RAG LE DA CONOCIMIENTO. MCP LE DA CAPACIDADES.

Uno de los errores más comunes al comenzar con Agentes de IA es considerar que RAG y MCP cumplen el mismo propósito. En realidad, ambos amplían las capacidades de un Agente, pero lo hacen de formas muy distintas.

RAG — Retrieval-Augmented Generation permite recuperar información relevante desde documentos y bases de conocimiento. Un Agente puede consultar información que el modelo no conoce, recuperar los fragmentos necesarios y utilizarlos como contexto para construir una respuesta fundamentada.

MCP — Model Context Protocol, en cambio, permite conectar al Agente con herramientas y capacidades externas mediante una interfaz común. El Agente puede descubrir las Tools disponibles y decidir cuáles utilizar para completar una tarea.

Podemos resumirlo de una forma sencilla: RAG ayuda al Agente a SABER; MCP ayuda al Agente a HACER. Cuando ambas arquitecturas se combinan, aparecen soluciones capaces de consultar conocimiento empresarial y ejecutar acciones sobre sistemas reales.

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BENEFICIOS

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✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un curso 100% de laboratorios prácticos
✅ Trabajarás con RAG, Azure AI Search, MCP, LangChain y LangGraph, creando workflows Agentic, sistemas Multi-Agente y soluciones empresariales listas para evolucionar hacia producción
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✅ Implementar TOOLS, FUNCTION CALLING Y MCP para conectar Agentes con capacidades externas: Desarrollar agentes capaces de ejecutar funciones, consumir APIs, utilizar Code Interpreter y descubrir herramientas publicadas mediante Model Context Protocol para resolver tareas de negocio.

✅ Implementar RAG Y AZURE AI SEARCH para conectar Agentes con conocimiento empresarial: Construir soluciones que recuperen información desde documentos y bases de conocimiento, utilizando embeddings, búsqueda semántica y vectorial para generar respuestas más precisas y contextualizadas.

✅ Integrar PYTHON, LANGCHAIN Y AZURE FUNCTIONS para construir aplicaciones empresariales con Agentes: Consumir agentes desde aplicaciones externas, desarrollar Tools personalizadas y conectar procesos de negocio, APIs y servicios de Azure dentro de una arquitectura Agentic.

✅ Construir WORKFLOWS AGENTIC CON LANGGRAPH para procesos de múltiples pasos: Diseñar flujos con estado, decisiones, routing, handoffs y Human-in-the-Loop, permitiendo que los agentes coordinen acciones y respondan de manera controlada ante escenarios más complejos.

✅ Diseñar SISTEMAS MULTI-AGENTE con agentes coordinadores y especialistas: Crear soluciones donde varios agentes colaboren, compartan contexto y distribuyan tareas según sus capacidades para resolver procesos empresariales de mayor complejidad.

✅ Llevar soluciones desde un POC HASTA PRODUCCIÓN incorporando seguridad, evaluación y observabilidad: Aplicar identidad con Microsoft Entra ID, Managed Identities, RBAC, Key Vault, guardrails, evaluación, logs, métricas y trazas para construir soluciones Agentic más confiables y preparadas para entornos empresariales.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.

¡Un total de 10 sesiones en vivo!

Conoce el temario de 10 sesiones divididas en 8 módulos

  • MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE AGENTES DE IA Y MICROSOFT FOUNDRY

    • ¿Qué es un Agente de IA y en qué se diferencia de un chatbot tradicional?
    • Arquitectura de un Agente: modelo, instrucciones, contexto, memoria y Tools
    • Agent Loop: cómo un Agente analiza, decide, ejecuta acciones y responde
    • Casos de uso de Agentes de IA en escenarios empresariales
    • Introducción a Microsoft Foundry
    • Preparación y configuración del entorno en Azure
    • Modelos GPT y Deployments en Microsoft Foundry
    • Despliegue y prueba de modelos GPT
    • De una interacción con un modelo a la construcción de soluciones Agentic
  • MÓDULO 2: CONSTRUCCIÓN DE AGENTES, TOOLS, FUNCTION CALLING Y MCP

    • Creación y configuración de Agentes en Microsoft Foundry
    • Diseño de instrucciones, contexto y Conversations
    • Tools y Function Calling: permitir que un Agente ejecute acciones reales
    • Diseño de parámetros, resultados y contratos para Tools
    • Code Interpreter para análisis, cálculos y procesamiento de información
    • Agentes capaces de seleccionar entre múltiples Tools
    • Model Context Protocol [MCP]: arquitectura Client–Server
    • Integración de Agentes con servidores MCP remotos
    • Autenticación y credenciales de acceso
    • Diseño de Tools orientadas a procesos de negocio
  • MÓDULO 3: AGENTES EN PYTHON, LANGCHAIN Y APLICACIONES REALES

    • Consumo de Agentes desde aplicaciones externas
    • Integración con Python y Google Colab
    • Endpoint, credenciales y Agent ID
    • Uso de SDKs para conectarse con Microsoft Foundry
    • LangChain con Microsoft Foundry
    • Integración de modelos, mensajes y Tools mediante LangChain
    • Creación de Tools para procesos empresariales
    • Agentes para búsqueda, registro y actualización de información
    • Desarrollo de interfaces gráficas con Gradio
    • Construcción de un POC de Agente de IA
    • Introducción a Agentes conectados con conocimiento empresarial
  • MÓDULO 4: AGENTES RAG Y CONOCIMIENTO EMPRESARIAL

