Agents | The .NET Blog

CodeAct al Agent Framework: Com Reduir la Latència del teu Agent a la Meitat

Emiliano Montesdeoca — Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0000

Aquest post ha estat traduït automàticament. Per a la versió original, fes clic aquí.

Hi ha un moment en tot projecte d’agents en què mires el trace i penses: “per què tarda tant això?” El model està bé. Les eines funcionen. Però hi ha set round trips per obtenir un resultat que es podria calcular d’una sola vegada.

Exactament aquest és el problema que resol CodeAct — i l’equip d’Agent Framework acaba de publicar suport alpha a través del nou paquet agent-framework-hyperlight.

Què és CodeAct?

El patró CodeAct és elegantment simple: en lloc de donar al model una llista d’eines i deixar-lo cridar-les una per una, li dones una única eina execute_code i li permets expressar el pla complet com un programa Python curt. L’agent escriu el codi una vegada, el sandbox l’executa, i tornes a rebre un únic resultat consolidat.

Un pla de cinc passos que abans requeria cinc torns del model ara es converteix en un torn execute_code que conté un script Python que crida les teves eines via call_tool(...).

El benchmark del repositori ho fa concret. Vuit usuaris, dotzenes de comandes, cinc eines. Mateix model, mateixes eines, mateix prompt — només cablejat diferent:

Cablejat	Temps	Tokens
Tradicional	27.81s	6.890
CodeAct	13.23s	2.489
Millora	52,4%	63,9%

La peça de seguretat: micro-VMs de Hyperlight

El paquet agent-framework-hyperlight utilitza micro-VMs de Hyperlight. Cada crida execute_code obté la seva pròpia micro-VM recentment creada — amb la seva pròpia memòria, sense accés al sistema de fitxers del host més enllà del que muntes explícitament. L’arrencada es mesura en mil·lisegons.

Les teves eines segueixen executant-se al host. El codi de pegament generat pel model s’executa en el sandbox. Aquesta és la divisió correcta.

Com connectar-ho

from agent_framework import Agent, tool
from agent_framework_hyperlight import HyperlightCodeActProvider

@tool
def get_weather(city: str) -> dict[str, float | str]:
 """Return the current weather for a city."""
 return {"city": city, "temperature_c": 21.5, "conditions": "partly cloudy"}

codeact = HyperlightCodeActProvider(
 tools=[get_weather],
 approval_mode="never_require",
)

agent = Agent(
 client=client,
 name="CodeActAgent",
 instructions="You are a helpful assistant.",
 context_providers=[codeact],
)

Quan fer servir CodeAct (i quan no)

Fes servir CodeAct quan:

La tasca encadena moltes crides petites a eines (consultes, joins, càlculs, formatació)
Et preocupa la latència i el cost de tokens
Vols aïllament fort per crida en codi generat pel model

Queda’t amb el tool-calling tradicional quan:

L’agent només fa una o dues crides a eines per torn
Cada crida té efectes secundaris que vols aprovar individualment
Les descripcions d’eines són escasses o ambigües

Prova-ho ara

pip install agent-framework-hyperlight --pre

Consulta el post complet al blog d’Agent Framework per a cobertura més profunda.

On Recorda les Coses el teu Agent? Guia Pràctica sobre l'Emmagatzematge de l'Historial de Xat

Emiliano Montesdeoca — Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 +0000

Aquest post ha estat traduït automàticament. Per a la versió original, fes clic aquí.

Quan construeixes un agent IA, dediques la major part de la teva energia al model, les eines i els prompts. La pregunta de on viu l’historial de conversa sembla un detall d’implementació — però és una de les decisions arquitectòniques més importants que prendràs.

Determina si els usuaris poden bifurcar converses, desfer respostes, reprendre sessions després d’un reinici, i si les teves dades surten mai de la teva infraestructura. L’equip d’Agent Framework ha publicat una anàlisi en profunditat.

Dos patrons fonamentals

Gestionat pel servei: el servei d’IA emmagatzema l’estat de la conversa. La teva app manté una referència i el servei inclou automàticament l’historial rellevant en cada sol·licitud.

Gestionat pel client: la teva app manté l’historial complet i envia missatges rellevants amb cada sol·licitud. El servei no té estat. Controles tot.

