Prepárate para la certificación Claude Certified Architect: sistemas agénticos, MCP y arquitectura con IA.
Domina Claude Code, el loop agéntico, integraciones MCP, prompt engineering con output estructurado, arquitectura multi-agente, gestión de contexto y seguridad en producción para la certificación CCA de Anthropic.
Contenido del curso
Unidad 1: Fundamentos de Sistemas Agénticos
Comprende qué es un sistema agéntico, cómo razona Claude, el loop Plan→Act→Observe→Iterate y los tipos de memoria y contexto.
¿Qué es un sistema agéntico?
El loop agéntico: Plan → Act → Observe → Iterate
Tipos de prompts: system, user y tool
Cómo razona Claude: ventana de contexto y atención
Memoria en sistemas agénticos
Simulador: tu primer mini agente
¡Clasifica el componente! Arquitectura agéntica
Prueba de la unidad
Unidad 2: Claude Code en Profundidad
Domina el CLI, la gestión de sesiones, CLAUDE.md como memoria persistente, subagentes en paralelo y hooks de automatización.
El CLI de Claude Code: instalación y comandos esenciales
Manejo de sesiones: /clear, /compact y contexto
CLAUDE.md: memoria persistente del agente
Subagentes: delegación de tareas complejas
Hooks: automatización del comportamiento
Proyecto: pipeline con múltiples agentes
¡Clasifica el comando! Slash commands en acción
Prueba de la unidad
Unidad 3: Integraciones con MCP
Conecta Claude con bases de datos, APIs y servicios externos usando el Model Context Protocol. Configura servidores MCP y entiende el flujo de datos.
¿Qué es MCP?
Arquitectura MCP: servidor, cliente y transporte
Conectar tu primer servidor MCP
MCP con bases de datos
MCP con APIs externas
Flujo de datos entre Claude y herramientas MCP
¡Conecta el servidor! Juego MCP
Prueba de la unidad
Unidad 4: Prompt Engineering y Output Estructurado
Diseña prompts con criterios explícitos y ejemplos few-shot, fuerza output estructurado con tool use y JSON Schema, valida con reintentos y procesa en lote con la Batch API.
Prompts con criterios explícitos
Few-shot: ejemplos que guían formato y criterio
Output estructurado con tool use y JSON Schema
Simulador: loop de validación y reintento
Código vs prompt: ¿dónde aplicar cada regla?
Batch API y revisión en varias pasadas
¡Clasifica la técnica! Prompting y output
Prueba de la unidad
Unidad 5: Arquitectura de Sistemas con IA
Diseña sistemas robustos con agentes: single vs multi-agent, patrones de orquestación, pipelines, trade-offs y manejo de errores en producción.
Single-agent vs Multi-agent
Patrones de orquestación: hub-and-spoke, pipeline y fan-out
Pipelines de ejecución
Trade-offs: costo, latencia y precisión
Manejo de errores: retries, validación y fallbacks
Casos de decisión arquitectónica
¡Clasifica la arquitectura! Juego de sistemas
Prueba de la unidad
Unidad 6: Gestión de Contexto y Confiabilidad
Administra el presupuesto de tokens, usa prompt caching con cache_control, compacta sin perder datos críticos, separa estado durable de la conversación y define cuándo escalar a una persona.
Presupuesto de tokens en aplicaciones con la API
Prompt caching con cache_control
Compactación sin perder datos críticos
Estado durable y recuperación dirigida
Escalamiento, confianza y revisión humana
¡Clasifica la estrategia! Contexto y confiabilidad
Prueba de la unidad
Unidad 7: Producción, Seguridad y Examen CCA
Asegura tus agentes contra ataques, configura observabilidad, implementa estrategias de despliegue y demuestra tu dominio con el simulacro de examen CCA.