biểu tượng loa

Microsoft xây dựng 2026

Tìm hiểu sâu về mã thực và hệ thống thực tại Microsoft Build

Tìm hiểu thêm

HỌC HỎI, KẾT NỐI, XÂY DỰNG

Microsoft Reactor

Tham gia Microsoft Reactor và tương tác trực tiếp với các nhà phát triển

Bạn đã sẵn sàng bắt đầu với AI và các công nghệ mới nhất chưa? Microsoft Reactor cung cấp các sự kiện, đào tạo và tài nguyên cộng đồng để giúp các nhà phát triển, doanh nhân và công ty khởi nghiệp xây dựng dựa trên công nghệ AI và hơn thế nữa. Tham gia với chúng tôi!

HỌC HỎI, KẾT NỐI, XÂY DỰNG

Microsoft Reactor

Tham gia Microsoft Reactor và tương tác trực tiếp với các nhà phát triển

Bạn đã sẵn sàng bắt đầu với AI và các công nghệ mới nhất chưa? Microsoft Reactor cung cấp các sự kiện, đào tạo và tài nguyên cộng đồng để giúp các nhà phát triển, doanh nhân và công ty khởi nghiệp xây dựng dựa trên công nghệ AI và hơn thế nữa. Tham gia với chúng tôi!

Quay lại

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

5 tháng 3, 2026 | 11:00 CH - 12:00 SA (UTC) 協定世界時

  • Định dạng:
  • alt##Livestreamライブストリーム

Chủ đề: エージェント

Ngôn ngữ: 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.

Điều kiện tiên quyết

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.

Người phát biểu

  • Gwyneth Peña-Siguenza (Español)

    • Senior Cloud Advocate

    Microsoft

Sự kiện liên quan

Các sự kiện dưới đây cũng có thể được bạn quan tâm. Hãy chắc chắn ghé thăm Trang chủ lò phản ứng để xem tất cả các sự kiện có sẵn.

Các phần của trang này có thể được dịch bằng máy hoặc AI.