Track Avanzado
Cognitive
Runtime
La infraestructura cognitiva que convierte agentes en sistemas que recuerdan, observan, miden y mejoran.
5
Módulos
50
Quiz Questions
5
Code Exercises
5
Dashboards
¿Qué te diferencia después de este track?
Context Builder
Decides cuando usar context window, RAG, memoria persistente o knowledge graph. Sin adivinanzas.
Full-Stack Observability
OpenTelemetry, trazas de agentes, métricas de latencia y tokens. Sabes que pasa en cada llamada.
Decisión Traceability
Cognitive Ledger para auditar cada decisión del sistema. Compliance y debugging en un solo artefacto.
Model-Agnostic Routing
Enrutas cada petición al modelo optimo: local, cloud o hibrido. Latencia, coste y calidad balanceados.
mastery_gain_per_euro
Mides el ROI real de tu infraestructura IA. Coste por token, por usuario, por decisión. Sin sorpresas.
5 Módulos: infraestructura cognitiva completa
MÓDULO 01
Context vs RAG vs Memory vs Knowledge Graph
Las 4 estrategias de contexto para sistemas IA. Cuando usar cada una, trade-offs, patrones de combinación y anti-patterns.
MÓDULO 02
Observabilidad para sistemas de IA
OpenTelemetry, trazas de agentes, métricas de tokens y latencia. Dashboards para operar sistemas IA en producción.
MÓDULO 03
El Cognitive Ledger
Registro inmutable de decisiones del sistema. Auditoría, debugging, compliance y mejora continua en un solo artefacto.
MÓDULO 04
Model Routing: Local vs Cloud vs Híbrido
Enrutamiento inteligente de peticiones LLM. Criterios de selección, fallback chains, latencia vs calidad vs coste.
MÓDULO 05
Cost Engineering para IA
Prompt caching, token budgets, model routing por coste. Reduce 60-70% sin perder calidad. Métricas de ROI real.
Alicia Sanz
Instructora IAcademy. Especialista en arquitectura de sistemas IA, observabilidad y optimización de costes en producción.
Preguntas frecuentes
¿Necesito experiencia previa con agentes IA?
Se recomienda conocimiento básico de agentes o haber completado el track Agentic Engineer. Este track asume familiaridad con LLMs, APIs y conceptos de producción.
¿Que herramientas se usan en los labs?
OpenTelemetry, Grafana, LangSmith/Langfuse, vLLM y herramientas open-source. Todo el stack es reproducible en local o en un servidor propio.
¿Es complementario al track Agentic Engineer?
Si. Agentic Engineer cubre el diseño y construcción de agentes. Cognitive Runtime cubre la infraestructura que los hace operables: memoria, observabilidad, routing y costes.
¿Los dashboards son plantillas reutilizables?
Si. Cada módulo incluye un dashboard descargable (Grafana JSON o equivalente) que puedes importar directamente en tu stack de observabilidad.