaje con ejemplos reales.
Metodología
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Explicaciones técnicas claras pero orientadas a uso real
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Análisis de prompts complejos paso a paso
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Ejemplos prácticos y comparativos
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Enfoque didáctico, sin teoría innecesaria
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Aprendizaje basado en diseño y mejora continua
Valor diferencial del curso
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Curso específico para agentes, no para asistentes
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Va más allá del prompting clásico
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Enfoque en comportamiento, control y autonomía
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Reduce errores comunes en agentes mal diseñados
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Base sólida para automatización avanzada y sistemas multiagente