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    Agentic AI with Microsoft Foundry

    Balamurugan Balakreshnan, Sina Fakhraee, Jay Padhya, Minsoo Thigpen

    Editorial
    Packt
    Año
    2026
    Páginas
    ~358
    Nivel
    Intermedio

    De qué trata

    Guía integral concebida para desarrolladores de software, ingenieros de datos y arquitectos de soluciones que desean construir copilotos empresariales y agentes autónomos escalables utilizando la plataforma unificada Microsoft Foundry (anteriormente conocida como Azure AI Foundry). El texto está orientado a profesionales de nivel intermedio familiarizados con el entorno de Microsoft Azure, APIs de OpenAI y programación en Python o C#.

    El libro cubre minuciosamente los componentes de Microsoft Foundry y el Microsoft Agent Framework: aprovisionamiento de hubs y proyectos, exploración y despliegue desde el Model Catalog, y personalización de modelos mediante fine-tuning. Desarrolla patrones de Retrieval-Augmented Generation (RAG) basados en Azure AI Search con búsqueda híbrida y semántica, el uso de plugins y herramientas mediante el estándar Model Context Protocol (MCP), y la orquestación de sistemas multiagente con transferencia fluida de contexto («handoffs»). Asimismo, incluye directivas de IA responsable (Responsible AI), filtros de moderación de contenido y evaluación automatizada de métricas como fidelidad y coherencia.

    En la práctica, se implementan asistentes basados en conocimiento corporativo y redes de agentes colaborativos capaces de resolver tareas de múltiples pasos comunicándose con APIs y bases de datos empresariales. Su valor fundamental radica en presentar el estándar oficial y la metodología de ingeniería recomendada por Microsoft para la transición de simples prototipos de chat a sistemas agénticos gobernados y productivos en la nube. No cubre el entrenamiento matemático de modelos fundacionales, enfocándose de lleno en la arquitectura y el despliegue en Azure.

    • Microsoft Foundry
    • Azure AI Foundry
    • Microsoft Agent Framework
    • Azure OpenAI
    • Azure AI Search
    • RAG híbrido
    • Model Context Protocol (MCP)
    • Fine-tuning
    • Orquestación multiagente
    • Responsible AI
    • Evaluación de agentes

    ¿Cómo enseña?

    TeóricoPráctico

    Con proyectos

    • ✗ Sin ejercicios
    • ✓ Incluye proyectos

    Proyectos

    Asistente agéntico corporativo con RAG sobre Azure AI Search

    Sistema de consulta inteligente conectado a bases de datos empresariales mediante Azure AI Search que suministra respuestas fundamentadas con citas bibliográficas y filtros de seguridad.

    Red multiagente colaborativa con Microsoft Agent Framework

    Arquitectura de agentes coordinados en Microsoft Foundry que distribuyen subtareas de análisis y ejecutan herramientas externas mediante conectores seguros basados en MCP.

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