Duración
11 meses
Fecha de Inicio
21-11-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
2048 €
El Máster en arquitectura de agentes de IA y MCP de Academia IA es un programa de nivel experto concebido para dominar el diseño, desarrollo e integración de sistemas autónomos avanzados. A través de una metodología práctica y rigurosa, aprenderás a construir arquitecturas multiagente distribuidas, implementar el estándar Model Context Protocol (MCP) y conectar modelos de lenguaje con fuentes de datos corporativas complejas.
La formación profundiza en frameworks líderes como LangGraph, CrewAI, LlamaIndex y servidores MCP personalizados, abordando la orquestación de flujos de trabajo cíclicos con memoria de estado, patrones de reflexión y herramientas de observabilidad como LangSmith. Desarrollarás competencias de ingeniería de software avanzadas que culminan en un Proyecto Final centrado en la creación de un ecosistema de agentes empresariales totalmente interoperables.
La evolución de la inteligencia artificial exige superar las interacciones conversacionales básicas para desplegar sistemas capaces de razonar, planificar y ejecutar acciones autónomas en entornos informáticos reales. Las empresas requieren profesionales con conocimientos profundos en estándares de interoperabilidad de agentes y diseño de arquitecturas de software agénticas, capaces de conectar modelos fundacionales con infraestructuras corporativas sin fricciones.
Este programa capacita para construir arquitecturas robustas basadas en el protocolo MCP, permitiendo a los modelos interactuar de manera estandarizada y segura con bases de datos, APIs y herramientas locales. Desarrollarás competencias para implementar sistemas de memoria persistente, coordinar equipos de agentes con roles especializados y aplicar técnicas de evaluación automatizada (evals). Asimismo, dominarás patrones como ReAct, planificación jerárquica y mecanismos de supervisión humana (HITL).
Trabajarás con herramientas de nivel de producción como LangGraph, servidores y clientes MCP en Python y TypeScript, CrewAI y plataformas de observabilidad como LangSmith. El aprendizaje converge en el desarrollo del Proyecto Final, donde desplegarás una infraestructura agéntica integral lista para operar en entornos empresariales de alta exigencia.
Este máster te prepara para liderar la vanguardia del desarrollo tecnológico en empresas de software empresarial, laboratorios de inteligencia artificial, corporaciones multinacionales y consultorías de transformación digital. Podrás desempeñarte con solvencia como AI Agent Architect, Senior AI Systems Engineer o Lead Developer en soluciones MCP, respondiendo a la creciente demanda de especialistas en la creación de agentes autónomos y sistemas multiagente complejos.
Estarás capacitado para diseñar y programar servidores MCP desde cero, integrar herramientas externas mediante protocolos seguros y orquestar grafos de ejecución cíclicos con LangGraph. Además, serás capaz de estructurar sistemas de memoria a largo plazo, implementar mecanismos de seguridad frente a inyecciones de prompts y optimizar el rendimiento técnico mediante trazabilidad y observabilidad avanzada con LangSmith.
Adquirirás competencias analíticas para auditar latencias, evaluar la precisión del razonamiento agéntico y gestionar el consumo de tokens en entornos de producción. Esta formación de alto nivel te proporciona una aplicabilidad técnica inmediata para liderar la transformación hacia operaciones autónomas y garantizar la estabilidad operativa de sistemas agénticos críticos en el ámbito corporativo.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Aprende a tu propio ritmo con proyectos agénticos avanzados y acceso permanente a los recursos técnicos.
Domina la ingeniería agéntica y el estándar MCP mediante arquitecturas de software modulares y robustas.
Construye con el estándar MCP, LangGraph, CrewAI, LlamaIndex, Docker y plataformas como LangSmith.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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El despliegue de sistemas agénticos interoperables representa la mayor disrupción en ingeniería de software actual. Cursar el Máster en arquitectura de agentes de IA y MCP te posiciona en la élite técnica del sector, capacitándote para construir infraestructuras de inteligencia artificial altamente autónomas y seguras.
Dominio del estándar Model Context Protocol (MCP): Aprenderás a desacoplar los modelos de las integraciones de datos mediante el nuevo protocolo universal de la industria. Serás capaz de desarrollar servidores MCP modulares y reutilizables, permitiendo que cualquier agente consuma herramientas y bases de datos corporativas con absoluta coherencia técnica.
Orquestación avanzada de flujos multiagente con estado: Dominarás el diseño de grafos de ejecución con LangGraph y CrewAI, coordinando equipos de agentes especializados que colaboran para resolver objetivos complejos. Implementarás bucles de retroalimentación, memoria a largo plazo y mecanismos de control humano para maximizar la fiabilidad del sistema.
Seguridad, gobernanza y observabilidad en producción: Desarrollarás arquitecturas protegidas contra vulnerabilidades emergentes como inyecciones de prompts indirectas y ejecución no autorizada de acciones. Utilizarás plataformas de trazabilidad como LangSmith para monitorizar la ejecución paso a paso, auditar el consumo de tokens y evaluar el rendimiento continuo.
Enfoque de ingeniería de software corporativa: Diseñarás sistemas escalables utilizando contenedores Docker y microservicios orientados a producción. Gracias a la metodología técnica avanzada y al ecosistema de Academia IA, adquirirás competencias de arquitectura de inteligencia artificial inmediatamente transferibles a organizaciones de primer nivel.
