AI-500: Diseño e implementación de soluciones de IA multiagente
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24 horas
CERTIFICACIÓN INCLUIDA
Para miembros del colectivo PUE Alumni
Actualmente no existen convocatorias programadas para estos cursos
Acerca de este curso
Este curso te prepara para diseñar, desarrollar e implementar soluciones de IA multiagente utilizando Microsoft Foundry y Azure.
A lo largo de la formación aprenderás a definir la arquitectura de soluciones multiagente preparadas para entornos de producción, integrar herramientas y servicios, y coordinar distintos agentes para que trabajen de forma conjunta dentro de una misma solución.
El programa también aborda aspectos clave para llevar estas soluciones a un entorno empresarial, como su implementación en Azure, la seguridad, la gobernanza, la supervisión y la evaluación continua.
Además, conocerás cómo operar y mantener soluciones multiagente durante todo su ciclo de vida, garantizando su rendimiento, control y fiabilidad.
Este curso oficial corresponde al contenido diseñado por Microsoft bajo la denominación Course AI-500T00: Design and implement multi-agent AI solutions.
Valor añadido de PUE
Acceso gratuito a un curso y certificación oficial Microsoft Fundamentals
Como valor añadido, al realizar el presente curso tendrás incluido, sin coste adicional, el acceso a una convocatoria del curso oficial Microsoft Fundamentals que desees. Además, los miembros del colectivo PUE Alumni dispondrán también del practice test y de la certificación oficial asociados al curso Microsoft Fundamentals seleccionado.
Podrás escoger uno de los cursos Microsoft Fundamentals ofrecidos por PUE, con convocatoria garantizada:
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PUE es Training Partner de Microsoft autorizado por dicha multinacional para impartir formación oficial en sus tecnologías.
A quién va dirigido
Este curso está dirigido a profesionales con experiencia avanzada en inteligencia artificial que participan en el diseño, desarrollo y optimización de soluciones escalables, preparadas para entornos de producción y basadas en arquitecturas multiagente.
Está especialmente orientado a perfiles que trabajan de forma transversal con desarrolladores, ingenieros de machine learning, ingenieros de plataforma, científicos de datos y equipos de negocio, transformando requisitos técnicos y empresariales complejos en soluciones multiagente robustas y listas para producción.
Por su nivel de especialización, se recomienda contar con experiencia previa en el desarrollo e implementación de soluciones de IA en entornos empresariales.
Prerrequisitos.
Para aprovechar correctamente este curso, se recomienda que el participante:
- Haya completado los cursos AI-103: Desarrollar agentes de IA en Azure y AI-300: Operacionalizar aplicaciones de IA generativas, o cuente con experiencia práctica equivalente.
- Tenga experiencia en la creación e implementación de agentes con Microsoft Foundry Agent Service y Microsoft Agent Framework, incluido el uso de herramientas MCP y funciones personalizadas.
- Conozca los principales patrones de orquestación multiagente, como los flujos secuenciales, simultáneos, de chat grupal y de transferencia entre agentes, así como el protocolo A2A para la comunicación entre ellos.
- Tenga conocimientos sobre patrones RAG de recuperación de información con Azure AI Search, incluyendo búsqueda híbrida y ranking semántico, así como experiencia en el diseño de instrucciones del sistema para controlar el comportamiento de los agentes.
- Esté familiarizado con la implementación de proyectos en Microsoft Foundry, el uso de identidades administradas de Azure y servicios de seguridad como Azure Key Vault, Microsoft Entra ID y RBAC.
- Cuente con experiencia en el uso de GitHub Actions para diseñar canalizaciones de CI/CD y disponga de conocimientos básicos de Power Automate.
- Conozca los principios de IA responsable, las medidas de protección de Azure AI Content Safety, así como herramientas de observabilidad y supervisión como OpenTelemetry y Azure Monitor.
- Tenga un nivel avanzado de programación en Python, incluyendo patrones asíncronos y el consumo de API REST, además de experiencia con el SDK de Azure AI y el SDK de Azure OpenAI.
Objetivos del curso
Al finalizar este curso, el alumno será capaz de:
- Diseñar bucles agénticos capaces de gestionar el estado de ejecución y conservar el contexto a lo largo de múltiples iteraciones.
- Migrar código de agentes con estado desde Agents v1 a Agents v2 utilizando el SDK azure-ai-projects 2.x.
- Diseñar arquitecturas multiagente hub-and-spoke, con un agente orquestador central encargado de coordinar el resto de agentes.
- Crear flujos de trabajo basados en encadenamiento de prompts para guiar a los agentes a través de tareas analíticas complejas y de varios pasos.
- Diseñar ecosistemas de agentes basados en A2A, incorporando mecanismos de descubrimiento y enrutamiento dinámico según las capacidades de cada agente.
- Implementar mecanismos de gestión de estado compartido entre distintos agentes utilizando servicios de Azure.
