Totalmente práctico y aplicable
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Este programa de Claude Agent SDK para empresas es subvencionable hasta el 100%.
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Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Entender qué es Claude Agent SDK y por qué permite construir agentes usando Claude Code como librería programable.
Diferenciar Claude Agent SDK, Claude API, Claude Code CLI, Claude Desktop, MCP, herramientas y agentes gestionados.
Revisar qué problemas resuelve un agente frente a un chatbot tradicional o una simple llamada a un modelo.
Identificar capacidades clave: leer archivos, buscar en código, ejecutar comandos, editar archivos, mantener contexto y usar herramientas.
Revisar el entorno de prácticas: Python, TypeScript, Git, claves API, repositorios demo, terminal y permisos disponibles.
Instalar `claude-agent-sdk` en Python y `@anthropic-ai/claude-agent-sdk` en TypeScript.
Configurar `ANTHROPIC_API_KEY` o proveedor corporativo aprobado sin exponer secretos en código.
Ejecutar el primer agente con permisos mínimos para listar archivos, buscar patrones y resumir un repositorio.
Revisar la salida del SDK: mensajes, resultados, eventos, errores, uso y estructura general de respuesta.
Establecer metodología de trabajo del curso: diseñar, implementar, limitar, observar, probar, desplegar y optimizar.
Entender qué es Claude Agent SDK y por qué permite construir agentes usando Claude Code como librería programable.
Diferenciar Claude Agent SDK, Claude API, Claude Code CLI, Claude Desktop, MCP, herramientas y agentes gestionados.
Revisar qué problemas resuelve un agente frente a un chatbot tradicional o una simple llamada a un modelo.
Identificar capacidades clave: leer archivos, buscar en código, ejecutar comandos, editar archivos, mantener contexto y usar herramientas.
Revisar el entorno de prácticas: Python, TypeScript, Git, claves API, repositorios demo, terminal y permisos disponibles.
Instalar `claude-agent-sdk` en Python y `@anthropic-ai/claude-agent-sdk` en TypeScript.
Configurar `ANTHROPIC_API_KEY` o proveedor corporativo aprobado sin exponer secretos en código.
Ejecutar el primer agente con permisos mínimos para listar archivos, buscar patrones y resumir un repositorio.
Revisar la salida del SDK: mensajes, resultados, eventos, errores, uso y estructura general de respuesta.
Establecer metodología de trabajo del curso: diseñar, implementar, limitar, observar, probar, desplegar y optimizar.
Desarrolladores backend, full stack y platform engineers
Profesionales que necesitan crear agentes capaces de leer repositorios, ejecutar tareas, modificar código, revisar cambios, interactuar con APIs, automatizar procesos técnicos y operar dentro de flujos corporativos controlados.
Arquitectos de software e IA
Perfiles que deben diseñar soluciones agénticas escalables, seguras y mantenibles, tomando decisiones sobre sesiones, herramientas, memoria, subagentes, MCP, despliegue, aislamiento, observabilidad y costes.
Equipos DevOps, SRE y automatización
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Claude Agent SDK permite construir agentes usando Claude Code como librería programable, con herramientas integradas, contexto, sesiones y control desde Python o TypeScript.
No. La Claude API permite construir aplicaciones conversacionales o tool use a bajo nivel. Agent SDK aporta capacidades de Claude Code, agent loop, herramientas y sesiones.
Sí. El curso incluye `claude-agent-sdk`, `query()`, `ClaudeSDKClient`, opciones, sesiones, herramientas, hooks, errores, tests y despliegue.
Sí. Se trabaja `@anthropic-ai/claude-agent-sdk`, streams, opciones, integración Node.js, CLIs, servicios y despliegue corporativo.
Depende del entorno. El SDK puede incluir binario nativo como dependencia, pero se revisan alternativas y despliegue según política corporativa.
Es recomendable para despliegue y aislamiento, pero el curso puede adaptarse a sandboxes remotos o entornos corporativos donde no se permita instalar Docker localmente.
Son agentes especializados con su propio contexto, prompt y herramientas, útiles para delegar tareas como investigación, revisión, seguridad, testing o documentación.
Model Context Protocol permite conectar agentes con herramientas, datos y sistemas externos mediante servidores controlados.
Sí. Se diseñan custom tools con schema, validación, errores, permisos, auditoría y control de acceso.
Sí. Se usan hooks para auditar, bloquear, validar, transformar o controlar acciones en puntos concretos del ciclo de vida del agente.
Sí. Es uno de los ejes principales: permisos, prompt injection, secretos, sandboxing, egress, aprobación humana, auditoría y defensa en profundidad.
Sí. Se trabajan agentes para revisión de PR, generación de documentación, QA, validación de cambios, análisis de errores y automatización controlada.
Sí, pero con arquitectura adecuada: aislamiento, observabilidad, límites, credenciales seguras, persistencia, pruebas, monitorización y gobierno.