Com Agent Framework abstreu això

// C# — funciona igual independentment del proveïdor
AgentSession session = await agent.CreateSessionAsync();
var first = await agent.RunAsync("Em dic Alice.", session);
var second = await agent.RunAsync("Quin és el meu nom?", session);

# Python
session = agent.create_session()
first = await agent.run("Em dic Alice.", session=session)
second = await agent.run("Quin és el meu nom?", session=session)

Referència ràpida de proveïdors

Proveïdor	Emmagatzematge	Model	Compactació
OpenAI/Azure Chat Completions	Client	N/A	Tu
Foundry Agent Service	Servei	Lineal	Servei
Responses API (per defecte)	Servei	Bifurcació	Servei
Anthropic Claude, Ollama	Client	N/A	Tu

Llegeix el post complet per a l’arbre de decisions complet.

Foundry Toolboxes: Un únic endpoint per a totes les eines dels teus agents

Emiliano Montesdeoca — Thu, 23 Apr 2026 00:00:00 +0000

Aquesta publicació ha estat traduïda automàticament. Per a la versió original, feu clic aquí.

Hi ha un problema que sembla avorrit fins que el pateixes de primera mà: la teva organització està construint múltiples agents d’IA, cadascun necessita eines, i cada equip les connecta des de zero. La mateixa integració de cerca web, la mateixa config d’Azure AI Search, la mateixa connexió al servidor MCP de GitHub — però en un altre repositori, per un altre equip, amb altres credencials i sense cap governança compartida.

Microsoft Foundry acaba de llançar Toolboxes en preview pública, i és una resposta directa a aquest problema.

Què és un Toolbox?

Un Toolbox és un bundle d’eines amb nom, reutilitzable, que defineixes una vegada a Foundry i exposes a través d’un únic endpoint compatible amb MCP. Qualsevol runtime d’agent que parli MCP pot consumir-lo — no estàs bloquejat a Foundry Agents.

La proposta és simple: build once, consume anywhere. Defineix les eines, configura l’autenticació de forma centralitzada, publica l’endpoint. Cada agent que necessiti les eines es connecta a l’endpoint i les obté totes.

Els quatre pilars (dos disponibles avui)

Pilar	Estat	Què fa
Discover	Pròximament	Troba eines aprovades sense buscar manualment
Build	Disponible avui	Agrupa eines en un bundle reutilitzable
Consume	Disponible avui	Un únic endpoint MCP exposa totes les eines
Govern	Pròximament	Auth centralitzada + observabilitat en totes les crides

Exemple pràctic

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.ai.projects import AIProjectClient
import os

client = AIProjectClient(
 endpoint=os.environ["FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT"],
 credential=DefaultAzureCredential()
)

toolbox_version = client.beta.toolboxes.create_toolbox_version(
 toolbox_name="customer-feedback-triaging-toolbox",
 description="Cerca documentació i respon a issues de GitHub.",
 tools=[
 {"type": "web_search", "description": "Cerca documentació pública"},
 {"type": "azure_ai_search", "index_name": "internal-docs"},
 {"type": "mcp_server", "server_url": "https://your-github-mcp-server.com"}
 ]
)

Un cop publicat, Foundry et dona un endpoint unificat. Un punt de connexió, totes les eines.

No estàs bloquejat a Foundry Agents

Els Toolboxes es creen i gestionen a Foundry, però la superfície de consum és el protocol MCP obert. Pots usar-los des d’agents personalitzats amb Microsoft Agent Framework o LangGraph, GitHub Copilot i qualsevol runtime que parli MCP.

Per què importa ara

L’onada multi-agent està arribant a producció. Cada nou agent és una nova superfície per a configuració duplicada, credencials desfasades i comportament inconsistent. La base de Build + Consume és suficient per començar a centralitzar. Quan arribi el pilar Govern, tindràs una capa d’eines observable i controlada centralment per a tota la teva flota d’agents.

Conclusió

Això és aviat — preview pública, SDK Python primer. Però el model és sòlid i el disseny natiu MCP significa que funciona amb les eines que ja estàs construint. Fes una ullada a l’anunci oficial per començar.

VS Code 1.117: Els agents s'estan guanyant les seves pròpies branques Git i això m'encanta

Emiliano Montesdeoca — Sun, 19 Apr 2026 00:00:00 +0000

La línia entre “assistència IA” i “company de feina IA” cada cop és més fina. VS Code 1.117 acaba d’arribar i les notes completes de la versió venen carregades, però el missatge és clar: els agents s’estan convertint en ciutadans de primera classe del teu flux de treball de desenvolupament.

Això és el que realment importa.

El mode Autopilot finalment recorda la teva preferència

Abans, havies de reactivar Autopilot cada vegada que començaves una sessió nova. Molest. Ara el teu mode de permisos es manté entre sessions i pots configurar el valor per defecte.

