Objetivo de aprendizaje: Construir agentes de IA que razonan, usan herramientas y acceden a conocimiento: RAG enterprise, Model Context Protocol (MCP) y sistemas multi-agente.
RAG enterprise: embeddings, vector DBs, retrieval, chunking y evaluación de RAG
Agentes: tool use, function calling, planning, ReAct y memoria
Model Context Protocol (MCP): conectar modelos a herramientas y datos de forma estándar
Sistemas multi-agente: orquestación, roles, colaboración y guardrails
Agentes en producción: costos, latencia, observabilidad y seguridad de agentes
Temario semana a semana
W1RAG enterprise: embeddings, vector DBs, retrieval, chunking y evaluación de RAG
W2Agentes: tool use, function calling, planning, ReAct y memoria
W3Model Context Protocol (MCP): conectar modelos a herramientas y datos de forma estándar
W4Sistemas multi-agente: orquestación, roles, colaboración y guardrails
W5Agentes en producción: costos, latencia, observabilidad y seguridad de agentes