¿Este curso es adecuado si ya trabajo con Semantic Kernel o AutoGen?

Sí. El curso incluye un bloque específico de **migración desde Semantic Kernel y AutoGen**, explicando diferencias, nuevos conceptos y buenas prácticas para evolucionar soluciones existentes hacia Microsoft Agent Framework.

¿El curso de Microsoft Agent Framework es bonificable por FUNDAE?

Sí, el curso es **bonificable HASTA el 100% a través de FUNDAE**. Imagina gestiona toda la bonificación para que la empresa pueda aprovechar sus créditos de formación sin asumir costes adicionales.

¿En qué modalidad se imparte la formación?

La formación se imparte en modalidad de **Aula Virtual Personalizada**, con sesiones en directo por videoconferencia. Esto permite adaptar los ejemplos y el proyecto final a la realidad técnica de la empresa.

¿Se desarrolla un proyecto práctico durante el curso?

Sí. A lo largo del curso se desarrolla una **solución multiagente de extremo a extremo en .NET**, integrando modelos, APIs, RAG, workflows y despliegue en Azure.

¿Qué nivel técnico se recomienda para realizar el curso?

Se recomienda experiencia previa en desarrollo .NET y arquitectura backend. No es un curso introductorio: está orientado a entornos profesionales y a la creación de soluciones agentic reales.

¿Cómo puedo solicitar información o inscribirme?

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Qué es MAF y qué problemas viene a resolver (agentic apps “de verdad”, no solo chat).
Por qué se considera “la siguiente generación” de Semantic Kernel y AutoGen (unificación de conceptos y enfoque).
Diferencias clave vs. SK/AutoGen: workflows explícitos, control determinista, estado robusto, human-in-the-loop.
Componentes principales del framework (agentes, tools, orquestación, memoria/estado, observabilidad).
Modelos de ejecución: single-agent, multi-agent, workflows tipo grafo.
Filosofía “production-first”: trazabilidad, evaluaciones, seguridad, despliegue.
Casos típicos: asistentes internos, automatización de procesos, análisis + acción (tools).
Enfoque multi-lenguaje: .NET y Python (y cómo esto afecta al equipo).
Relación con Azure AI Foundry (ecosistema y hosting/observabilidad).
Ruta de aprendizaje del curso: fundamentos → herramientas → estado/memoria → workflows → multiagente → RAG → integración → evaluación → despliegue.

Qué es MAF y qué problemas viene a resolver (agentic apps “de verdad”, no solo chat).
Por qué se considera “la siguiente generación” de Semantic Kernel y AutoGen (unificación de conceptos y enfoque).
Diferencias clave vs. SK/AutoGen: workflows explícitos, control determinista, estado robusto, human-in-the-loop.
Componentes principales del framework (agentes, tools, orquestación, memoria/estado, observabilidad).
Modelos de ejecución: single-agent, multi-agent, workflows tipo grafo.
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Casos típicos: asistentes internos, automatización de procesos, análisis + acción (tools).
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Tema 1: Introducción a Microsoft Agent Framework: sucesor de Semantic Kernel y AutoGen

Qué es MAF y qué problemas viene a resolver (agentic apps “de verdad”, no solo chat).
Por qué se considera “la siguiente generación” de Semantic Kernel y AutoGen (unificación de conceptos y enfoque).
Diferencias clave vs. SK/AutoGen: workflows explícitos, control determinista, estado robusto, human-in-the-loop.
Componentes principales del framework (agentes, tools, orquestación, memoria/estado, observabilidad).
Modelos de ejecución: single-agent, multi-agent, workflows tipo grafo.
Filosofía “production-first”: trazabilidad, evaluaciones, seguridad, despliegue.
Casos típicos: asistentes internos, automatización de procesos, análisis + acción (tools).
Enfoque multi-lenguaje: .NET y Python (y cómo esto afecta al equipo).
Relación con Azure AI Foundry (ecosistema y hosting/observabilidad).
Ruta de aprendizaje del curso: fundamentos → herramientas → estado/memoria → workflows → multiagente → RAG → integración → evaluación → despliegue.

