Un Worker convencional puede responder a una solicitud, pero muchas aplicaciones también necesitan una identidad estable que recuerde estado, coordine clientes conectados y continúe trabajo después de terminar una solicitud. Cloudflare Agents SDK proporciona ese modelo de aplicación sobre Workers y Durable Objects basados en SQLite.
El curso construye un pequeño sistema de soporte ficticio límite a límite. Empiezas sin modelo IA para que sean visibles la identidad con nombre, el estado duradero y los clientes sincronizados. Los laboratorios posteriores añaden conversación persistente, tareas programadas, herramientas seleccionadas por el modelo, aprobación explícita, una interfaz MCP de solo lectura y diagnóstico práctico del enrutamiento. Cada concepto aparece junto a la necesidad de aplicación que lo motiva, por lo que no se requiere experiencia previa con Agents SDK.
El curso contiene 8 laboratorios guiados y 1 reto independiente de reparación de aprobación. Los laboratorios guiados presentan cada capacidad antes del reto independiente.
Qué aprenderás
- Crear un agente de soporte con nombre: dirigir nombres estables, persistir estado de soporte y demostrar aislamiento entre instancias Agent.
- Sincronizar un panel de soporte: conectar dos clientes de navegador y observar actualizaciones en tiempo real del estado controlado por el servidor.
- Transmitir una conversación persistente: transmitir una respuesta limitada y restaurar el historial duradero después de reconectar.
- Programar un seguimiento de soporte: registrar, revisar, completar y cancelar tareas Agent persistentes.
- Añadir herramientas de soporte validadas: conectar herramientas seleccionadas por el modelo a registros ficticios con esquemas y comprobaciones de alcance en el servidor.
- Exigir aprobación para cambios de registros: pausar un efecto para una decisión humana y hacer seguras las entregas repetidas.
- Publicar una herramienta MCP de solo lectura: exponer una búsqueda ficticia estrictamente validada mediante transporte MCP remoto.
- Diagnosticar una sesión Agent mal dirigida: reparar el nombre Agent seleccionado sin perder historial ni debilitar aislamiento.
- Actualización de soporte no aprobada: reparar de forma independiente la aprobación antes del efecto y el comportamiento exactamente una vez en un Agent proporcionado.
A quién va dirigido este curso
Desarrolladores familiarizados con Workers y Durable Objects que quieren construir asistentes con estado y clientes coordinados.
Requisitos previos: Completa Cloudflare Durable Objects for Beginners y Connect LabEx to Your Cloudflare Account. Debes reconocer un pequeño Worker TypeScript y la idea de un Durable Object por nombre estable; el curso presenta Agents SDK desde el principio.
Entorno de aprendizaje: Usa tu propia cuenta Cloudflare dedicada al aprendizaje. Cada unidad empieza en una VM nueva, autoriza Wrangler por separado, crea recursos desechables con nombres únicos y termina eliminándolos y cerrando sesión. Los ejercicios mantienen recursos Workers Free limitados; los laboratorios con modelos usan pocas llamadas de inferencia alojadas por Cloudflare.
Preguntas frecuentes
¿Necesito experiencia previa con Agents SDK o IA?
No se requiere experiencia previa con Agents SDK. Los dos primeros laboratorios no usan modelo IA para comprender primero identidad con nombre, estado duradero y clientes sincronizados. Los laboratorios con modelos requieren fundamentos de Workers AI.
¿Puede el modelo modificar un registro directamente?
Una llamada propuesta a herramienta debe pasar comprobaciones de esquema y alcance en el servidor. El laboratorio de aprobación pausa un efecto para una decisión humana y hace seguras las entregas repetidas; el reto comprueba la aprobación antes del efecto.
¿Qué sucede cuando un cliente se reconecta?
Los laboratorios distinguen la identidad Agent seleccionada, la conversación duradera y el estado controlado por el servidor de una conexión de navegador concreta. También reparas una sesión mal dirigida sin descartar historial válido.
¿Cómo se limpian los recursos?
Elimina solo los Workers desechables y espacios de nombres de objetos del laboratorio mientras estás autorizado, confirma su eliminación y cierra sesión. Cada VM autoriza tu propia cuenta de forma independiente.
