Muchas personas quieren empezar con los agentes inteligentes de IA, pero se quedan atascadas porque no entienden la lógica subyacente, solo saben aplicar directamente productos ya hechos por otros, no pueden personalizar flujos de trabajo según sus necesidades y no saben cómo abordar tareas complejas de procesamiento de datos o automatización de múltiples pasos. Para dominar realmente los agentes inteligentes, no basta con quedarse en el nivel de simples prompts, hay que comprender a fondo componentes clave como nodos, variables, bucles y bases de conocimiento. Este curso sistemático de agentes inteligentes de 0 a 1 en 2026 está dirigido a estudiantes sin conocimientos previos y explica progresivamente el sistema completo de conocimientos sobre agentes inteligentes. El curso comienza con el registro en la plataforma y el reconocimiento de la interfaz, primero implementa la configuración del complemento de edición inteligente, desglosa la lógica subyacente de la edición inteligente y la acompaña con casos prácticos; también incluye el flujo de trabajo completo de restauración de fotos antiguas, para experimentar rápidamente los efectos de la automatización con IA.

El curso profundiza en los conceptos básicos de los grandes modelos, comprende la lógica de emisión de prompts y te presenta las unidades centrales para construir flujos automatizados: nodos, complementos y variables, entiende las reglas de consumo de Tokens y créditos, y aprende a controlar razonablemente los costos de uso. Después, profundiza en las bases de la codificación, aprende la clasificación de variables, JSON y arrays, utiliza JSON para estandarizar la entrada y salida de los agentes inteligentes y lograr la transmisión de datos estructurados.

El módulo avanzado se centra en selectores, bucles, procesamiento por lotes y agregación de variables, para que los agentes inteligentes completen automáticamente juicios de derivación, tareas repetitivas y procesamiento de datos a gran escala. También cubre capacidades multimedia: síntesis de voz, generación de imágenes, generación de video con IA y limpieza de texto, que se pueden usar directamente para crear portadas, ilustraciones y narraciones de video, abriendo toda la cadena de producción de contenido.

También se aprenderá la configuración de complementos de grandes modelos, selección de modelos, habilidades personalizadas, capacidad de reconocimiento visual y optimización avanzada de prompts. Domina las técnicas prácticas de todo el flujo de trabajo, con un proyecto práctico integral sobre personajes históricos que conecta y aplica todo lo aprendido. Finalmente, se explica en detalle el principio subyacente de la base de conocimiento RAG, se crea y se monta paso a paso una base de conocimiento exclusiva, para que el agente inteligente pueda leer materiales privados y lograr preguntas y respuestas de conocimiento especializado.

Toda la formación combina teoría con práctica, cada punto de conocimiento va acompañado de una demostración, desde el componente más pequeño hasta el proyecto completo se construye gradualmente. Después de aprender, podrás diseñar de forma independiente tu propio flujo de trabajo de automatización con IA, utilizado para edición de contenido, producción de imágenes y videos, preguntas y respuestas sobre materiales privados y procesamiento por lotes de diversos trabajos repetitivos. Sin necesidad de escribir código ni entender de tecnología, solo con saber usar una computadora podrás seguirlo, logrando realmente que una persona rinda como un equipo completo y aumente su eficiencia laboral.

Al terminar este curso, podrás diseñar de forma independiente tu propio flujo de trabajo, descomponer, diseñar y construir procesos automatizados según necesidades reales; dominarás todas las funciones principales de la plataforma Coze, desde nodos hasta complementos, desde configuración de modelos hasta bases de conocimiento, todo lo tendrás bien aprendido; contarás con un conjunto completo de proyectos prácticos, incluidos restauración de fotos antiguas, videos de personajes históricos, bases de conocimiento inteligentes y otros resultados demostrables y aplicables, formando un pensamiento inteligente y construyendo una competitividad a largo plazo.

• 1.Guía para agregar el complemento de edición inteligente
• 2.Guía completa de configuración del asistente de edición inteligente
• 3.Desglose del principio de edición inteligente y casos prácticos

• 4.Registro de cuenta e introducción a la interfaz
• 5.Flujo de trabajo de restauración de fotos antiguas

• 6.El supercerebro de la era inteligente de los grandes modelos
• 7.Los prompts dan instrucciones al agente inteligente como un jefe
• 8.Bloques para automatizar la construcción de nodos
• 9.Los plugins amplían infinitamente las supercapacidades del agente
• 10.Las variables dan memoria al agente
• 11.Tokens: comprende el recuento y el coste del modelo
• 12.Créditos: uso eficiente de los recursos de la plataforma

• 13.Tipos de variables: texto, número y valor booleano
• 14.JSON: el lenguaje universal del mundo inteligente
• 15.Arrays JSON: procesamiento por lotes de múltiples conjuntos de datos
• 16.Práctica: usar JSON para estandarizar la entrada y salida

• 17.Selector: el cruce inteligente de derivación del agente
• 18.Bucles: deja que el agente haga el trabajo repetitivo por ti
• 19.Procesamiento por lotes: la herramienta para la concurrencia a gran escala
• 20.Diferencia entre bucles y procesamiento por lotes
• 21.Agregación de variables: la confluencia de múltiples flujos de datos
• 22.Síntesis de voz para añadir narración inteligente a los videos
• 23.Generación de imágenes para crear portadas e ilustraciones personalizadas
• 24.Generación de video: la magia de convertir texto en video
• 25.Procesamiento de texto: limpieza y formateo de datos

• 26.Introducción a las funciones de los plugins de grandes modelos
• 27.Configuración de modelos: elegir el cerebro adecuado según el escenario
• 28.Configuración de habilidades: añadir capacidades específicas al modelo
• 29.Comprensión visual: permitir que el agente entienda imágenes y videos
• 30.Optimización avanzada de prompts para mejorar la salida del gran modelo

• 31.Técnicas de operación de flujos de trabajo
• 32.La vida de personajes históricos, parte 1
• 33.La vida de personajes históricos, parte 2
• 34.La vida de personajes históricos, parte 3

• 35.Explicación del principio de RAG en la base de conocimientos
• 36.Crear y usar la base de conocimientos

💡 Consejo de aprendizaje:El contenido del tutorial se basa en las prácticas del sector en el momento de su publicación; se recomienda combinarlo con las reglas más recientes de la plataforma actual al estudiarlo.