L’Agent Host admet tres configuracions de sessió:

Per defecte — les eines demanen confirmació abans d’executar-se
Bypass — aprova automàticament tot
Autopilot — totalment autònom, respon les seves pròpies preguntes i continua fins que la tasca s’acaba

Si estàs preparant un projecte .NET nou amb migracions, Docker i CI, configura-ho una vegada en mode Autopilot i oblida-t’en. Aquesta preferència es manté.

Aïllament de worktree i Git per a sessions d’agents

Aquesta és la gran novetat. Les sessions d’agents ara admeten un aïllament complet de worktree i Git. Això vol dir que, quan un agent treballa en una tasca, obté la seva pròpia branca i el seu propi directori de treball. La teva branca principal queda intacta.

I encara millor: Copilot CLI genera noms de branca significatius per a aquestes sessions de worktree. Res de agent-session-abc123. Obtens alguna cosa que realment descriu el que l’agent està fent.

Per als desenvolupadors .NET que treballen amb diverses branques de funcionalitat o arreglen errors mentre corre una tasca llarga d’esqueletatge de projecte, això canvia les regles del joc. Pots tenir un agent construint els controladors de l’API en un worktree mentre tu depures un problema a la capa de serveis en un altre. Sense conflictes. Sense stash. Sense embolics.

Subagents i equips d’agents

El protocol Agent Host ara admet subagents. Un agent pot engegar altres agents per encarregar-los parts d’una tasca. Pensa-ho com delegar: el teu agent principal coordina i els agents especialitzats fan les peces concretes.

Això encara és una funcionalitat inicial, però el potencial per als fluxos de treball .NET és evident. Imagina un agent gestionant les teves migracions d’EF Core mentre un altre prepara els tests d’integració. Encara no hi som del tot, però el suport al protocol que arriba ara farà que les eines segueixin ràpidament.

La sortida del terminal s’inclou automàticament quan els agents envien entrada

Petita, però important. Quan un agent envia entrada al terminal, la sortida del terminal s’inclou automàticament al context. Abans, l’agent havia de fer un torn extra només per llegir què havia passat.

Si mai has vist un agent executar dotnet build, fallar i després fer una altra ronda només per llegir l’error, aquesta fricció desapareix. Ho veu de seguida i reacciona.

L’app d’Agents s’actualitza sola a macOS

L’aplicació d’Agents independent per a macOS ara s’actualitza sola. Ja no cal descarregar noves versions manualment. Simplement es manté al dia.

El que val la pena saber de la resta

Els hovers de package.json ara mostren tant la versió instal·lada com la més recent. Útil si gestiones eines npm al costat dels teus projectes .NET.
Les imatges als comentaris JSDoc es renderitzen correctament als hovers i a les completes.
Les sessions de Copilot CLI ara indiquen si s’han creat des de VS Code o externament, cosa útil quan saltes entre terminals.
Copilot CLI, Claude Code i Gemini CLI es reconeixen com a tipus de shell. L’editor sap què estàs executant.

La conclusió

VS Code 1.117 no és un llançament ple de funcions espectaculars. És infraestructura. L’aïllament de worktrees, els permisos persistents i els protocols de subagents són els blocs de construcció d’un flux de treball on els agents gestionen tasques reals en paral·lel sense trepitjar-se el codi.

Si estàs construint amb .NET i encara no t’has llançat al flux de treball agentic, sincerament, ara és el moment de començar.

On hauríeu d'allotjar els vostres agents d'IA a Azure? Una guia pràctica de decisions

Emiliano Montesdeoca — Wed, 15 Apr 2026 00:00:00 +0000

Si esteu creant agents d’IA amb.NET ara mateix, probablement heu notat alguna cosa: hi ha * moltes * maneres d’allotjar-los a Azure. Container Apps, AKS, Functions, App Service, Foundry Agents, Foundry Hosted Agents, i tots semblen raonables fins que realment n’has de triar un. Microsoft acaba de publicar una guia completa per a l’allotjament d’agents d’Azure AI que ho aclareix, i vull desglossar-ho des d’una perspectiva pràctica del desenvolupador.NET.