Tema 2: Ecosistema MAF: Azure AI Foundry, Azure OpenAI, GitHub Models y modelos locales

Visión del ecosistema: dónde vive el agente, dónde vive el modelo, dónde vive el dato.
Azure AI Foundry como “hub” para construir/operar experiencias agentic (dashboards, controles enterprise).
Azure OpenAI como proveedor de modelos (deployment, cuotas, políticas, content safety).
GitHub Models como catálogo y experimentación rápida (probar modelos y prompts en el ciclo dev).
Modelos locales: motivos (latencia, coste, privacidad, offline) y limitaciones (capacidad, contexto, mantenimiento).
Patrón “bring your own gateway” / control de red y acceso a modelos vía pasarelas empresariales.
Selección de modelo por tarea (razonamiento vs velocidad; routing; fallback).
Gestión de credenciales: Identity, secret stores, managed identity, rotación.
Observabilidad y telemetría end-to-end entre app, tools y proveedor de modelo.
Estrategias de costes: caching, batching, límites de tokens, compresión de contexto, evaluación de ROI.
Entornos: local dev → staging → prod (paridad, configuración por entorno, feature flags).
Gobierno: catálogos, aprobaciones de modelos, políticas de uso, auditoría.

Tema 3: Fundamentos de agentes en .NET: agentes, tools, contexto y ciclo de vida

Definición de “agente” en MAF: entidad que decide + actúa mediante tools y modelo.
Tools: qué son, para qué sirven, contratos de entrada/salida, validación y timeouts.
Contexto: system/role instructions, memoria conversacional, estado de ejecución, “working set”.
Ciclo de vida: inicialización → planificación → ejecución de tools → síntesis → persistencia.
Tipos de tools: funciones puras, I/O externo (REST/DB), tools “lentas”, tools humanas (aprobación).
Gestión de errores: retries, circuit breakers, degradación elegante, respuestas parciales.
Observabilidad por defecto: trazas de cada step, tool call, latencias y tokens.
Control de comportamiento: políticas (allow/deny tools), reglas de negocio, “guardrails”.
Seguridad de tools: least privilege, scopes, sanitización, auditoría.
Packaging en .NET: DI, configuración, logging, options pattern.
Idempotencia y consistencia: evitar dobles ejecuciones en reintentos.
Diseño “testable”: separar lógica de orquestación de acceso a infraestructura.

Tema 4: Tu primer agente con MAF en C#: configuración, modelos y DevUI de observabilidad

Estructura mínima de un proyecto .NET con MAF (organización de carpetas y DI).
Configuración de proveedor de modelo (Azure OpenAI / Foundry / gateway / local) por appsettings.
Selección de modelo para el primer caso: chat general vs tool-use.
Definición del agente: instrucciones base (system prompt), objetivos, límites.
Añadir 1–2 tools iniciales (ej: “GetTime”, “SearchDocs”) para ver tool-use real.
Manejo de configuración segura: user-secrets, Key Vault, managed identity.
Activación de observabilidad: OpenTelemetry + exporters + correlación.
Uso de DevUI para inspeccionar trazas, steps, tool invocations y latencias.
Debugging práctico: prompts, tool schemas, errores de serialización, timeouts.
Buenas prácticas “hello agent”: límites de tokens, mensajes de error, fallback sin tools.
Registro de costes: tokens/requests por conversación y por tool.
Checklist de “listo para demo”: reproducibilidad, logs útiles, configuración clara.

Tema 5: Diseño de prompts y herramientas: cómo guiar a los agentes para que hagan “lo correcto”

Jerarquía de instrucciones: system > developer > user; conflictos y resolución.
Prompts orientados a tareas: objetivo, criterios de éxito, restricciones y “definition of done”.
“Tool-first thinking”: cuándo usar tool vs responder directo.
Diseño de tools con contratos claros (nombres, descripciones, tipos, ejemplos).
Manejo de ambigüedad: preguntar antes de actuar; confirmaciones “baratas”.
Guardrails: límites de acción (no borrar, no enviar emails, no transferir dinero sin aprobación).
Formatos de salida: JSON estructurado, markdown, plantillas empresariales.
Inyección de contexto: políticas, catálogos, “datos oficiales” vs “opinión del modelo”.
Prompting para robustez: self-checks, verificación de precondiciones, detección de falta de datos.
Tool chaining: composición de tools sin “looping” infinito.
Manejo de errores en tool-use: qué decir, cuándo reintentar, cuándo escalar a humano.
Evaluación iterativa: A/B de prompts + métricas + regresiones.

Tema 6: Memoria, estado y conversaciones largas: agentes persistentes y contextos duraderos en MAF

Diferencia entre “historial de chat” y “memoria útil” (resumen, hechos, preferencias).
Estado persistente: qué guardar (y qué no), TTL, versionado.
Estrategias de compresión de contexto: summarization, key facts, “rolling window”.
Memoria por usuario vs por sesión vs por caso (ticket/work item).
Consistencia: cómo evitar contradicciones cuando el usuario corrige información.
Privacidad: minimización de datos, PII, borrado bajo petición, cifrado.
Recuperación selectiva: traer solo lo relevante a la ventana del modelo.
Persistencia en stores (SQL/NoSQL/Redis) y patrones de acceso.
Sincronización con sistemas externos (CRM/ERP) como “memoria de verdad”.
Long-running agents: reanudación, checkpoints, idempotencia, reintentos.
Human-in-the-loop en conversaciones largas (aprobaciones y handoffs).
Métricas de calidad en conversaciones largas (coherencia, seguimiento de objetivos, fatiga).

