Introducción
Las organizaciones de hoy necesitan aplicaciones que puedan controlar tareas complejas y de varios pasos de forma autónoma a la vez que proporcionan respuestas personalizadas y compatibles con el contexto. Los agentes de inteligencia artificial están transformando cómo interactúan las empresas con los clientes mediante la orquestación de flujos de trabajo, la recuperación de información relevante y el mantenimiento del contexto conversacional entre interacciones.
Considere Margie's Travel, una plataforma de alquiler vacacional con miles de propiedades y consultas continuas a los huéspedes. Necesitan sistemas inteligentes para recomendar estancias personalizadas, analizar comentarios de invitados y coordinar tareas especializadas, como comprobaciones de inventario y análisis de sentimiento. Con los agentes de inteligencia artificial con tecnología de Azure Database for PostgreSQL, la empresa puede crear soluciones escalables que combinen la búsqueda de vectores para la comprensión semántica, la memoria persistente para la retención de contextos y la orquestación multiagente para flujos de trabajo complejos.
En este módulo se muestra cómo compilar e implementar agentes de IA mediante azure Database for PostgreSQL y marcos de orquestación.
En este módulo, aprenderá:
- Comprenda las arquitecturas agente y cómo PostgreSQL admite la recuperación y la memoria de información.
- Aplicar operadores semánticos y de búsqueda de vectores para la recuperación de información inteligente.
- Evalúe marcos agente como Microsoft Agent Framework, LangGraph, LlamaIndex y Foundry Agent Service.
- Implemente agentes de IA mediante foundry Agent Service con la integración de PostgreSQL.
- Integre agentes con el Protocolo de contexto de modelo (MCP) para el acceso estandarizado a las herramientas.
Después de completar este módulo, podrá:
- Cree sistemas multiagente que coordinan tareas especializadas mediante Azure Database for PostgreSQL.
- Implemente la búsqueda de vectores y la recuperación semántica para potenciar las respuestas del agente compatibles con el contexto.
- Implemente agentes con foundry Agent Service que accedan a datos estructurados y semánticos.
- Integre herramientas basadas en MCP para ampliar las funcionalidades del agente con servicios externos.
- Diseñe arquitecturas agenticas escalables que mantienen el contexto y proporcionan interacciones personalizadas.