Les sis opcions d’un cop d’ull

Així és com resumiria el paisatge:

Opció	El millor per	Tu gestiones
Aplicacions de contenidors	Control total del contenidor sense complexitat K8s	Observabilitat, estat, cicle de vida
AKS	Compliment empresarial, multi-clúster, xarxes personalitzades	Tot (aquest és el punt)
Funcions d’Azure	Tasques d’agent de curta durada i impulsades per esdeveniments	No gaire, veritat sense servidor
Servei d’aplicacions	Agents HTTP simples, trànsit previsible	Desplegament, configuració d’escalat
Agents de Foundry	Agents opcionals de codi a través del portal/SDK	Gairebé res
Agents allotjats de Foundry	Agents de marc personalitzats amb infraestructures gestionades	Només el vostre codi d’agent

Els quatre primers són càlculs de propòsit general: podeu executar-hi agents, però no estaven dissenyats per a això. Els dos últims són nadius dels agents: entenen les converses, les trucades d’eines i els cicles de vida dels agents com a conceptes de primera classe.

Foundry Hosted Agents: el lloc ideal per als desenvolupadors d’agents.NET

Aquí és el que em va cridar l’atenció. Els agents allotjats de Foundry se situen al centre: teniu la flexibilitat d’executar el vostre propi codi (nucli semàntic, marc d’agents, LangGraph, el que sigui), però la plataforma gestiona la infraestructura, l’observabilitat i la gestió de converses.

La peça clau és l’Adaptador d’allotjament: una capa d’abstracció fina que connecta el vostre marc d’agent amb la plataforma Foundry. Per a Microsoft Agent Framework, té aquest aspecte:

from azure.ai.agentserver.agentframework import from_agent_framework

agent = ChatAgent(
 chat_client=AzureAIAgentClient(...),
 instructions="You are a helpful assistant.",
 tools=[get_local_time],
)

if __name__ == "__main__":
 from_agent_framework(agent).run()

Aquesta és tota la vostra història d’allotjament. L’adaptador gestiona la traducció del protocol, la transmissió mitjançant esdeveniments enviats pel servidor, l’historial de converses i el seguiment d’OpenTelemetry, tot automàticament. Sense programari intermedi personalitzat, sense fontaneria manual.

El desplegament és realment senzill

Abans he desplegat agents a Container Apps i funciona, però acabeu escrivint molt codi de cola per a la gestió de l’estat i l’observabilitat. Amb Hosted Agents i azd, el desplegament és:

# Install the AI agent extension
azd ext install azure.ai.agents

# Init from a template
azd ai agent init

# Build, push, deploy — done
azd up

Aquest únic azd up crea el vostre contenidor, l’envia a ACR, subministra el projecte Foundry, desplega els punts finals del model i inicia el vostre agent. Cinc passos es van col·lapsar en una ordre.

Gestió de converses integrada

Aquesta és la peça que estalvia més temps en la producció. En lloc de crear el vostre propi magatzem d’estat de conversa, els agents allotjats ho gestionen de manera nativa:

# Create a persistent conversation
conversation = openai_client.conversations.create()

# First turn
response1 = openai_client.responses.create(
 conversation=conversation.id,
 extra_body={"agent_reference": {"name": "MyAgent", "type": "agent_reference"}},
 input="Remember: my favorite number is 42.",
)

# Second turn — context is preserved
response2 = openai_client.responses.create(
 conversation=conversation.id,
 extra_body={"agent_reference": {"name": "MyAgent", "type": "agent_reference"}},
 input="Multiply my favorite number by 10.",
)

No Redis. No hi ha botiga de sessions de Cosmos DB. No hi ha programari intermediari personalitzat per a la serialització de missatges. La plataforma només ho gestiona.

El meu marc de decisió

Després de revisar les sis opcions, aquí teniu el meu model mental ràpid:

Necessites zero infraestructura? → Agents de Foundry (portal/SDK, sense contenidors)
Tens un codi d’agent personalitzat però vols un allotjament gestionat? → Agents allotjats de Foundry
Necessiteu tasques d’agent de curta durada i basades en esdeveniments? → Azure Functions
Necessites el màxim control dels contenidors sense K8? → Aplicacions de contenidors
Necessites un compliment estricte i múltiples clústers? → AKS
Teniu un agent HTTP senzill amb trànsit previsible? → Servei d’aplicacions

Per a la majoria de desenvolupadors de.NET que creen amb Semantic Kernel o Microsoft Agent Framework, Hosted Agents és probablement el punt de partida adequat. Obteniu una escala a zero, OpenTelemetry integrada, gestió de converses i flexibilitat de marc, sense gestionar Kubernetes ni connectar la vostra pròpia pila d’observabilitat.

