メイン コンテンツにスキップ

Python + Agentes: Agregando human in the loop a agentic workflows

3月 5, 2026 | 11:00 - 12:00 午前 (UTC) 協定世界時

AI と最新のテクノロジを使い始める準備はできましたか? Microsoft Reactor は、開発者、起業家、スタートアップ企業が AI テクノロジなどを構築するのに役立つイベント、トレーニング、コミュニティ リソースを提供します。 ご参加ください。

Python + Agentes: Agregando human in the loop a agentic workflows

3月 5, 2026 | 11:00 - 12:00 午前 (UTC) 協定世界時

AI と最新のテクノロジを使い始める準備はできましたか? Microsoft Reactor は、開発者、起業家、スタートアップ企業が AI テクノロジなどを構築するのに役立つイベント、トレーニング、コミュニティ リソースを提供します。 ご参加ください。

戻る

Python + Agentes: Agregando human in the loop a agentic workflows

3月 5, 2026 | 11:00 - 12:00 午前 (UTC) 協定世界時

  • 形式:
  • alt##Livestreamライブストリーム

トピック: エージェント

言語: スペイン語

En la sesión final de nuestra serie de Python + Agents, vamos a explorar cómo incorporar interacciones human-in-the-loop (HITL) en agentic workflows usando el Microsoft Agent Framework.
Esta sesión se enfoca en agregar puntos donde un workflow puede pausar, pedir input o aprobación de un usuario, y luego resumir cuando la persona responda.
HITL es súper importante porque los LLMs pueden producir outputs inciertos o inconsistentes, y los checkpoints humanos agregan una capa extra de precisión y supervisión.

Vamos a empezar con el modelo de requests-and-responses del framework, que da una forma estructurada para que los workflows hagan preguntas, recojan input humano y continúen la ejecución con esa data. Luego nos movemos a tool approval, una de las razones más comunes por las que un agent le pide input a una persona, y veremos cómo los workflows pueden mostrar tool calls pendientes para aprobar o rechazar.

Después cubrimos checkpoints y resuming, que permiten pausar workflows y reiniciarlos después. Esto es clave para escenarios HITL donde la persona tal vez no esté disponible en ese momento. Vamos a ver ejemplos de cómo los checkpoints guardan progreso, cómo el resume retoma el estado del workflow, y cómo este mecanismo soporta ciclos de revisión más largos o multi-step.

Esta sesión junta todo lo de la serie—agents, workflows, branching, orchestration—y muestra cómo integrar humanos de manera pensada en procesos AI-driven, especialmente cuando importan reliability y judgment.

前提条件

Para seguir los ejemplos en vivo, crea una cuenta gratis de GitHub.
Si estás empezando desde cero con IA generativa en Python, arranca con nuestra serie de 9 partes Python + IA, que cubre LLMs, modelos de embeddings, RAG, llamadas a herramientas, MCP y más.

講演者

関連イベント

以下のイベントにも、ご興味があるかもしれません。 必ず当社の Reactor ホームページ を訪問して、 視聴可能なすべてのイベントをご確認ください。

このページの一部は機械またはAIによって翻訳される場合があります。