La transición desde los simples asistentes de texto hacia sistemas agénticos autónomos está redefiniendo la ingeniería de software y la automatización corporativa global. La estandarización mediante el protocolo MCP y el dominio de arquitecturas multiagente resilientes resultan indispensables para crear soluciones empresariales escalables, haciendo crucial dominar la orquestación técnica de modelos de lenguaje en entornos informáticos de alta demanda.
Interoperabilidad universal mediante el protocolo MCP: Antes de MCP, cada integración entre un modelo de IA y una herramienta requería código personalizado y mantenimientos complejos. El estándar Model Context Protocol introduce una interfaz unificada que permite conectar cualquier modelo con cualquier repositorio o API, eliminando la duplicidad de esfuerzos y permitiendo un ecosistema de agentes modular, interoperable y de fácil escalado.
Capacidad de ejecución autónoma y resolución compleja: Los sistemas basados en un solo prompt resultan insuficientes para tareas que requieren múltiples pasos y validaciones intermedias. Los grafos multiagente dividen grandes desafíos en subobjetivos manejados por especialistas autónomos, ejecutando ciclos de planificación, corrección de errores y ejecución de código que multiplican la precisión y el impacto en las organizaciones.
Control, observabilidad y mitigación de riesgos: Desplegar agentes con permisos de ejecución en entornos productivos exige estrictas medidas de seguridad y trazabilidad. Dominar las herramientas de observabilidad permite auditar cada llamada a funciones, verificar el razonamiento lógico y asegurar que las acciones automatizadas se mantengan dentro de los límites de gobernanza definidos por la empresa.
El plan de estudio está estructurado bajo un marco de ingeniería de sistemas riguroso, diseñado para guiar al estudiante desde la especificación de protocolos hasta la producción a gran escala. El itinerario profundiza en el diseño de patrones agénticos avanzados, la integración de herramientas y la construcción de servidores MCP estandarizados, garantizando un aprendizaje técnico profundo y aplicativo en todo momento.
En las fases iniciales se abordan los fundamentos de comunicación cliente-servidor en MCP, el transporte mediante stdio y SSE, y la arquitectura de grafos de estado con LangGraph. Posteriormente, se avanza hacia la coordinación de agentes colaborativos con CrewAI, la implementación de memorias semánticas persistentes y la integración de sistemas RAG agénticos multidimensionales.
La fase culminante se centra en la observabilidad con LangSmith, el despliegue en contenedores Docker y las pruebas de seguridad con entornos de sandboxing. El programa finaliza con el desarrollo del Proyecto Final, donde concebirás y desplegarás una infraestructura agéntica integral y distribuida, totalmente lista para operar con fiabilidad en entornos corporativos de misión crítica.
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El Proyecto Final del máster consiste en la concepción, desarrollo e implementación de un ecosistema multiagente distribuido de nivel empresarial, estructurado íntegramente sobre el estándar Model Context Protocol. En este desafío técnico avanzado, integrarás todas las competencias adquiridas en el programa para construir una plataforma agéntica autónoma y resiliente, capaz de razonar sobre problemas complejos, ejecutar herramientas externas mediante servidores MCP personalizados y operar con total persistencia de estado.
Durante el desarrollo del proyecto, programarás servidores MCP con interfaces estandarizadas para conectar bases de datos y servicios corporativos, orquestarás grafos de control cíclicos mediante LangGraph con memoria contextual avanzada e implementarás agentes especializados con CrewAI. Asimismo, configurarás mecanismos de evaluación continua y trazabilidad con LangSmith, establecerás políticas de sandboxing y defensa ante inyecciones de prompts, y empaquetarás la solución completa en contenedores Docker optimizados para despliegue en producción, entregando el código fuente documentado y la memoria técnica de arquitectura.
El resultado técnico obtenido constituye una infraestructura de software de calidad profesional de ingeniería de élite, preparada para implementarse de inmediato en entornos corporativos de alta demanda o presentarse como pieza central en tu portfolio de arquitectura agéntica e IA avanzada. Este desarrollo demuestra con rigor empírico tu capacidad para liderar proyectos tecnológicos de vanguardia, acreditando ante comités técnicos y líderes de la industria tu maestría en la implementación de estándares MCP y en el diseño de sistemas multiagente escalables y seguros.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto desarrollado para conectar modelos de IA con herramientas, datos y sistemas externos de manera unificada y segura. En el Máster en arquitectura de agentes de IA y MCP de Academia IA aprenderás a programar servidores y clientes MCP para crear arquitecturas agénticas interoperables y modulares.
Es recomendable contar con conocimientos sólidos de programación en Python o TypeScript y familiaridad básica con el uso de APIs. El programa profundiza directamente en ingeniería de software avanzada, patrones de diseño multiagente, frameworks como LangGraph y desarrollo de protocolos de comunicación.
Durante el programa dominarás el estándar MCP, LangGraph, CrewAI, LlamaIndex Workflows, memorias semánticas vectoriales y plataformas de observabilidad como LangSmith y Phoenix. Todas las herramientas se estudian bajo estándares de ingeniería y despliegue en producción con Docker.
Un sistema agéntico posee autonomía para planificar objetivos, descomponer tareas complejas, ejecutar herramientas externas y corregir sus propios errores mediante memoria de estado. Este máster te capacita para construir arquitecturas que superan las limitaciones de los chatbots convencionales.
