Diseña un agente con memoria, Tool Calling, MCP y RAG para responder mejor y ejecutar acciones reales en tus proyectos.
¿Te gustaría crear un agente de IA capaz de conversar con contexto y, además, ejecutar acciones reales dentro de una aplicación? En este curso aprenderás a construir, paso a paso, un agente con Spring Boot y Spring AI, desde la integración inicial con un modelo de lenguaje hasta la creación de respuestas estructuradas listas para usarse en tu sistema. Luego convertirás esa base en un agente con Tool Calling para que pueda invocar funciones y trabajar con herramientas mediante MCP. Finalmente, complementarás su capacidad incorporando una base de conocimiento con RAG, usando embeddings y recuperación de información para responder con mayor precisión y utilidad en escenarios reales.
¿Qué aprenderás?
Integrar Spring AI en una app con Spring Boot y conectar un modelo de IA.
Diseñar prompts y opciones del modelo para obtener respuestas consistentes.
Mantener memoria y contexto para conversaciones útiles.
Generar salidas estructuradas para integrarlas en tu backend.
Implementar Tool Calling y conectar herramientas con MCP.
Aplicar RAG con embeddings y recuperación de documentos.
Da el siguiente paso y construye un agente listo para resolver tareas de verdad en tus proyectos. Empieza a estudiar con las primeras clases gratis y comprueba porqué en español #NadieExplicaMejor que EDteam!
Los módulos estarán disponibles de forma progresiva en las fechas indicadas en este temario
En este módulo partirás de una aplicación base desarrollada con Spring Boot para integrar Spring AI y construir la primera versión del agente. Aprenderás a configurar la conexión con OpenAI, personalizar el modelo, mantener el contexto de la conversación y generar respuestas estructuradas. Además, veremos cómo Claude apoya el desarrollo generando código, resolviendo dudas y sugiriendo mejoras.
En este módulo transformaremos la base construida en el módulo anterior en un agente capaz de ejecutar acciones mediante Tool Calling y Model Context Protocol (MCP). Aprenderemos a integrar herramientas locales y remotas para interactuar con servicios externos y resolver solicitudes de forma autónoma. Además, veremos cómo Claude apoya el desarrollo generando código, resolviendo dudas y sugiriendo mejoras.
En este módulo completaremos el agente incorporando una base de conocimiento con Retrieval-Augmented Generation (RAG). Aprenderemos a procesar documentos, generar embeddings y recuperar información relevante para enriquecer sus respuestas. Además, veremos cómo Claude apoya el desarrollo generando código, resolviendo dudas y sugiriendo mejoras.
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Henry A. Mendoza Puerta
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