Microsoft Reactor

En la Sesión 4 de nuestra serie de Python + Agents, vamos a explorar las bases para construir AI-driven workflows usando el Microsoft Agent Framework: definir pasos del workflow, conectarlos, pasar data entre ellos, y meter formas simples de guiar el path que toma un workflow.
Vamos a empezar con un overview conceptual y recorrer los componentes core: executors, edges y events. Vas a aprender cómo los workflows pueden componerse con funciones simples de Python o estar impulsados por AI agents completos cuando un paso requiere comportamiento model-driven. De ahí, nos metemos a conditional branching, mostrando cómo un workflow puede seguir paths distintos según model outputs, resultados intermedios o decision functions ligeras.
Vamos a introducir structured outputs como una forma de hacer el branching más confiable y más fácil de mantener—evitando checks vagos de strings y asegurando que las decisiones del workflow se basen en data clara y tipada. Vamos a ver cómo la interfaz DevUI facilita desarrollar workflows visualizando el workflow graph y mostrando los streaming events durante la ejecución. Por último, nos vamos con un demo E2E que usa workflows dentro de una app de cara al usuario con frontend y backend.