Tema 7: Workflows en MAF: grafos de tareas, decisiones y humanos en el bucle

Qué es un workflow tipo grafo y por qué aporta control explícito.
Nodos típicos: decisión, acción (tool), validación, resumen, handoff a humano.
Branching: reglas deterministas vs decisiones asistidas por modelo.
Estados del workflow: iniciado, en progreso, bloqueado, completado, fallido.
Human-in-the-loop: aprobación, edición, rechazo con feedback, SLAs.
Gestión de dependencias: tareas paralelas, joins, timeouts.
Retry policies por nodo: reintentos controlados y escalado.
Observabilidad del grafo: trazas por transición y métricas por nodo.
Diseño para auditabilidad: “por qué se tomó esta rama”.
Plantillas de workflow: intake → análisis → acción → verificación → reporte.
Integración con colas/eventos: disparar workflows por eventos.
Testing de workflows: casos felices, bordes, fallos de tools, fallos humanos.

Tema 8: Orquestación multiagente: agentes coordinadores, especialistas y patrones de colaboración

Roles: coordinador (planner), especialistas (dominio), ejecutor de tools, verificador.
Patrones: hub-and-spoke, debate/critique, supervisor-revisor, panel de expertos.
Contratos de comunicación: mensajes estructurados, handoffs, turn-taking.
Evitar “cacofonía”: límites de turnos, presupuesto de tokens, objetivos compartidos.
Delegación: cómo partir una tarea compleja en subtareas accionables.
Consenso: votación, scorecards, verificación cruzada.
Seguridad: qué agente puede usar qué tool (scopes por rol).
Observabilidad multiagente: correlación de trazas entre agentes y tools.
Gestión de estado compartido: workspace común vs memorias separadas.
Manejo de errores: especialista falla → fallback a otro → escalado a humano.
Coste y rendimiento: paralelismo vs coordinación; cuándo merece la pena.
Casos reales: soporte TI (triage + ejecución), ventas (research + propuesta), finanzas (reconciliación + reporte).

Tema 9: RAG con Microsoft Agent Framework: búsqueda en ficheros y bases de conocimiento empresariales

Qué es RAG en contexto agentic: recuperar → razonar → actuar (y citar).
Fuentes: ficheros (PDF/Word), wikis, SharePoint, bases internas, KB de soporte.
Ingesta: chunking, limpieza, normalización, metadatos.
Índices: embeddings, búsqueda semántica + keyword (híbrida).
Recuperación: top-k, filtros por permisos/metadata, frescura.
Grounding: cómo forzar respuestas basadas en fuentes y evitar alucinaciones.
Citado y trazabilidad: qué documento y qué fragmento sustentan cada afirmación.
RAG + tools: “si falta info, busca”; “si hay conflicto, pide aclaración”.
Control de permisos: security trimming, ACLs, multi-tenant.
Evaluación de RAG: relevancia, exactitud factual, cobertura, consistencia.
Actualización: reindex incremental, invalidación de cache, versionado.
Anti-patrones: indexar basura, chunks gigantes, falta de metadatos, prompts sin grounding.

Tema 10: Integración con APIs y sistemas corporativos: REST, bases de datos, Microsoft 365 y Graph

Diseñar tools REST: endpoints, métodos, esquemas, paginación.
Autenticación: OAuth2, managed identity, client credentials, on-behalf-of.
Rate limits: backoff, colas, cache, “request shaping”.
Integración con bases de datos: lectura vs escritura, transacciones, parámetros seguros.
Microsoft 365 + Graph: correo, calendario, archivos, Teams, usuarios y grupos (casos típicos).
Validación de entrada: sanitización, prevención de inyección, listas blancas.
Patrón “read → propose → approve → write” para acciones sensibles.
Diseño idempotente: claves de idempotencia y detección de duplicados.
Observabilidad de integraciones: latencias por dependencia, errores por API.
Resiliencia: circuit breakers, fallback, modo degradado “solo lectura”.
Trazabilidad/auditoría: quién pidió qué, qué tool ejecutó qué, cuándo.
Testing: mocks de APIs, entornos sandbox, contratos (contract testing).