Tancant

El paisatge d’allotjament d’agents a Azure està madurant ràpidament. Si inicieu un nou projecte d’agent d’IA avui, m’agradaria considerar seriosament els agents allotjats de Foundry abans d’arribar a Container Apps o AKS per costum. La infraestructura gestionada estalvia temps real i el patró de l’adaptador d’allotjament us permet mantenir la vostra elecció de marc.

Consulteu la guia completa de Microsoft i el repositori de mostres de Foundry per obtenir exemples de treball.

L'Azure MCP Server 2.0 s'acaba de caure: l'automatització del núvol agent autoallotjada és aquí

Emiliano Montesdeoca — Sat, 11 Apr 2026 00:00:00 +0000

Si darrerament heu estat creant alguna cosa amb MCP i Azure, probablement ja sabeu que l’experiència local funciona bé. Connecteu un servidor MCP, deixeu que el vostre agent d’IA parli amb els recursos d’Azure, seguiu endavant. Però, en el moment que necessiteu compartir aquesta configuració amb un equip? Allà va ser on les coses es van complicar.

Ja no. Servidor MCP d’Azure acaba d’aconseguir 2.0 estable, i la funció de titular és exactament el que els equips empresarials han demanat: suport del servidor MCP remot autoallotjat.

Què és Azure MCP Server?

Actualització ràpida. Azure MCP Server implementa l’especificació Model Context Protocol i exposa les capacitats d’Azure com a eines estructurades i detectables que els agents d’IA poden invocar. Penseu en això com un pont estandarditzat entre el vostre agent i Azure: subministrament, desplegament, supervisió, diagnòstic, tot mitjançant una interfície coherent.

Les xifres parlen per si soles: 276 eines MCP en 57 serveis Azure. Això és una cobertura seriosa.

El gran problema: desplegaments remots autoallotjats

Aquí està la cosa. Executar MCP localment a la vostra màquina està bé per a desenvolupament i experiments. Però en un escenari d’equip real, necessiteu:

Accés compartit per a desenvolupadors i sistemes d’agents interns
Configuració centralitzada (context de l’arrendatari, valors predeterminats de subscripció, telemetria)
Xarxa empresarial i límits polítics
Integració en pipelines CI/CD

Azure MCP Server 2.0 aborda tot això. Podeu implementar-lo com a servei intern gestionat de manera centralitzada amb transport basat en HTTP, autenticació adequada i govern coherent.

Per a l’autenticació, obteniu dues opcions sòlides:

Identitat gestionada: quan s’executa al costat de Microsoft Foundry
Flux en nom de (OBO): delegació d’OpenID Connect que crida a les API d’Azure mitjançant el context de l’usuari iniciat

Aquest flux OBO és especialment interessant per als desenvolupadors de.NET. Vol dir que els vostres fluxos de treball d’agent poden funcionar amb els permisos reals de l’usuari, no amb un compte de servei amb privilegis excessius. Principi del mínim privilegi, integrat.

Enduriment de la seguretat

Això no és només una versió de funcions, també és una de seguretat. La versió 2.0 afegeix:

Validació de punt final més forta
Proteccions contra patrons d’injecció en eines orientades a la consulta
Controls d’aïllament més estrictes per a entorns de desenvolupament

Si voleu exposar MCP com a servei compartit, aquestes garanties són importants. Molts.

On el pots utilitzar?

La història de la compatibilitat del client és àmplia. Azure MCP Server 2.0 funciona amb:

IDEs: VS Code, Visual Studio, IntelliJ, Eclipse, Cursor
Agents CLI: GitHub Copilot CLI, Claude Code
Autònom: servidor local per a configuracions senzilles
Control remot autoallotjat: la nova estrella de la 2.0

A més, hi ha suport sobirà al núvol per al govern d’Azure dels Estats Units i Azure operat per 21Vianet, que és fonamental per als desplegaments regulats.

Per què això és important per als desenvolupadors de.NET

Si esteu creant aplicacions agents amb.NET, ja sigui el nucli semàntic, el Microsoft Agent Framework o la vostra pròpia orquestració, Azure MCP Server 2.0 us ofereix una manera preparada per a la producció de permetre que els vostres agents interactuïn amb la infraestructura Azure. No hi ha embolcalls REST personalitzats. No hi ha patrons d’integració específics del servei. Només MCP.

Combinat amb l’API fluida per a aplicacions MCP que va caure fa uns dies, l’ecosistema.NET MCP està madurant ràpidament.

