Construcción de Agentes con Microsoft Foundry

Source: Dev.to

La inteligencia artificial está evolucionando rápidamente

Desde simples modelos de lenguaje hacia agentes inteligentes: sistemas capaces de razonar, ejecutar acciones, usar herramientas y colaborar entre sí.

Microsoft Foundry

Microsoft Foundry surge como una plataforma clave para construir, gestionar y escalar agentes de IA según el escenario o la solución que necesitemos implementar.

¿Qué es Microsoft Foundry?

Microsoft Foundry es una plataforma dentro del ecosistema de Azure AI que nos será de utilidad para:

• Construir agentes inteligentes
• Orquestar flujos complejos de IA
• Integrar modelos (OpenAI, Azure OpenAI, OSS)
• Conectar herramientas, APIs y datos empresariales
• Gobernar, evaluar y escalar soluciones de IA

Foundry no es solo “usar un modelo”, sino crear sistemas de IA completos, listos para producción.

¿Qué es un agente de IA?

Un agente es más que un prompt. En Foundry, un agente tiene:

Ejemplo:
Un agente que recibe una solicitud, consulta una base de datos, llama a una API, razona sobre la información y devuelve una respuesta estructurada.

Creando nuestro primer agente en Microsoft Foundry

Paso 1 – Crear un proyecto en Foundry

1. Acceder al Azure AI Foundry Portal.
2. Crear un Foundry Project y asociar:
   • Suscripción de Azure
   • Resource Group
   • Región

Este proyecto será el contenedor de nuestros agentes, evaluaciones y flujos.

Paso 2 – Definir el modelo base

Seleccionar el modelo que impulsará al agente:

• GPT‑4 / GPT‑4o → razonamiento avanzado
• Phi‑3 / Phi‑4 → agentes livianos, edge, bajo costo
• Modelos custom → casos especializados

Ejemplo

• Modelo: GPT‑4o
• Uso: razonamiento + herramientas

Paso 3 – Definir el rol y comportamiento del agente

Define la identidad del agente mediante un system prompt.

Ejemplo de system prompt

Eres un agente experto en soporte técnico de productos Microsoft.
Tu objetivo es resolver problemas de forma clara, precisa y paso a paso.
Si necesitas información adicional, debes solicitarla antes de responder.

💡 Tip: Un buen agente tiene:

• Objetivo claro
• Límites explícitos
• Tono definido

Paso 4 – Agregar herramientas (Tools)

Las herramientas convierten un LLM en un agente real.

Tipos comunes

• 🔌 APIs REST
• 📊 Bases de datos
• 📁 Document search (RAG)
• 🧮 Funciones custom (Azure Functions)

Ejemplo conceptual de herramienta

{
  "name": "getUserOrders",
  "description": "Obtiene órdenes de un usuario",
  "parameters": {
    "userId": "string"
  }
}

El agente decide cuándo y cómo usar la herramienta.

Paso 5 – Memoria y contexto

Foundry permite:

• Memoria por conversación
• Contexto persistente
• Historial controlado

Esto es clave para:

• Agentes conversacionales
• Flujos largos
• Seguimiento de tareas

Paso 6 – Probar y evaluar el agente

Antes de pasar a producción:

1. Simular conversaciones
2. Evaluar respuestas

Métricas a medir

• Precisión
• Consistencia
• Seguridad
• Costos

Foundry incluye herramientas de evaluación automática y humana.

Orquestación de múltiples agentes

Uno de los puntos fuertes de Foundry es crear sistemas multi‑agente.

Ejemplo de arquitectura

• 🧑‍💼 Agente coordinador – dirige el flujo
• 📊 Agente analista – procesa datos y genera insights
• 🛠️ Agente ejecutor – lleva a cabo acciones (API calls, actualizaciones)

Ventajas

• Mayor modularidad
• Mejor razonamiento distribuido
• Escalabilidad real

Seguridad y gobernanza

Foundry está diseñado para entornos empresariales y ofrece:

• 🔐 Identity (Azure AD)
• 📜 Control de prompts
• 🛡️ Filtros de contenido
• 📈 Observabilidad (logs, métricas)
• 💰 Control de costos

De costos

Ideal para organizaciones que no pueden improvisar con IA.

Casos de uso reales

Algunos ejemplos donde Foundry brilla:

• 🤖 Soporte técnico inteligente
• 📄 Agentes de análisis de documentos
• 🧠 Copilots internos
• 📊 Agentes de análisis de datos
• 🔄 Automatización de procesos empresariales

Buenas prácticas

• ✔ Diseñar agentes con responsabilidades definidas
• ✔ Usar herramientas, no prompts gigantes
• ✔ Evaluar constantemente
• ✔ Pensar en agentes como software, no como chatbots
• ✔ Empezar simple, escalar después

Con estos pasos tienes una guía completa para iniciar tu primer agente inteligente en Microsoft Foundry y comenzar a explorar arquitecturas más complejas y seguras.

---

Gracias por leer

Espero que esta guía te haya ayudado a entender mejor los agentes de IA y cómo Microsoft Foundry puede utilizarse para diseñarlos de forma estructurada según las soluciones de IA a implementar.

¡Sigamos en contacto! 🚀
X • LinkedIn • esdanielgomez.com