Tema 11: Eventos y tiempo real: agentes conectados a colas, buses de mensajes y streaming

Por qué eventos: sistemas reactivos, desacoplo, escalabilidad.
Fuentes: Service Bus, Event Hubs, Kafka, colas internas, webhooks.
Patrones: event-driven workflow (un evento dispara un nodo del grafo).
Procesamiento: consumer groups, concurrencia, orden, exactly-once vs at-least-once.
Idempotencia: deduplicación, watermarking, claves.
Ventanas de tiempo: streaming analytics, agregaciones, alertas.
Tools asincrónicas: “emitir comando” y “esperar resultado” con correlación.
Tiempo real en UI: notificaciones, status updates, progreso del workflow.
Manejo de fallos: DLQ, reintentos, poison messages.
Observabilidad: trazas distribuidas con correlation IDs.
Seguridad: firmas de eventos, scopes, control de topics/queues.
Casos: monitorización (alert→diagnóstico→remediación), pedidos (order→validación→factura), IT ops.

Tema 12: Evaluación y testing de agentes: métricas, regresiones y Microsoft.Extensions.AI.Evaluations

Por qué evaluar: calidad, seguridad, estabilidad y “no romper” en cambios.
Tipos de evaluación: offline (datasets) vs online (telemetría).
Métricas de calidad: relevancia, completitud, coherencia, veracidad (según librerías).
Métricas de seguridad: hate/violence/sexual content, instrucciones peligrosas, etc.
Evaluadores “in-the-box” y evaluadores personalizados (reglas del dominio).
Evaluación de tool-use: ¿eligió la tool correcta?, ¿parámetros correctos?, ¿se detuvo a tiempo?
Regresiones: golden tests, snapshots, tolerancias y “drift” de modelos.
Conjuntos de pruebas: casos felices, bordes, adversariales, PII, prompt injection.
Integración CI/CD: ejecutar evaluaciones en pipeline y bloquear despliegues si baja el score.
Observabilidad + evaluación: usar trazas para explicar fallos y ajustar prompts/tools.
Benchmarks internos por caso de uso (SLA de calidad, coste por tarea).
Reporting: scorecards para negocio + métricas técnicas para ingeniería.

Tema 13: Seguridad, cumplimiento y gobierno de datos en soluciones agentic sobre Azure

Threat model agentic: tool abuse, prompt injection, data exfiltration, lateral movement.
Identidad y acceso: RBAC, managed identity, scopes por tool y por usuario.
Data governance: clasificación, etiquetado, retención, minimización.
Cumplimiento: auditoría, registros inmutables, evidencias para compliance.
Aislamiento de red: VNET, private endpoints, egress control (cuando aplique).
Seguridad de prompts: no incluir secretos, redacción de PII, plantillas seguras.
Seguridad de memoria/estado: cifrado, TTL, borrado, multi-tenant isolation.
Content safety: filtros, políticas, respuesta segura ante solicitudes no permitidas.
Revisión humana para acciones críticas (human approval gates).
Principio de menor privilegio en integraciones (Graph/DB/REST).
Logging responsable: logs útiles sin filtrar datos sensibles.
Políticas operativas: revisiones de cambios, approvals de modelos, controles de despliegue.

Tema 14: Escalabilidad y despliegue de agentes MAF en contenedores, AKS y App Service

Opciones de hosting: App Service, contenedores, AKS; criterios de elección.
Containerización: imágenes, configuración externa, health checks, readiness/liveness.
Escalado horizontal: stateless front + estado en store; sticky sessions cuando sea necesario.
Gestión de estado: Redis/SQL/NoSQL; particionado por tenant/usuario.
Colas para trabajos largos: desacoplar request/response de ejecución.
Observabilidad en prod: logs, métricas, trazas (OpenTelemetry) y dashboards.
Resiliencia: timeouts, retries, circuit breakers, bulkheads.
Gestión de secretos: Key Vault, managed identity, rotación automática.
Cost management: límites por usuario, presupuestos por entorno, caching.
Blue/green o canary: despliegues seguros con evaluación post-deploy.
CI/CD: build, test, eval, deploy; versionado de prompts y tools.
SRE: SLIs/SLOs (latencia, éxito de tool-use, coste por tarea).