Primers passos

Tria el teu camí:

GitHub Repo — codi font, documents, tot
Imatge Docker — desplegament en contenidors
Extensió de codi VS — Integració IDE
Guia d’allotjament personal: la funció insígnia 2.0

Tancant

Azure MCP Server 2.0 és exactament el tipus d’actualització d’infraestructura que no sembla cridaner en una demostració, però que ho canvia tot a la pràctica. MCP remot autoallotjat amb autenticació adequada, reforç de la seguretat i suport sobirà del núvol significa que MCP està preparat per a equips reals que creen fluxos de treball reals a l’Azure. Si heu estat esperant el senyal “preparat per a l’empresa”, això és tot.

L'enginyeria de la plataforma agentica s'està tornant real: Git-APE mostra com

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

L’enginyeria de plataformes ha estat un d’aquells termes que sona molt bé a les conferències, però normalment significa “vam construir un portal intern i un embolcall de Terraform”. La veritable promesa: una infraestructura d’autoservei que és realment segura, governada i ràpida, sempre ha estat a pocs passos.

L’equip d’Azure acaba de publicar la Part 2 de la seva sèrie d’enginyeria de plataformes agents, i aquesta tracta sobre la implementació pràctica. L’anomenen Git-APE (sí, l’acrònim és intencionat) i és un projecte de codi obert que utilitza agents GitHub Copilot més servidors Azure MCP per convertir les sol·licituds de llenguatge natural en una infraestructura validada i desplegada.

Què fa realment Git-APE

La idea bàsica: en lloc que els desenvolupadors aprenguin mòduls de Terraform, naveguin per les interfícies d’usuari del portal o presenten entrades a un equip de plataforma, parlen amb un agent Copilot. L’agent interpreta la intenció, genera Infrastructure-as-Code, la valida amb polítiques i desplega, tot dins de VS Code.

Aquí teniu la configuració:

git clone https://github.com/Azure/git-ape
cd git-ape

Obriu l’espai de treball a VS Code i GitHub Copilot descobreix automàticament els fitxers de configuració de l’agent. Interacciones directament amb l’agent:

@git-ape deploy a function app with storage in West Europe

L’agent utilitza Azure MCP Server sota el capó per interactuar amb els serveis d’Azure. La configuració de MCP a la configuració del codi VS permet capacitats específiques:

{
 "azureMcp.serverMode": "namespace",
 "azureMcp.enabledServices": [
 "deploy", "bestpractices", "group",
 "subscription", "functionapp", "storage",
 "sql", "monitor"
 ],
 "azureMcp.readOnly": false
}

Per què això és important

Per a aquells que estem construint a Azure, això canvia la conversa sobre l’enginyeria de la plataforma de “com construïm un portal” a “com descriurem les nostres baranes com a API”. Quan la interfície de la vostra plataforma és un agent d’IA, la qualitat de les vostres limitacions i polítiques es converteix en el producte.

El bloc de la Part 1 va exposar la teoria: les API ben descrites, els esquemes de control i les baranes explícites fan que les plataformes estiguin preparades per a agents. La part 2 demostra que funciona enviant eines reals. L’agent no només genera recursos a cegues, sinó que valida les millors pràctiques, respecta les convencions de denominació i aplica les polítiques de la vostra organització.

La neteja és igual de fàcil:

@git-ape destroy my-resource-group

La meva opinió

Seré sincer: aquest tracta més del patró que de l’eina específica. El mateix Git-APE és una arquitectura de demostració/referència. Però la idea subjacent (agents com a interfície de la vostra plataforma, MCP com a protocol, GitHub Copilot com a amfitrió) és cap a on es dirigeix l’experiència dels desenvolupadors empresarials.

Si sou un equip de plataformes que mira com fer que els vostres agents d’eines internes siguin amigables, no hi ha millor punt de partida. I si sou un desenvolupador de.NET i us pregunteu com es connecta això amb el vostre món: els agents Azure MCP Server i GitHub Copilot funcionen amb qualsevol càrrega de treball d’Azure. La vostra API ASP.NET Core, la vostra pila.NET Aspire, els vostres microserveis en contenidors: tot això pot ser l’objectiu d’un flux de desplegament agent.

Tancant

Git-APE és una visió primerenca però concreta de l’enginyeria de plataformes agències a la pràctica. Cloneu el repo, proveu la demostració i comenceu a pensar com haurien de buscar un agent per utilitzar-los de manera segura les API i les polítiques de la vostra plataforma.

Llegiu la publicació completa per a la guia i les demostracions de vídeo.

