Microsoft Reactor

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.