Tema 15: Patrones arquitectónicos agentic en .NET: microservicios, event-driven y clean architecture

Clean architecture: dominio separado de infra (tools como adaptadores).
Microservicios: agente como “orquestador” vs lógica distribuida en servicios.
Event-driven: workflows disparados por eventos; saga/orquestación.
Bounded contexts: agentes por dominio (HR, IT, Finance) con herramientas propias.
Hexagonal: puertos y adaptadores para tools (REST/DB/Graph).
CQRS: lectura enriquecida (RAG) y comandos con aprobación.
Workflow engine + agent: decisiones del modelo encapsuladas en nodos controlados.
Anti-corruption layer: normalizar datos de sistemas legacy antes del agente.
Observabilidad como primera clase: correlación distribuida.
Seguridad transversal: policy enforcement point para tools.
Testing por capas: unit (dominio), contract (tools), end-to-end (workflow).
Evolución: versionar prompts, tools y workflows como artefactos.

Tema 16: Migración desde Semantic Kernel y AutoGen a Microsoft Agent Framework

Inventario: qué agentes existen, qué skills/tools, qué memorias y qué orquestación.
Mapeo conceptual: skills/plugins → tools; planners → workflows; chat history → state/memory.
Identificar “quick wins”: agentes simples que migran casi directo.
Migrar herramientas primero: encapsular acceso a APIs/DB en tools bien tipadas.
Migrar prompts: consolidar instrucciones, eliminar redundancias y añadir guardrails.
Introducir workflows: mover lógica procedural a grafos con ramas explícitas.
Estado persistente: diseñar stores y estrategias de compresión para conversaciones largas.
Multiagente: pasar de “chat entre agentes” a coordinación basada en patrones + control.
Observabilidad: instrumentar desde el día 1 (Otel) y comparar antes/después.
Evaluación/regresión: crear baseline con MEAI Evaluations antes de cambiar.
Plan de rollout: canary, feature flags, fallback al sistema anterior.
Documentación y formación interna (operación, troubleshooting, seguridad).

Tema 17: Casos de uso empresariales con MAF: copilotos internos, automatización y workflows complejos

Copiloto interno de conocimiento (RAG + políticas + citations).
Triage IT: entender incidencia → pedir info → ejecutar remediación (tools) → reportar.
Automatización de RRHH: altas/bajas, FAQs, generación de documentos con aprobación.
Finanzas: conciliación, extracción de facturas, validación con reglas.
Ventas/Presales: research, propuesta, comparación, creación de contenidos.
Legal/Compliance: búsqueda, checklist, borradores con “no advice” y revisión humana.
Operaciones: procesamiento de pedidos, excepciones, comunicación proactiva.
Multiagente por departamentos: coordinador + especialistas (dominio, datos, verificación).
Workflows con humanos: aprobaciones, escalado, handoff a equipos.
Integración Microsoft 365/Graph: calendarios, emails, archivos, tareas (con permisos).
Tiempo real: alertas + acciones por eventos (cola/bus).
Medición de valor: reducción de tiempos, tasa de resolución, coste por caso, satisfacción.

Tema 18: Proyecto final: solución multiagente de extremo a extremo en .NET con MAF y Azure

Definición del caso: “copiloto de operaciones” (o similar) con objetivos medibles.
Arquitectura: front API + agent service + state store + RAG index + event bus.
Agentes: coordinador + 2–3 especialistas + verificador + tool-runner.
Tools: Graph/REST/DB + RAG search + “approval tool” humana.
Workflow grafo: intake → análisis → plan → ejecución → verificación → reporte.
Persistencia: memoria por usuario/caso con compresión y TTL.
Observabilidad: Otel + dashboards; trazas por step, tool-call y transición de grafo.
Seguridad: RBAC, secretos, límites de tools, auditoría de acciones.
RAG empresarial: ingesta, índices, filtros por permisos, citado en respuestas.
Evaluación: suite de regresión + métricas de tool-use + safety checks en CI.
Despliegue: contenedor + App Service o AKS + estrategia canary.
Entregables: repo, documentación, runbook, demo guiada, informe de métricas y costes.

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Quieren construir agentes inteligentes modernos en .NET utilizando Microsoft Agent Framework, integrando modelos, herramientas y workflows complejos en aplicaciones reales.

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Ingenieros de IA y AI Engineers

Buscan evolucionar desde Semantic Kernel o AutoGen hacia Microsoft Agent Framework, dominando orquestación, memoria, evaluación y observabilidad de agentes.

Equipos de Backend y Plataformas

Requieren integrar agentes con APIs, bases de datos, Microsoft 365, Graph y sistemas corporativos, garantizando rendimiento, seguridad y mantenibilidad.

Responsables de Transformación Digital

Evalúan cómo implantar soluciones basadas en agentes para automatizar procesos, crear copilotos internos y mejorar la eficiencia operativa.

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May 05, 2025

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