Design and implement multi-agent AI solutions
Design and implement multi-agent AI solutions
AI-500T00
Información del
Programa
Duración:
4 días
Localidad:
Madrid
Modalidad:
Online Direct
Fecha:
21/09/2026
Curso AI-500T00 Design and implement multi-agent AI solutions
En este curso aprenderás a diseñar, desarrollar e implementar soluciones de inteligencia artificial multiagente utilizando Microsoft Foundry y Microsoft Azure. A través de un enfoque práctico, descubrirás cómo crear arquitecturas de agentes inteligentes, integrar herramientas y servicios, coordinar múltiples agentes y aplicar buenas prácticas de seguridad, supervisión y gobernanza para desarrollar soluciones escalables y listas para producción.
Al finalizar la formación, serás capaz de diseñar ecosistemas de agentes de IA, implementar flujos de trabajo avanzados y crear soluciones empresariales que aprovechen el potencial de la inteligencia artificial generativa dentro del ecosistema Microsoft.
Objetivos
Diseñar arquitecturas para soluciones de IA multiagente utilizando Microsoft Foundry y Azure.
Integrar herramientas, servicios y fuentes de datos en ecosistemas de agentes inteligentes.
Implementar la orquestación y colaboración entre múltiples agentes de IA.
Aplicar prácticas de supervisión, seguridad y gobernanza en soluciones de IA empresariales.
Temario
Módulo 1 – Diseña bucles agénticos con estado con el servicio de agentes de Microsoft Foundry
- Introducción.
- Examen de la arquitectura del bucle agente de producción.
- Examina la API de respuestas de Foundry y el modelo de agentes v2.
- Implementación de ciclos de reflexión y planificación del agente.
- Diseño de la gestión del estado de la sesión y del contexto.
- Implementar sesiones basadas en bifurcación y reanudación de conversaciones.
- Migración de bucles agenteicos con estado de agentes v1 a agentes v2.
Módulo 2 – Implementación de patrones avanzados de orquestación multiagente en Microsoft Foundry
- Introducción.
- Diferencie la IA agéntica de las arquitecturas de IA multiagente.
- Examen de arquitecturas de orquestación avanzadas.
- Implementar una orquestación en estrella tipo hub-and-spoke.
- Diseñar la generación paralela de agentes y la sincronización.
- Comparación de marcos de orquestación.
Módulo 3 – Aplicación de estrategias de colaboración de tareas y descomposición de agentes en Microsoft Foundry
- Introducción.
- Diseñar flujos de trabajo de encadenamiento de indicaciones.
- Implemente la descomposición adaptativa dinámica de tareas.
- Diseño de esquemas de mensajes para la transferencia entre agentes.
- Garantizar la confiabilidad de entrega y la conservación del contexto.
- Optimización de la granularidad de descomposición.
Módulo 4 – Diseño de la comunicación de agentes a escala empresarial con A2A en Azure
- Introducción.
- Diseñar ecosistemas de agentes A2A a gran escala.
- Implementar la administración distribuida del estado compartido.
- Diseñar estrategias de aislamiento e intercambio de contexto.
- Crear mecanismos de detección y resolución de conflictos.
- Resolver conflictos y mantener registros de auditoría.
Módulo 5 – Diseñar estrategias avanzadas de solicitud para agentes de inteligencia artificial de producción
- Introducción.
- Diseñar arquitecturas de indicaciones para el razonamiento de varios turnos.
- Implementar defensas contra la inyección de indicaciones.
- Crear marcos de indicaciones del sistema para el control del agente.
- Diseño de arquitecturas de salvaguarda de múltiples intervenciones.
- Implementar el control de versiones y la optimización de indicaciones.
- Diseño de la estrategia de ajuste y las canalizaciones de datos.
Módulo 6 – Creación de ecosistemas de herramientas de nivel empresarial con MCP y Microsoft Foundry
- Introducción.
- Diseño de la arquitectura del servidor MCP de producción.
- Crear servidores MCP con manejo de errores y mecanismo de respaldo.
- Implementación de la lógica de selección y enrutamiento de herramientas.
- Control de dependencias y control de versiones de herramientas.
Módulo 7 – Implementación de canalizaciones de RAG avanzadas con Búsqueda de Azure AI y Microsoft Foundry
- Introducción.
- Diseño de arquitecturas de búsqueda híbrida.
- Implementar la reordenación y la ordenación por contexto.