    • ¿Cómo permitir que un Agente consulte información que el modelo no conoce?
    • Arquitectura Retrieval-Augmented Generation [RAG]
    • RAG aplicado a Agentes de IA
    • Chunking y preparación de documentos
    • Embeddings y representación vectorial
    • Búsqueda semántica y búsqueda vectorial
    • Azure AI Search
    • Creación de índices y bases de conocimiento
    • Carga y actualización de documentación empresarial
    • Grounding para mejorar precisión y relevancia
    • Integración de RAG, Tools y Agentes
    • Construcción de un Agente conectado con información corporativa
  • MÓDULO 5: APIS, AZURE FUNCTIONS Y SERVIDORES MCP EMPRESARIALES

    • Integración de Agentes con APIs y sistemas empresariales
    • Conversión de operaciones del negocio en Tools
    • Azure Functions como backend para acciones ejecutadas por Agentes
    • Diseño de entradas, salidas y contratos de integración
    • Creación de Tools conectadas con servicios externos
    • Arquitectura de un MCP Server
    • Creación de un servidor MCP propio
    • Publicación de Tools mediante Model Context Protocol
    • Desarrollo y consumo desde clientes MCP
    • Reutilización de Tools entre diferentes Agentes y aplicaciones
    • Manejo de errores, Timeouts y respuestas controladas
    • Diseño de una arquitectura MCP para escenarios empresariales
  • MÓDULO 6: AGENTIC WORKFLOWS, LANGGRAPH Y SISTEMAS MULTIAGENTE

    • De un Agente individual a un Agentic Workflow
    • Procesos de varios pasos controlados por Inteligencia Artificial
    • Estado y decisiones dentro de un Workflow
    • Routing inteligente de solicitudes
    • Handoffs entre Agentes especializados
    • Human-in-the-Loop para procesos que requieren intervención humana
    • Introducción a LangGraph
    • Grafos, Nodes, Edges y State
    • Diseño de flujos Agentic mediante LangGraph
    • Arquitecturas Multiagente
    • Agente coordinador y Agentes especialistas
    • Orquestación de múltiples Agentes dentro de un mismo proceso
    • Construcción práctica de un Workflow Multiagente
  • MÓDULO 7: SEGURIDAD, GUARDRAILS, EVALUACIÓN Y OBSERVABILIDAD

    • Principales riesgos de seguridad en soluciones con Agentes de IA
    • Autenticación y autorización empresarial
    • Microsoft Entra ID
    • Service Principals y Managed Identities
    • RBAC y control de permisos
    • Azure Key Vault y protección de secretos
    • Seguridad de Tools, APIs y sistemas internos
    • Prompt Injection y riesgos de ejecución de acciones
    • Guardrails para controlar el comportamiento del Agente
    • Human Approval para acciones sensibles
    • ¿Cómo saber si un Agente realmente funciona bien?
    • Evaluación de calidad, relevancia y Groundedness
    • Evaluación de selección y ejecución de Tools
    • Datasets de evaluación
    • Logs, métricas y trazas
    • Observabilidad del ciclo completo de ejecución de un Agente
  • MÓDULO 8: DE POC A PRODUCCIÓN — ARQUITECTURA EMPRESARIAL DE AGENTES

    "

    • Del prototipo a una solución empresarial
    • Arquitectura End-to-End para Agentes de IA en Azure
    • Integración de aplicación, Agente, RAG, Tools y MCP
    • Azure API Management para exposición y control de servicios
    • Diseño de arquitecturas seguras y escalables
    • Cuotas y Rate Limits
    • Retries, Timeouts y resiliencia
    • Gestión de ambientes DEV, TEST y PROD
    • Versionamiento de Prompts, Tools y configuraciones
    • CI/CD para soluciones de Inteligencia Artificial
    • Tokens y consumo de modelos
    • Estimación de costos de una arquitectura de Agentes
    • Proyecto End-to-End integrando Microsoft Foundry, LangChain, RAG, MCP y Tools
    • POC → MVP → Producción
    • Estrategia de adopción de Agentes de IA en organizaciones
    • Siguientes pasos y ruta de especialización
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 INICIO: Lunes 12 de Octubre - 10 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Lunes de 7:00 PM a 10:00 PM y
    • Martes de 7:00 PM a 10:00 PM
  • Puerto Rico, Bolivia, Venezuela

    • Lunes de 8:00 PM a 11:00 PM y
    • Martes de 8:00 PM a 11:00 PM
  • Chile, Argentina, Uruguay, Paraguay

    • Lunes de 9:00 PM a 12:00 AM y
    • Martes de 9:00 PM a 12:00 AM
  • Ciudad de México, Costa Rica

    • Lunes de 6:00 PM a 9:00 PM y
    • Martes de 6:00 PM a 9:00 PM

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Profesor

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Alonso Melgarejo

"En , continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"




"Melgarejo fue considerado uno de los pocos arquitectos de Big Data en 2016"




Entrevistas y eventos del profesor

Lo que nuestros alumnos dicen

"Ya estoy implementando casos de uso en mi empresa con lo aprendido en el curso de IA en Azure"




"Estimado profesor quería agradecerle por el workshop"




Nuestros mil alumnos nos recomiendan

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Requisitos

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Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás los certificados de 'Agentic AI Leader on Azure', 'Agentic AI Architect on Azure' y 'Agentic AI Engineer on Azure'

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Preguntas Frecuentes

  • ¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

    Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing

  • ¿Hay cursos para principiantes?

    Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos

  • ¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

    Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)

  • ¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

    Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS

  • ¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

    Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle

  • ¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

    Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet

  • ¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

    Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales