Big Data Academy

✅ Entender cómo funcionan los AGENTES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL en entornos de AZURE, comprendiendo la diferencia entre un modelo generativo tradicional y un agente capaz de mantener contexto, utilizar herramientas y ejecutar acciones.

✅ Conocer la arquitectura de un AGENTE DE I.A., entendiendo cómo se relacionan componentes como el modelo GPT-5-mini, las instrucciones, las Conversations y las Tools dentro de MICROSOFT FOUNDRY.

✅ Preparar un entorno práctico en AZURE, revisando cuenta, suscripción, costos, regiones, cuotas y permisos antes de desplegar y probar modelos desde MICROSOFT FOUNDRY.

✅ Crear un PROMPT AGENT y trabajar con CONVERSATIONS, comprobando cómo un agente puede mantener información dentro de una conversación y reutilizarla posteriormente para responder con mayor contexto.

✅ Incorporar TOOLS como CODE INTERPRETER, observando cómo el agente puede decidir cuándo utilizar herramientas adicionales para realizar cálculos y resolver tareas de manera más autónoma.

✅ Implementar FUNCTION CALLING con funciones propias en Python, comprendiendo cómo el modelo selecciona una función, genera sus parámetros y utiliza el resultado para construir una respuesta final.

✅ Construir agentes capaces de trabajar con MÚLTIPLES TOOLS y conectarse a capacidades externas mediante MODEL CONTEXT PROTOCOL [MCP], entendiendo cómo un agente puede descubrir y utilizar nuevas herramientas.

✅ Conocer los SIGUIENTES PASOS para evolucionar una POC hacia soluciones empresariales, incluyendo Prompt Engineering, Guardrails, evaluación, observabilidad, seguridad, integración con APIs, RAG, MCP propio y arquitecturas AGENTIC avanzadas.

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