Curso OpenAI Agent Builder, 1:1.Diseñas y despliegas tus agentes IA.
Un experto en OpenAI Agent Builder abre tu caso de uso contigo y construye lo que importa: un workflow de agente visual en el canvas, tools y guardrails, la conexión a tus datos y MCP, y luego el despliegue con ChatKit o la API. Partimos de tu caso real, no de teoría.
★★★★★ 4,7/5 · +300 pros formados · Certificada France Num
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Freepik SpacesEntregamos agentes OpenAI para clientes reales, no solo en teoría.
La mayoría de los cursos de Agent Builder son tutoriales grabados por personas que abrieron la herramienta la víspera. En Hack'celeration es al revés: diseñar workflows en el canvas, conectar tools y guardrails, enlazar servidores MCP, desplegar con ChatKit y la API, es nuestro día a día de agencia. Todo lo que te enseñamos lo practicamos sobre agentes en producción. Conocemos las trampas (el agente sin guardrail que se descarrila, el MCP mal definido, el bucle que dispara la factura de tokens) porque ya las hemos resuelto.
- Entregamos agentes OpenAI para clientes reales cada semana, no solo en teoría
- Formato 1:1: el formador se adapta a tu nivel, del no-code al dev experimentado
- Te decimos cuándo Agent Builder no es la mejor opción (a veces basta código directo o un simple prompt)
- Partimos de tu caso real y tu stack, no de un ejemplo de mentira
Cuatro pilares para que tu agente pase del canvas a producción.
Un Agent Builder mal manejado es un workflow que solo habla, sin tools ni límites, nunca desplegado. La mayoría de los líos vienen del diseño y la integración, no de la herramienta. Retomamos tu caso de uso real y recorremos los cuatro pilares juntos.
- Workflow visual
Diseña tu primer agente en el canvas, sin codearlo todo
Agent Builder es el editor visual de OpenAI (lanzado dentro de AgentKit a finales de 2025): pones nodes en un canvas y conectas los pasos en lugar de escribir toda la orquestación a mano. Partimos de uno de tus casos reales (clasificar tickets, calificar leads, asistente interno) y construimos un workflow de agente que funciona de principio a fin, no una demo de mentira.
Diseñar mi agente - Tools, guardrails y lógica
Dale herramientas, y dale límites
Un agente que solo habla no sirve. Le conectamos tools (function calling, búsqueda, código), añadimos la lógica de routing y las condiciones entre nodes, y sobre todo ponemos guardrails: filtrar lo fuera de tema, bloquear datos sensibles (PII), validar las salidas. Sabes exactamente qué puede hacer tu agente, y qué no hará jamás.
Ver tools y guardrails - Conexión a tus datos
Conéctalo a tu stack, tus archivos, tus API, MCP
Un agente útil tiene acceso a tus datos reales. Conectamos tus archivos y bases de conocimiento (file search, retrieval), tus API internas, y tus servidores MCP (Model Context Protocol) para que lea y actúe en tus herramientas: CRM, base de datos, docs. Lo cableamos bien, con los scopes correctos, para que responda sobre tu contexto real y no en modo genérico.
Ver la conexión de datos - Prueba, despliegue, integración
Prueba, despliega e intégralo en tu producto
Construir el agente no basta: tiene que vivir en producción. Lo probamos (evals, casos límite, alucinaciones), lo desplegamos, y luego lo integramos con ChatKit para ponerlo como chat dentro de tu producto, o con la API en tu back-end y tus automatizaciones Make y n8n. Lo versionamos para iterar sin romper, y sales con un agente conectado donde están tus usuarios.
Planificar el despliegue
Descubre a los formadores, sal con un plan.
Deja tu email. Volvemos a ti para ponerte en contacto con un formador certificado por Hack'celeration: miramos tu caso de uso, detectamos el agente que Agent Builder puede hacerte construir y te decimos por dónde empezar. Sin compromiso, aunque no hagas el curso.
- Un diagnóstico de tu caso de uso y del agente a construir
- Los primeros pasos del workflow, por orden de prioridad
- El formato 1:1 adecuado para tu nivel y tu stack
- Una opinión honesta: Agent Builder o código según tu caso
Tu acompañamiento OpenAI Agent Builder, paso a paso.
Cinco pasos, sin saltarse ninguno. Cada uno sobre tu caso de uso real, con un entregable claro. Desde la primera sesión definimos el agente a construir. Al final, construyes y haces evolucionar tus agentes sin nosotros.
- Paso 1 · Auditoría de tu caso de uso
Definimos el agente a construir y qué debe hacer
Primera sesión, miramos lo que de verdad necesitas: clasificar tickets, calificar leads, un asistente interno sobre tu documentación, automatizar una tarea repetitiva. Definimos qué debe hacer el agente, a qué datos debe acceder, y qué no debe hacer nunca. También comprobamos si Agent Builder es la herramienta adecuada para este caso, o si un simple prompt o código directo lo haría mejor. Sales con un alcance claro y una lista de pasos, por orden de prioridad. Sin teoría, tu caso real.
- Paso 2 · Primer workflow visual
Construimos tu workflow de agente en el canvas
Abrimos Agent Builder y montamos tu primer workflow juntos. Ponemos los nodes, conectamos los pasos, configuramos el modelo y las instrucciones del agente. Aprendes a razonar en workflows (entrada, pasos, salida) en lugar de un solo prompt gigante, y a leer qué hace cada node. Al final de este paso, tienes un agente funcionando sobre tu caso, simple pero real, y sabes añadir o reorganizar pasos tú mismo.
- Paso 3 · Tools, guardrails y datos
Conectamos tools, guardrails y tus datos
Aquí es donde el agente se vuelve útil. Añadimos los tools (function calling, búsqueda, código), la lógica de routing entre nodes, y los guardrails para filtrar lo fuera de tema, bloquear PII y validar las salidas. Después lo conectamos a tus datos reales: file search sobre tus documentos, tus API internas, y tus servidores MCP para que actúe en tu CRM o base de datos. Practicas sobre tu propio stack, no una sandbox. Terminas con un agente que responde sobre tu contexto real, dentro de un marco que controlas.
- Paso 4 · Despliegue e integración
Probamos, desplegamos e integramos en tu producto
Ponemos el agente en producción. Lo probamos sobre casos límite y cazamos alucinaciones con evals, lo desplegamos, y luego lo integramos donde están tus usuarios: ChatKit para ponerlo como chat dentro de tu producto, o la API en tu back-end y tus automatizaciones Make y n8n. Lo versionamos para iterar sin romper lo que funciona. Este es el paso donde la mayoría se atasca sola. Lo recorremos hasta que tu agente esté realmente conectado.
- Paso 5 · Autonomía
Construyes y haces evolucionar tus agentes sin nosotros
El objetivo número uno: que seas autónomo. Al final del acompañamiento, sabes diseñar un workflow en Agent Builder, añadirle tools y guardrails, conectarlo a tus datos y MCP, probarlo y desplegarlo con ChatKit o la API. Ya no necesitas una agencia para entregar un agente IA. Y si quieres delegar un proyecto más grande más adelante, también tenemos una agencia OpenAI Agent Builder, pero ese no es el objetivo aquí.
Por qué formarte en 1:1 con nosotros.
- +300Pros ya formados en IA
Más de 300 personas han pasado por nuestras formaciones en Francia y Europa. Devs, fundadores, equipos de ops y soporte. No son cifras de vanidad: gente que diseñó un agente real en Agent Builder y lo puso en producción, en vez de quedarse atascada en un tutorial de YouTube.
- 4,7/5Nota sobre 334 reseñas verificadas
Nota media de 4,7 sobre 5, sobre 334 reseñas. No vamos a fingir que Agent Builder lo gestiona todo: un agente complejo necesita pruebas y seguimiento, y a veces algo de código al lado. Pero el formato 1:1 marca la diferencia para pasar del canvas a un agente que aguanta en producción.
- 1:1Un experto dedicado, no una clase de 100
No eres un número en un webinar. Un formador abre Agent Builder sobre tu caso real, mira tu stack y avanza sobre tu workflow concreto. Programamos las sesiones según tu disponibilidad, repeticiones incluidas.
Una agencia en activo, reconocida por el Estado francés.
Hack'celeration está certificada Activateur France Numérique y ostenta el título de Embajadora de la IA, otorgados por France Num a las estructuras que impulsan de verdad la transformación digital de las empresas. Sobre el terreno, entregamos agentes OpenAI para clientes cada semana: más de 300 pros formados y una nota de 4,7/5 sobre 334 reseñas verificadas, dejadas por quienes hicieron nuestros acompañamientos, no solo por el comprador.
- Certificada Activateur France Numérique
- Embajadora de la IA (France Num)
- +300 pros formados en Francia y Europa
- 4,7/5 sobre 334 reseñas verificadas
Las preguntas que más nos hacen.
¿Qué es un curso de OpenAI Agent Builder en 1:1?
Un acompañamiento individual con un experto, no una clase de 100 personas. Abrimos Agent Builder sobre tu caso real, miramos tu stack y avanzamos sobre tu workflow concreto: diseñar el agente de forma visual, añadir tools y guardrails, conectar tus datos y MCP, probar y desplegar con ChatKit o la API. Haces tus preguntas en directo, el formador adapta el ritmo a tu nivel. Programamos las sesiones según tu disponibilidad, y sales con acciones concretas cada vez. Esa es la diferencia entre ver un tutorial y de verdad poner un agente en producción.¿Cuánto cuesta el curso de OpenAI Agent Builder?
No hay un precio único. Te ponemos en contacto con un formador certificado por Hack'celeration, según tu necesidad y tu nivel. El precio varía de un formador a otro, según su perfil y el formato que encaje con tu proyecto.¿Qué es OpenAI Agent Builder y AgentKit?
Agent Builder es el editor visual de OpenAI para diseñar agentes y workflows multi-paso: pones nodes en un canvas, conectas los pasos, añades tools y guardrails, en lugar de escribir toda la orquestación a mano. Forma parte de AgentKit, la suite de OpenAI para construir agentes, que también incluye el Connector Registry, ChatKit para la interfaz de chat y herramientas de evaluación. En el curso nos centramos en Agent Builder y tocamos el resto de AgentKit según tu necesidad de despliegue.Agent Builder o codear con LangChain: ¿cuál elegir?
Depende de tu equipo y tu caso. Agent Builder es visual: ves tu workflow, iteras rápido, y un perfil menos técnico puede seguirlo, ideal para prototipar y para agentes estándar. Un framework de código como LangChain da más control fino, versionado por código y lógica a medida, a costa de más ingeniería. El buen movimiento no es uno contra otro: te ayudamos a empezar de forma visual en Agent Builder, y a pasar al lado del código (o mezclar con la API) cuando tu agente lo merece de verdad. Somos honestos sobre el límite.¿Hay que saber programar para usar Agent Builder?
No para empezar. El canvas es visual: construyes tu primer workflow, añades nodes y guardrails sin escribir código. Para tools a medida (function calling sobre tus propias API) o una integración con la API, ayuda algo de soltura técnica, pero el formato 1:1 parte de tu nivel exacto: principiante, vamos paso a paso en lo visual; dev experimentado, saltamos directo a los tools personalizados, MCP y el despliegue por la API. Aprendes justo la capa que necesitas.¿Qué es un guardrail y por qué importa?
Un guardrail es una protección que pones alrededor de tu agente para controlar lo que hace. En concreto: filtrar mensajes fuera de tema, bloquear o enmascarar datos sensibles (PII), detectar un intento de jailbreak, y validar que la salida cumple el formato esperado antes de devolverla. Sin guardrails, un agente en producción puede responder cualquier cosa o filtrar información. En el curso configuramos los guardrails sobre tu caso real para que sepas exactamente qué puede hacer tu agente, y qué rechazará.¿Puedo conectar Agent Builder a mis datos y herramientas con MCP?
Sí, y a menudo es lo que hace al agente realmente útil. Puedes darle acceso a tus archivos y bases de conocimiento (file search, retrieval), a tus API internas, y a tus servidores MCP (Model Context Protocol) para que lea y actúe en tus herramientas: CRM, base de datos, docs. El Connector Registry de AgentKit ayuda a gestionar estas conexiones. En 1:1, cableamos esto sobre tu stack real, con los scopes y permisos correctos, para que el agente responda sobre tu contexto y no en genérico.¿Cómo despliego e integro un agente de Agent Builder en mi producto?
Una vez el agente está listo y probado, tienes dos vías principales. ChatKit te permite poner una interfaz de chat limpia directamente en tu producto o web, con tu agente detrás. La API te permite llamarlo desde tu back-end, tus scripts, o herramientas no-code como Make y n8n para conectarlo a tus automatizaciones existentes. Versionamos el workflow para iterar sin romper la producción. En el curso recorremos la vía que encaja con tu producto, hasta que el agente esté realmente en línea.¿Cuánto cuesta usar un agente construido con Agent Builder?
Agent Builder es el editor; lo que pagas detrás es sobre todo el uso de los modelos de OpenAI (los tokens que consume cada llamada) y las herramientas que usa tu agente. Un workflow multi-paso con búsqueda y varios nodes consume más que una sola llamada, así que el coste depende del tráfico y la complejidad. En el curso ponemos guardrails de coste (elegir el modelo adecuado por paso, limitar el contexto, evitar bucles inútiles) para que tu agente siga siendo rentable en producción, no solo una demo.¿El curso es online o presencial?
100% online, por vídeo, en 1:1. Te unes a las sesiones desde donde estés, compartimos tu pantalla y Agent Builder sobre tu caso real en directo. Las sesiones se graban por si quieres repasarlas. El formato individual significa interacción real: no eres un número en un webinar de 100, el formador responde a tus preguntas sobre tu workflow y tu stack. Eso hace que el aprendizaje sea concreto en una herramienta tan nueva como Agent Builder.
Tu agente IA merece existir. Conoce a tu formador.
Deja tu email. Un experto que entrega agentes OpenAI a diario mira tu caso de uso y te enseña cómo pasar del canvas a un agente en producción. Sin compromiso, aunque no hagas el curso.