Production-grade Claude stack.
Construye agentes con loops ReAct, MCPs custom en Python y sistemas de memoria persistente. Despliega en producción. Mide costos. Evalúa el comportamiento. 4 semanas técnicas, contenido enfocado.
from pypro.engineering import claude_stack
# Agentes, MCPs, evals.
claude_stack.deploy(env='production')$299 USD$5,999 MXN · 8 sesiones en vivo · Repo con todo el código · Discord técnico
Esto no es para principiantes.
Si llegaste por mis videos de Bayes, K-means, GAF o Gradient Boosting, sabes qué tipo de contenido produzco. Este bootcamp es la versión seria de eso, aplicada a IA en producción.
No vamos a hablar de qué es un prompt. Vamos a construir agentes con loops de razonamiento, MCPs custom en Python con FastMCP, sistemas de memoria estilo el LLM Wiki de Karpathy, y los vamos a evaluar con suites propias.
Si tu reacción al ver MCPs custom escritos en TypeScript es "espera, yo quiero entender esto bien, no superficialmente", bienvenido.
Data scientists, ingenieros de software, ML engineers, profesionistas técnicos LATAM 25 a 44 años.
Ya programan en Python o algo equivalente, y están viendo cómo IA aplicada está cambiando su trabajo formal.
- Llevas 3+ años en industria y necesitas subir nivel real, no aprender lo que ya sabes.
- Has jugado con la API de Claude o GPT pero sientes que no estás sacando el 30% de lo que se puede.
- Te gustaría construir agentes para tu trabajo o portafolio, pero los tutoriales que encuentras son juguetes.
- Sigues a Karpathy, lees arXiv y quieres alguien que te lleve al estado del arte aplicado.
No es para gente sin base técnica. No es para gente que quiere automatizar su despacho legal. Es para ingenieros que quieren operar como ingenieros de IA.
Al final del bootcamp.
- Un agente con loop ReAct funcionando sobre un problema real tuyo, con planning y multi-step.
- Un MCP server propio escrito en Python con FastMCP, conectado a Claude Code.
- Sistema de memoria persistente estilo el LLM Wiki de Karpathy, implementado para tu agente.
- Suite de evals midiendo qué tan bien se comporta tu agente en casos límite.
- Agente desplegado en producción con dashboard de observabilidad: costos, latencia, errores monitoreados.
- Comparativa funcional entre Claude Code, Hermes Agent y Clawdbot resolviendo el mismo problema.
- Demo Day grabado presentando tu sistema en vivo.
8 sesiones, 4 semanas, 2 horas cada una.
Semana 1 · Fundamentos de aplicaciones con LLMs
Arquitectura de aplicaciones con LLMs: del prompt al pipeline. Cómo se diseña un sistema serio.
Claude API a fondo: tool use, structured outputs, prompt caching. Mediciones reales de costo por llamada.
Semana 2 · Agentes
Comparativa de agentes: Claude Code vs Hermes Agent vs Clawdbot. Cuándo cada uno gana, con código corriendo en vivo.
Construyendo agentes desde cero: loop ReAct, planning, multi-step. Tu agente operando sobre un caso real tuyo.
Semana 3 · Memoria y MCPs
Memory y context windows: el LLM Wiki pattern de Karpathy en producción. "The wiki is a persistent, compounding artifact." Implementación real, no teoría.
MCPs custom con Python y FastMCP. Tu propio servidor MCP conectado a Claude Code, paso a paso.
Semana 4 · Producción
Evaluación de agentes: cómo mides que tu IA no se rompe. Suites de evals, métricas, casos límite.
Despliegue, observabilidad y Demo Day. Logs, costos, monitoreo en producción. Cada uno presenta su agente.
La cuarta categoría que falta.
Hay tres tipos de contenido técnico de IA en español hoy: (a) influencers que enseñan ChatGPT como buscador, (b) universidades que enseñan teoría de transformers sin aplicación, (c) cursos enterprise carísimos en inglés.
Este bootcamp es la cuarta categoría que falta: ingeniería aplicada con criterio técnico, en español, a precio razonable, con casos reales y código que funciona.
Lo que sí te garantizo:
- Cada componente que construimos lo he construido yo en producción para Quant Consulting, Breeze, PyPro o ViX.
- Las decisiones de stack (FastMCP, Hermes, Karpathy memory) son las que están ganando en arXiv y X este mes, no de hace dos años.
- Si una técnica está sobrevalorada, te lo digo. Si una herramienta es mejor para tu caso, te lo digo.
- Los evals son reales. No te vendo un agente que "funciona" sin medirlo.
Contrato de honestidad
Soy data scientist con experiencia operando IA en producción, no ingeniero de Anthropic ni investigador de ML. Lo que enseño es ingeniería aplicada con sentido común técnico, no investigación de frontera.
Si quieres teoría profunda de mechanistic interpretability, busca un PhD. Si quieres construir cosas que funcionan, estoy aquí.
$299 USD $5,999 MXN
8 sesiones en vivo, grabaciones, acceso a Discord técnico post-bootcamp, repo público con todo el código, plantillas de MCPs y agentes, Demo Day grabado.
Costos adicionales transparentes: Claude Pro $20 USD/mes (necesario), gastos de API durante el bootcamp para evals y deploys (estimado $10 a $30 USD totales según tu volumen). Total mensual recurrente estimado: $20 a $50 USD.
Preguntas que recibo seguido.
Python intermedio. Conoces clases, async, requests/httpx. Has tocado una API alguna vez. Sabes qué es un repo y cómo clonarlo. Si no, considera la versión "AI desde cero", que es lo correcto para empezar antes de venir aquí.
Cualquiera. Hago demos en Mac. WSL funciona perfectamente para Windows. Linux nativo es ideal.
Sí. Cada sesión deja código corriendo y un siguiente paso. No funciona si solo asistes pasivamente.
El backbone es Claude (es el modelo más capaz para tool use, agentes y código). Pero hablamos de cuándo otros modelos ganan, con benchmarks reales. Sin religión.
Horario 8 a 10pm CDMX. Argentina y Chile, 11pm a 1am. España, 4 a 6am del día siguiente. Si te queda lejos, las grabaciones llegan al día siguiente y participas en Discord. Sé honesto contigo: si no puedes ir a 4 de las 8 sesiones en vivo, considera la versión asincrónica (cuando exista).
Reembolso completo si te sales antes de sesión 3. Después no.
Anótate al waitlist.
Cuando confirme fechas finales, los del waitlist tienen 48 horas de prioridad. No spam: solo aviso cuando esto exista de verdad.
Sin spam. Sin tarjeta. Solo te aviso cuando confirme fechas.