- Diseñar interacciones multiturno con inyección dinámica de contexto para resolver tareas complejas de razonamiento.
- Crear arquitecturas de guardrails y mecanismos de protección que actúen sobre las entradas, las llamadas a herramientas, las respuestas de estas herramientas y la salida final del agente.
- Diseñar y desarrollar servidores MCP personalizados, incorporando autenticación, gestión de errores y capacidades de observabilidad para entornos de producción.
- Diseñar arquitecturas de búsqueda híbrida que combinen búsqueda por palabras clave y recuperación semántica para mejorar la precisión en el acceso al conocimiento.
- Definir arquitecturas de memoria a corto y largo plazo adaptadas a las necesidades de cada caso de uso.
- Diseñar canalizaciones de CI/CD que permitan validar la compatibilidad de versiones entre sistemas multiagente interdependientes.
- Aplicar principios de seguridad Zero Trust en arquitecturas multiagente mediante identidades administradas y políticas de acceso con privilegios mínimos.
- Gestionar el ciclo de vida de secretos con Azure Key Vault, incluyendo su rotación automatizada y el control de acceso basado en roles.
- Diseñar mecanismos sistemáticos para la supervisión de equidad y sesgos en cadenas de decisión multiagente.
- Definir estrategias de versionado de agentes y flujos de aprobación para controlar las actualizaciones en entornos de producción.
- Diseñar arquitecturas de trazabilidad distribuida que permitan mantener el contexto de correlación entre distintos agentes.
- Definir métricas de éxito para sistemas multiagente, evaluando aspectos como la calidad de la coordinación, la eficacia de las transferencias entre agentes y los resultados globales del sistema.
- Diseñar estrategias de enrutamiento de modelos que asignen a cada agente el modelo más adecuado según la complejidad de la tarea.
- Crear mecanismos de escalado basados en niveles de confianza, de forma que las decisiones inciertas puedan derivarse a los revisores adecuados.
- Implementar capacidades de replay o reproducción de ejecuciones para analizar y reproducir errores complejos en sistemas multiagente en producción.
- Aplicar procedimientos estructurados de análisis de causa raíz para diagnosticar fallos en sistemas multiagente.
Certificación incluida
Este curso oficial es el recomendado por Microsoft para la preparación del siguiente examen de certificación oficial valorado en 126€, que incluimos en el precio del curso a todos los miembros del programa PUE Alumni.
La superación de este examen es requisito imprescindible para obtener la certificación Microsoft Certified: Multi-Agent AI Solutions Expert.
PUE es Training Services Partner de Microsoft autorizado por dicha multinacional para impartir formación oficial en sus tecnologías.
Somos centro certificador oficial facilitando la gestión del examen al candidato. El alumno podrá realizar su certificación, bien en nuestras instalaciones o, si lo prefiere, a través de la opción Online Proctored, que permite atender la certificación oficial de Microsoft desde cualquier ubicación con una simple conexión a internet.
Contenidos
Módulo 1.- Diseño de soluciones de inteligencia artificial multiagente de nivel de producción en Azure.
- Diseña bucles agénticos con estado con el servicio de agentes de Microsoft Foundry.
- Implementación de patrones avanzados de orquestación multiagente en Microsoft Foundry.
- Aplicación de estrategias de colaboración de tareas y descomposición de agentes en Microsoft Foundry.
- Diseño de la comunicación de agentes a escala empresarial con A2A en Azure.
Módulo 2.- Creación de funcionalidades multiagente de nivel de producción con Microsoft Foundry.
- Diseñar estrategias avanzadas de solicitud para agentes de inteligencia artificial de producción.
- Creación de ecosistemas de herramientas de nivel empresarial con MCP y Microsoft Foundry.
- Implementación de canalizaciones de RAG avanzadas con Búsqueda de Azure AI y Microsoft Foundry.
- Diseño de arquitecturas de memoria multiagente con Azure Cosmos DB.
Módulo 3.- Implementación y control de soluciones de inteligencia artificial agente empresarial en Azure.
- Implementación de canalizaciones de CI/CD para sistemas multiagente con Acciones de GitHub.
- Protección de sistemas multiagente con Azure arquitectura de confianza cero.
- Escalado de la gobernanza de inteligencia artificial responsable con Seguridad del contenido de Azure AI y Microsoft Foundry.
Módulo 4.- Supervisar, evaluar y operar soluciones de IA multiagente en Azure.
- Implementar observabilidad distribuida para soluciones multiagente con OpenTelemetry.
- Diseñar marcos de evaluación para soluciones multiagente con Microsoft Foundry.
- Optimizar el rendimiento y los costes de soluciones multiagente en Microsoft Foundry.
- Diseñar flujos de trabajo de aprobación con intervención humana mediante Power Automate y Microsoft Teams.
- Depurar y responder a incidentes en producción de soluciones multiagente en Azure.
Próximas convocatorias
