Desbloquea el Potencial de tu Agente con Protocolo de Contexto de Modelo y PostgreSQL

Un taller interactivo de 60 minutos

Imagina que eres un gerente de ventas en Zava, una empresa de bricolaje al por menor con tiendas en todo el estado de Washington y una presencia en línea en crecimiento. Te especializas en equipos para exteriores, herramientas de mejoras del hogar y suministros de bricolaje.

Necesitas analizar datos de ventas para encontrar tendencias, entender las preferencias de los clientes y tomar decisiones empresariales informadas. Para ayudarte, Zava ha desarrollado un agente conversacional que puede responder preguntas sobre tus datos de ventas.

Lo que aprenderás en el taller

Aprende a construir un agente de IA que analiza datos de ventas, responde preguntas sobre productos y ayuda a los clientes a encontrar productos. Temas clave:

1. Servicio de Agentes de Azure AI Foundry: Construye y despliega agentes de IA con herramientas integradas y observabilidad.
2. Protocolo de Contexto de Modelo (MCP): Conecta el Servicio de Agentes a herramientas externas y datos sobre protocolos estándar de la industria para mejorar la funcionalidad del agente.
3. PostgreSQL: Usa PostgreSQL como una base de datos vectorial para búsqueda semántica e implementa Seguridad a Nivel de Fila (RLS) para proteger datos sensibles basados en roles de usuario.
4. Azure AI Foundry: Una plataforma de desarrollo de IA de grado empresarial que proporciona acceso unificado a modelos, monitoreo integral, capacidades de trazado distribuido y gobernanza lista para producción para aplicaciones de IA a escala.

¿Recién comenzando tu viaje con Agentes de IA?

¿Nuevo en agentes de IA? Comienza con Construye tu agente code-first con Azure AI Foundry. Construirás un agente code-first integrando LLMs con bases de datos, documentos y Búsqueda de Bing—una base sólida para agentes avanzados como Zava.

¿Qué es un Agente de IA Impulsado por LLM?

Un agente de IA impulsado por LLM es software semi-autónomo que logra objetivos sin pasos predefinidos. En lugar de flujos de trabajo codificados, decide qué hacer basándose en instrucciones y contexto.

Ejemplo: Si un usuario pregunta, "Muestra las ventas totales por tienda como un gráfico de pastel", el agente interpreta la solicitud, rastrea el contexto y orquesta las herramientas correctas para producir el gráfico—sin lógica preconstruida requerida.

Esto traslada gran parte de la lógica de la aplicación de los desarrolladores al modelo. Instrucciones claras y herramientas confiables son esenciales para el comportamiento predecible del agente y los resultados.

Introducción a Azure AI Foundry

Azure AI Foundry es la plataforma segura y flexible de Microsoft para diseñar, personalizar y gestionar aplicaciones y agentes de IA. Todo—modelos, agentes, herramientas y observabilidad—vive detrás de un solo portal, SDK y endpoint REST, para que puedas enviar a la nube o al borde con gobernanza y controles de costos en su lugar desde el primer día.

Traducido usando GitHub Copilot.