Curso gratuito y de código abierto que enseña los fundamentos necesarios para diseñar y desarrollar agentes de inteligencia artificial. A través de 18 lecciones progresivas, el lector aprende cómo funcionan estos sistemas, qué diferencias existen entre un asistente convencional y un agente autónomo y qué patrones pueden emplearse para crear aplicaciones capaces de razonar, consultar información y utilizar herramientas externas.

El contenido combina explicaciones escritas, vídeos, ejemplos en Python y recursos complementarios. Entre los temas tratados se encuentran el uso de herramientas, la generación aumentada mediante recuperación de información -RAG-, la planificación de tareas, los sistemas multiagente, la memoria, la ingeniería de contexto y la creación de agentes fiables y seguros.

Las lecciones más avanzadas abordan tecnologías especialmente actuales, como Model Context Protocol -MCP-, A2A, agentes que controlan el navegador o el ordenador, ejecución local de modelos y despliegue de agentes escalables. El curso permite estudiar cada apartado de forma independiente, por lo que puede utilizarse tanto como itinerario completo como manual de consulta.

Los ejercicios emplean principalmente Python, Microsoft Agent Framework y Microsoft Foundry. Para ejecutar todos los ejemplos es necesario disponer de conocimientos básicos de programación y, en algunos casos, de una cuenta de Microsoft Azure.

emario principalEl curso incluye los siguientes contenidos:Introducción a los agentes de IA y sus aplicaciones.Frameworks para desarrollar agentes.Patrones de diseño agéntico.Uso de herramientas y funciones externas.RAG agéntico.Creación de agentes fiables.Planificación y descomposición de tareas.Sistemas multiagente.Metacognición.Agentes de IA en producción.Protocolos MCP, A2A y NLWeb.Ingeniería de contexto.Memoria de los agentes.Microsoft Agent Framework.Agentes capaces de utilizar un ordenador.Despliegue escalable.Agentes de IA locales.Seguridad de los agentes.

Temario principal

El curso incluye los siguientes contenidos:

Introducción a los agentes de IA y sus aplicaciones.
Frameworks para desarrollar agentes.
Patrones de diseño agéntico.
Uso de herramientas y funciones externas.
RAG agéntico.
Creación de agentes fiables.
Planificación y descomposición de tareas.
Sistemas multiagente.
Metacognición.
Agentes de IA en producción.
Protocolos MCP, A2A y NLWeb.
Ingeniería de contexto.
Memoria de los agentes.
Microsoft Agent Framework.
Agentes capaces de utilizar un ordenador.
Despliegue escalable.
Agentes de IA locales.
Seguridad de los agentes.

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