Hoppa till huvudinnehåll
Megafonikon

Microsoft Build //localhost-evenemang

Registrera dig för ett lokalt evenemang för att bygga och distribuera AI-lösningar på Azure med Microsoft Foundry och GitHub Copilot.

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Gå med i Microsoft Reactor och interagera med utvecklare live

Är du redo att komma igång med AI och de senaste teknikerna? Microsoft Reactor tillhandahåller evenemang, utbildning och communityresurser som hjälper utvecklare, entreprenörer och nystartade företag att bygga vidare på AI-teknik med mera. Följ med!

LEARN, CONNECT, BUILD

Microsoft Reactor

Gå med i Microsoft Reactor och interagera med utvecklare live

Är du redo att komma igång med AI och de senaste teknikerna? Microsoft Reactor tillhandahåller evenemang, utbildning och communityresurser som hjälper utvecklare, entreprenörer och nystartade företag att bygga vidare på AI-teknik med mera. Följ med!

Gå tillbaka

Python + Agentes: Orquestando workflows multi-agent avanzados

4 mars, 2026 | 11:00 em - 12:00 fm (UTC) Samordnad universell tid

  • Format:
  • alt##LivestreamLivestream

Område: Handläggare

Språk: Spanska

En la Sesión 5 de nuestra serie de Python + Agents, vamos a ir más allá de los fundamentos y explorar cómo orquestar advanced, multi-agent workflows usando el Microsoft Agent Framework. Esta sesión se enfoca en patterns para coordinar varios pasos o varios agents a la vez, habilitando sistemas AI-driven más poderosos y flexibles. Vamos a empezar comparando ejecución sequential vs concurrent, y luego nos metemos a técnicas para correr steps en paralelo.

Vas a aprender cómo fan-out y fan-in edges permiten que varias ramas corran al mismo tiempo, cómo agregar sus resultados, y cómo la concurrency ayuda a escalar workflows eficientemente. Luego, vamos a introducir dos enfoques de multi-agent orchestration que ya vienen built-in en el framework. Primero handoff, donde el control pasa completamente de un agent a otro según la lógica del workflow, útil para rutear tasks al agent correcto conforme avanza el workflow.

Luego veremos Magentic, un supervisor orientado a planning que genera un plan de alto nivel y delega partes de ese plan a otros agents. Para cerrar, vamos a terminar con un demo E2E que muestra un concurrent multi-agent workflow en acción.

Förutsättningar

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.

Talare

Delar av denna sida kan vara maskin- eller AI-översatta.