- Diseño del enrutamiento dinámico de orígenes de conocimiento.
- Optimización de estrategias de fragmentación e inserción.
Módulo 8 – Diseño de arquitecturas de memoria multiagente con Azure Cosmos DB
- Introducción.
- Examen de patrones de arquitectura de memoria.
- Implementación de la memoria semántica con almacenamiento vectorial.
- Optimización de la recuperación de memoria y la inserción de contexto.
- Configuración de la optimización de ventanas de contexto.
- Diseño de retención t consolidación de la memoria.
- Garantice la privacidad de la memoria y el cumplimiento de las auditorías.
Módulo 9 – Implementación canalizaciones de CI/CD para sistemas multiagente con GitHub Actions
- Introducción.
- Diseñar canalizaciones de implementación para sistemas multiagente.
- Implementar estrategias de implementación progresiva.
- Configurar estrategias de implementación multientorno para agentes.
- Automatizar los procedimientos de reversión (Rollback)
Módulo 10 – Protección de sistemas multiagente con Azure arquitectura de confianza cero
- Introducción.
- Aplica la identidad de confianza cero a las redes de agentes.
- Protección del acceso al agente con JIT e identidad de carga de trabajo.
- Diseño de flujos de autenticación y ciclo de vida de secretos.
- Impedir el movimiento lateral en redes de agentes.
- Implemente la programación del contexto del arredatario y el aislamiento de datos.
- Validar los límites entre inquilinos y aplicar el cifrado.
- Configuración del controles de cumplimiento para implementaciones de agentes regulados.
Módulo 11 – Escalado la gobernanza de la IA responsable en sistemas multiagente
- Introducción.
- Aplicar principios de IA responsable en sistemas multiagente.
- Diseñar marcos de gobernanza para agentes de IA a gran escala.
- Implementar mecanismos de supervisión, auditoría y cumplimiento.
- Gestionar riesgos, seguridad y privacidad en sistemas multiagente.
- Supervisar y mejorar continuamente la gobernanza de los agentes.
Módulo 12 – Control del ciclo de vida del agente empresarial en Microsoft Foundry
- Introducción.
- Diseñar el ciclo de vida de los agentes empresariales.
- Administrar el control de versiones y las implementaciones de los agentes.
- Supervisar el rendimiento y el estado de los agentes.
- Implementar estrategias de gobernanza y cumplimiento normativo.
- Gestionar la seguridad, la identidad y el acceso de los agentes.
Módulo 13 – Implementar la observabilidad distribuida para soluciones multiagente con OpenTelemetry
- Introducción.
- Diseñar el trazado distribuido para soluciones multiagente.
- Implementar el registro estructurado de las decisiones de los agentes.
- Configurar la agregación de telemetría y los paneles de supervisión.
- Implementar la detección de anomalías en el comportamiento de los agentes.
Módulo 14 – Diseñar marcos de evaluación para soluciones multiagente con Microsoft Foundry
- Introducción.
- Definir métricas de éxito para sistemas multiagente.
- Implementar la evaluación LLM-as-a-Judge para sistemas multiagente.
- Diseñar conjuntos de datos sintéticos para la evaluación de sistemas multiagente.
- Crear canalizaciones de pruebas de regresión para detectar la deriva (drift) de los agentes.
Módulo 15 – Optimizar el rendimiento y los costos de los sistemas multiagente en Azure
- Introducción.
- Analizar el rendimiento y el costo de los sistemas multiagente.
- Optimizar la asignación de recursos y la escalabilidad.
- Implementar estrategias de almacenamiento en caché y reutilización de contexto.
- Supervisar y ajustar el rendimiento y los costos de forma continua.
Módulo 16 – Diseñar flujos de trabajo de aprobación con intervención humana (Human-in-the-Loop)
- Introducción.
- Diseñar puntos de intervención humana en los flujos de trabajo de los agentes.
- Implementar flujos de aprobación para decisiones críticas.
- Equilibrar la automatización y la supervisión humana.
- Registrar y auditar las decisiones con intervención humana.
Módulo 17 – Depurar incidentes de producción en sistemas multiagente en Azure
- Introducción.
- Identificar y diagnosticar incidentes en sistemas multiagente en producción.
- Analizar registros, trazas y telemetría para la resolución de problemas.
- Investigar errores de comunicación y coordinación entre agentes.
- Implementar estrategias de recuperación y prevención de incidentes.