Sí. Se trabaja exportación de métricas, logs y trazas para observar herramientas, modelo, coste, sesiones, errores y latencia.
Sí. Se trabajan tokens, costes estimados, presupuestos, límites de turnos, fan-out de subagentes, caching, reporting y optimización.
Sí. Se diseñan datasets, tests, criterios de aceptación, regresión, seguridad, precisión, robustez, coste y calidad de resultados.
Revisión de código, QA, documentación, soporte, análisis de incidencias, research, automatización CI/CD, migraciones, compliance técnico y operaciones.
Sí. El curso está planteado para entornos corporativos con control de permisos, datos sensibles, aislamiento, auditoría y despliegue gobernado.
Una solución agéntica avanzada con código, prompts, tools, MCP, subagentes, hooks, permisos, observabilidad, tests, CI/CD y documentación de despliegue.
Sí. Puede adaptarse a repositorios, APIs internas, Jira, Confluence, GitHub, GitLab, documentación, observabilidad, ticketing o sistemas corporativos.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
Claude Agent SDK permite construir agentes usando Claude Code como librería programable, con herramientas integradas, contexto, sesiones y control desde Python o TypeScript.
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No. La Claude API permite construir aplicaciones conversacionales o tool use a bajo nivel. Agent SDK aporta capacidades de Claude Code, agent loop, herramientas y sesiones.
Sí. El curso incluye `claude-agent-sdk`, `query()`, `ClaudeSDKClient`, opciones, sesiones, herramientas, hooks, errores, tests y despliegue.
Sí. Se trabaja `@anthropic-ai/claude-agent-sdk`, streams, opciones, integración Node.js, CLIs, servicios y despliegue corporativo.
Depende del entorno. El SDK puede incluir binario nativo como dependencia, pero se revisan alternativas y despliegue según política corporativa.
Es recomendable para despliegue y aislamiento, pero el curso puede adaptarse a sandboxes remotos o entornos corporativos donde no se permita instalar Docker localmente.
Son agentes especializados con su propio contexto, prompt y herramientas, útiles para delegar tareas como investigación, revisión, seguridad, testing o documentación.
Model Context Protocol permite conectar agentes con herramientas, datos y sistemas externos mediante servidores controlados.
Sí. Se diseñan custom tools con schema, validación, errores, permisos, auditoría y control de acceso.
Sí. Se usan hooks para auditar, bloquear, validar, transformar o controlar acciones en puntos concretos del ciclo de vida del agente.
Sí. Es uno de los ejes principales: permisos, prompt injection, secretos, sandboxing, egress, aprobación humana, auditoría y defensa en profundidad.
Sí. Se trabajan agentes para revisión de PR, generación de documentación, QA, validación de cambios, análisis de errores y automatización controlada.
Sí, pero con arquitectura adecuada: aislamiento, observabilidad, límites, credenciales seguras, persistencia, pruebas, monitorización y gobierno.
Sí. Se trabaja exportación de métricas, logs y trazas para observar herramientas, modelo, coste, sesiones, errores y latencia.
Sí. Se trabajan tokens, costes estimados, presupuestos, límites de turnos, fan-out de subagentes, caching, reporting y optimización.
Sí. Se diseñan datasets, tests, criterios de aceptación, regresión, seguridad, precisión, robustez, coste y calidad de resultados.
Revisión de código, QA, documentación, soporte, análisis de incidencias, research, automatización CI/CD, migraciones, compliance técnico y operaciones.
Sí. El curso está planteado para entornos corporativos con control de permisos, datos sensibles, aislamiento, auditoría y despliegue gobernado.
Una solución agéntica avanzada con código, prompts, tools, MCP, subagentes, hooks, permisos, observabilidad, tests, CI/CD y documentación de despliegue.
Sí. Puede adaptarse a repositorios, APIs internas, Jira, Confluence, GitHub, GitLab, documentación, observabilidad, ticketing o sistemas corporativos.
Sí, esta formación puede ser bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, siempre que la empresa disponga de crédito formativo suficiente y se cumplan los requisitos de comunicación, asistencia y documentación exigidos.
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Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Profesionales que quieren incorporar agentes en CI/CD, mantenimiento de repositorios, análisis de incidencias, generación de informes técnicos, validación de cambios, runbooks y operaciones repetitivas.
Equipos de seguridad, gobierno y compliance técnico
Perfiles responsables de controlar permisos, credenciales, aislamiento, auditoría, datos sensibles, trazabilidad, prompt injection, uso de herramientas, políticas internas y despliegue seguro de agentes.
Data engineers y equipos de integración
Profesionales que necesitan conectar agentes con fuentes de datos, APIs, MCP servers, documentación interna, herramientas de ticketing, repositorios, sistemas de observabilidad y procesos de negocio.
Tech leads y responsables de innovación
Perfiles que deben evaluar casos de uso, priorizar pilotos, medir impacto, definir estándares, gobernar adopción interna y convertir prototipos agénticos en soluciones mantenibles.