Microsoft Foundry Març de 2026: GPT-5.4, Agent Service GA i l'SDK Refresh que ho canvia tot

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

Les publicacions mensuals “Què hi ha de nou a Microsoft Foundry” solen ser una barreja de millores incrementals i la funció de titular ocasional. La edició de març de 2026? Es tracta bàsicament de totes les funcions dels titulars. El servei d’agent de Foundry passa a GA, el GPT-5.4 s’envia per a la producció, l’SDK obté una versió estable important i Fireworks AI aporta la inferència de model obert a Azure. Permeteu-me desglossar el que importa per als desenvolupadors de.NET.

El servei d’agent de Foundry està llest per a la producció

Aquest és el gran. El temps d’execució de l’agent de nova generació està disponible generalment: construït a partir de l’API OpenAI Responses, compatible amb cables amb els agents OpenAI i obert a models de diversos proveïdors. Si esteu creant amb l’API Responses avui, la migració a Foundry afegeix seguretat empresarial, xarxes privades, Entra RBAC, seguiment complet i avaluació a més de la vostra lògica d’agent existent.

from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import PromptAgentDefinition

project_client = AIProjectClient(
 endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
 credential=DefaultAzureCredential()
)

agent = project_client.agents.create_version(
 agent_name="my-enterprise-agent",
 definition=PromptAgentDefinition(
 model=os.environ["AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
 instructions="You are a helpful assistant.",
 ),
)

Addicions clau: xarxes privades d’extrem a extrem, expansió d’autenticació MCP (inclòs OAuth passthrough), previsualització de Voice Live per a agents de veu a veu i agents allotjats en 6 regions noves.

GPT-5.4: fiabilitat sobre la intel·ligència bruta

GPT-5.4 no es tracta de ser més intel·ligent. Es tracta de ser més fiable. Raonament més sòlid sobre interaccions llargues, millor adherència a les instruccions, menys errors en el flux de treball mitjà i capacitats integrades d’ús de l’ordinador. Per als agents de producció, aquesta fiabilitat és molt més important que les puntuacions de referència.

Model	Preu (per M fitxes)	Millor per
GPT-5.4 (≤272K)	2,50 $ / 15 $ de sortida	Agents de producció, codificació, fluxos de treball de documents
GPT-5.4 Pro	30 $ / 180 $ de sortida	Anàlisi profunda, raonament científic
GPT-5.4 Mini	Rentable	Classificació, extracció, trucades d’eines lleugeres

El joc intel·ligent és una estratègia d’encaminament: GPT-5.4 Mini gestiona el treball de gran volum i de baixa latència, mentre que GPT-5.4 accepta les sol·licituds de gran raonament.

L’SDK és finalment estable

azure-ai-projects SDK va enviar versions estables a tots els idiomes: Python 2.0.0, JS/TS 2.0.0, Java 2.0.0 i.NET 2.0.0 (1 d’abril). La dependència azure-ai-agents ha desaparegut: tot viu sota AIProjectClient. Instal·leu amb pip install azure-ai-projects i els paquets de paquets openai i azure-identity com a dependències directes.

Per als desenvolupadors de.NET, això significa un únic paquet NuGet per a tota la superfície de Foundry. No més fer malabars amb els SDK d’agents separats.

Fireworks AI porta models oberts a Azure

Potser l’addició més interessant des del punt de vista arquitectònic: Fireworks AI processa més de 13 bilions de fitxes diaris a ~180.000 sol·licituds per segon, ara disponible a través de Foundry. DeepSeek V3.2, gpt-oss-120b, Kimi K2.5 i MiniMax M2.5 al llançament.

La història real és porta els teus propis pesos: penja pesos quantificats o ajustats des de qualsevol lloc sense canviar la pila de porcions. Desplegueu mitjançant pagament per testimoni sense servidor o rendiment subministrat.

Altres aspectes destacats

Phi-4 Reasoning Vision 15B: raonament multimodal per a gràfics, diagrames i dissenys de documents
Avaluacions GA: avaluadors predefinits amb un seguiment continu de la producció canalitzat a Azure Monitor
Processament prioritari (visualització prèvia): carril informàtic dedicat per a càrregues de treball sensibles a la latència
Voice Live: temps d’execució de veu a veu que es connecta directament als agents de Foundry
Tracing GA: inspecció de traça d’agents d’extrem a extrem amb classificació i filtre
PromptFlow obsolet: migració a Microsoft Framework Workflows abans de gener de 2027

Tancant

El març de 2026 és un punt d’inflexió per a Foundry. Agent Service GA, SDK estables en tots els idiomes, GPT-5.4 per a agents de producció fiables i inferència de model obert mitjançant Fireworks AI: la plataforma està preparada per a càrregues de treball serioses.

