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Arquitectura agente
Diseñar agentes con roles, instrucciones, memoria, herramientas, límites, entradas, salidas y criterios claros de éxito.
Aprende a diseñar, construir y desplegar agentes inteligentes con Claude, MCP, APIs, memoria persistente, herramientas externas y sistemas multiagente. Convierte modelos de lenguaje en operadores digitales capaces de razonar, ejecutar tareas, consultar datos y asistir procesos reales de negocio.
Este curso lleva al estudiante del uso básico de IA conversacional a la construcción de agentes capaces de ejecutar tareas, usar herramientas, consultar información, mantener contexto, coordinar subtareas y operar sobre flujos reales. El enfoque combina arquitectura funcional, prompting avanzado, MCP, APIs, memoria, RAG, seguridad, pruebas, despliegue y monetización.
Al finalizar, tendrás un agente IA funcional con Claude capaz de recibir instrucciones, consultar una base de conocimiento, llamar herramientas externas, ejecutar acciones mediante APIs, mantener memoria operativa, generar reportes, resolver casos de negocio y presentarse como producto implementable para empresas, clientes o proyectos propios.
Un programa avanzado para diseñar agentes IA robustos, conectados a herramientas reales, con control, trazabilidad, seguridad y valor comercial.
Diseñar agentes con roles, instrucciones, memoria, herramientas, límites, entradas, salidas y criterios claros de éxito.
Conectar Claude con fuentes, funciones, APIs, servidores MCP y herramientas externas para ejecutar acciones reales.
Implementar contexto persistente, bases documentales, recuperación de información y respuestas trazables.
Convertir el agente en una solución vendible: demo, documentación, pruebas, monitoreo, pricing y entrega profesional.
Cada módulo construye una capa del sistema: estrategia, Claude, prompting avanzado, herramientas, MCP, memoria, RAG, multiagentes, pruebas, despliegue y monetización.
Comprende la diferencia entre chatbot, asistente, copiloto, workflow automatizado y agente autónomo con capacidad de decisión y ejecución.
Configura Claude como entorno profesional de trabajo para crear asistentes especializados con contexto estable, estilo controlado y outputs consistentes.
Aprende a construir instrucciones robustas para que el agente entienda objetivos, haga preguntas correctas, devuelva estructuras útiles y reduzca errores.
Conecta el agente con herramientas reales para consultar información, crear registros, enviar mensajes, generar documentos y disparar automatizaciones.
Aprende la lógica de MCP para conectar Claude con herramientas, repositorios, archivos, bases de datos y servicios externos mediante una arquitectura extensible.
Diseña mecanismos para que el agente recuerde preferencias, contexto, conversaciones, tareas pendientes, decisiones y estado del proceso.
Crea agentes capaces de responder con base en documentos, políticas, manuales, catálogos, FAQs y bases internas sin inventar información.
Diseña equipos de agentes con roles diferenciados para investigación, análisis, ejecución, verificación, ventas, soporte o producción de contenido.
Implementa controles para que el agente sea confiable, auditable, seguro, medible y apto para uso profesional o corporativo.
Empaqueta el agente como solución profesional: demo, documentación, manual operativo, propuesta comercial, pricing y plan de mejora continua.
Vista resumida para estudiantes, equipo académico, página comercial del curso y estructura interna de producción.
| Módulo | Contenido principal | Duración | Entregable |
|---|---|---|---|
| 01 | Fundamentos: agentes, asistentes, copilotos, workflows y criterios de uso. | 90 min | Mapa de caso de uso agente. |
| 02 | Claude: proyectos, instrucciones, contexto, artifacts y salidas consistentes. | 105 min | Asistente especializado configurado. |
| 03 | Prompting avanzado: comportamiento, razonamiento, formato, validación y fallback. | 105 min | System prompt profesional. |
| 04 | Herramientas: tool use, funciones, APIs, webhooks, CRM y automatizadores. | 120 min | Acción externa conectada. |
| 05 | MCP: servidores, herramientas, recursos, permisos y conexión extendida. | 120 min | Servidor/herramienta MCP configurada. |
| 06 | Memoria: perfiles, historial, estado, preferencias, datos y privacidad. | 105 min | Esquema de memoria persistente. |
| 07 | RAG: bases documentales, recuperación, evidencia, trazabilidad y control de alucinaciones. | 120 min | Base de conocimiento consultable. |
| 08 | Multiagentes: roles, delegación, orquestación, revisión y consolidación. | 105 min | Flujo multiagente diseñado. |
| 09 | Calidad: pruebas, evaluación, seguridad, gobernanza, logs y monitoreo. | 105 min | Matriz QA + checklist de seguridad. |
| 10 | Despliegue: demo, documentación, pricing, soporte y venta del agente. | 105 min | Agente final listo para presentar. |
El proyecto final consiste en diseñar y presentar un agente IA funcional para un caso real: ventas, soporte, investigación, operaciones, educación, producción de contenido o consultoría. El agente debe entender instrucciones, consultar conocimiento, llamar herramientas, mantener estado, responder con formato profesional y generar una acción útil.
Un agente IA documentado y demostrable, construido alrededor de Claude, con instrucciones de sistema, base de conocimiento, herramientas externas, memoria operativa, matriz de pruebas, checklist de seguridad, demo ejecutiva y propuesta comercial para implementación o venta como servicio.
La evaluación mide arquitectura, utilidad, precisión, trazabilidad, seguridad, integración con herramientas, capacidad de ejecución y calidad de presentación del agente como solución profesional.
Entrega del caso de uso, rol del agente, alcance, instrucciones, herramientas requeridas, datos, riesgos, KPI y flujo operativo.
Implementación del agente con Claude, prompts, memoria, base documental, llamadas a herramientas, validación de salidas y pruebas controladas.
Presentación del agente funcionando, documentación, matriz de pruebas, checklist de seguridad, propuesta de implementación y modelo de monetización.
Activos diseñados para planear, construir, probar, documentar y vender agentes IA profesionales con Claude.
Plantilla para definir rol, usuario objetivo, problema, tareas, herramientas, datos, límites, KPIs y entregable final.
Biblioteca de instrucciones para agentes de ventas, soporte, investigación, operaciones, contenido y análisis empresarial.
Guía para planear herramientas, funciones, parámetros, permisos, endpoints, respuestas esperadas y manejo de errores.
Checklist para preparar documentos, estructurar conocimiento, definir metadatos, recuperar contexto y reducir respuestas inventadas.
Formato para probar casos normales, ambiguos, extremos, maliciosos, fuera de alcance, errores de herramienta y consistencia.
Modelo para vender implementación de agentes IA con setup, mensualidad, soporte, optimización, mantenimiento y roadmap.
Este curso te prepara para crear agentes IA avanzados con Claude, MCP, APIs, memoria, RAG, herramientas externas, pruebas de calidad y una estructura lista para implementación profesional.
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