ไอคอน megaphone

Microsoft Build 2026

เจาะลึกโค้ดจริงและระบบจริงที่ Microsoft Build

เรียนรู้เพิ่มเติม

เรียนรู้ เชื่อมต่อ สร้าง

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI และเทคโนโลยีล่าสุดหรือไม่ Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนา ผู้ประกอบการ และสตาร์ทอัพที่สร้างขึ้นบนเทคโนโลยี AI และอื่น ๆ เข้าร่วมกับเรา!

เรียนรู้ เชื่อมต่อ สร้าง

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI และเทคโนโลยีล่าสุดหรือไม่ Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนา ผู้ประกอบการ และสตาร์ทอัพที่สร้างขึ้นบนเทคโนโลยี AI และอื่น ๆ เข้าร่วมกับเรา!

กลับไป

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

5 มีนาคม, 2569 | 11:00 หลังเที่ยง - 12:00 ก่อนเที่ยง (UTC) เวลามาตรฐานสากล

  • รูปแบบ:
  • alt##LivestreamLivestream

หัวข้อ: ตัวแทน

ภาษา: ภาษาสเปน

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.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

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.

ผู้พูด

  • Gwyneth Peña-Siguenza (Español)

    • Senior Cloud Advocate

    Microsoft

กิจกรรมที่เกี่ยวข้อง

กิจกรรมด้านล่างนี้อาจน่าสนใจสําหรับคุณเช่นกัน อย่าลืมเยี่ยมชมของเรา หน้าแรกของ Reactor เพื่อดูเหตุการณ์ที่พร้อมใช้งานทั้งหมด

ส่วนต่างๆ ของหน้านี้อาจได้รับการแปลโดยเครื่องหรือ AI