Llegiu el resum complet i creeu el vostre primer agent per començar.

VS Code 1.116: l'aplicació d'agents obté la navegació per teclat i la finalització del context dels fitxers

Emiliano Montesdeoca — Fri, 10 Apr 2026 00:00:00 +0000

VS Code 1.116 és la versió d’abril de 2026 i, tot i que és més lleuger que algunes actualitzacions recents, els canvis són enfocats i significatius, sobretot si feu servir l’aplicació Agents diàriament.

Aquí teniu el que va arribar, basat en les notes oficials de la versió.

Millores de l’aplicació d’agents

L’aplicació Agents continua madurant amb un poliment d’usabilitat que marca una diferència real en els fluxos de treball diaris:

Combinacions de tecles dedicades: ara podeu centrar la vista Canvis, l’arbre de fitxers dins de Canvis i la vista Personalitzacions de xat amb ordres dedicades i dreceres de teclat. Si heu fet clic per l’aplicació Agents per navegar, això ofereix fluxos de treball complets basats en el teclat.

Diàleg d’ajuda d’accessibilitat: prement Alt+F1 al quadre d’entrada del xat ara s’obre un diàleg d’ajuda d’accessibilitat que mostra les ordres i les combinacions de tecles disponibles. Els usuaris de lectors de pantalla també poden controlar la verbositat dels anuncis. Una bona accessibilitat beneficia a tothom.

Completacions de context de fitxer: escriviu # al xat de l’aplicació Agents per activar les finalitzacions de context de fitxer a l’abast del vostre espai de treball actual. Aquesta és una d’aquelles petites millores de qualitat de vida que acceleren cada interacció; ja no cal escriure els camins complets dels fitxers quan es fa referència al codi.

CSS `@import` resolució d’enllaç

Una bona per als desenvolupadors d’interfície: ara VS Code resol les referències CSS @import que utilitzen camins node_modules. Podeu Ctrl+click mitjançant importacions com @import "some-module/style.css" quan utilitzeu agrupadors. Petit però elimina un punt de fricció en els fluxos de treball CSS.

Tancant

VS Code 1.116 tracta de perfeccionament, fent que l’aplicació Agents sigui més navegable, més accessible i més amigable amb el teclat. Si passeu molt de temps a l’aplicació Agents (i sospito que molts de nosaltres ho estem), aquests canvis s’acumulen.

Consulteu les notes completes de la versió per obtenir la llista completa.

azd ara us permet executar i depurar agents d'IA localment: aquí teniu el que va canviar el març de 2026

Emiliano Montesdeoca — Thu, 02 Apr 2026 00:00:00 +0000

Set llançaments en un mes. Això és el que va impulsar l’equip de l’Azure Developer CLI (azd) el març de 2026, i la funció de titular és la que estava esperant: un bucle local d’execució i depuració per als agents d’IA.

PC Chan va publicar el resum complet i, tot i que hi ha moltes coses, permeteu-me filtrar-ho fins al que realment importa per als desenvolupadors de.NET que creen aplicacions basades en IA.

Executeu i depureu agents d’IA sense desplegar-los

Aquest és el gran. La nova extensió azure.ai.agents afegeix un conjunt d’ordres que us ofereixen una experiència de bucle interior adequada per als agents d’IA:

azd ai agent run: inicia el vostre agent localment
azd ai agent invoke: li envia missatges (locals o desplegats)
azd ai agent show: mostra l’estat i la salut del contenidor
azd ai agent monitor: transmet els registres dels contenidors en temps real

Abans d’això, provar un agent d’IA significava desplegar-lo a Microsoft Foundry cada vegada que feies un canvi. Ara podeu iterar localment, provar el comportament del vostre agent i només implementar-lo quan estigueu preparat. Si heu estat creant agents amb Microsoft Agent Framework o Semantic Kernel, això canvia el vostre flux de treball diari.

L’ordre d’invocació funciona amb agents locals i desplegats, la qual cosa significa que podeu utilitzar el mateix flux de treball de prova independentment d’on s’executi l’agent. Aquest és el tipus de detall que us estalvia mantenir dos conjunts de scripts de prova.

GitHub Copilot arma el vostre projecte azd

azd init ara ofereix una opció “Configura amb GitHub Copilot (vista prèvia)”. En lloc de respondre manualment les sol·licituds sobre l’estructura del vostre projecte, un agent de Copilot us encarrega la configuració. Comprova si hi ha un directori de treball brut abans de modificar res i demana el consentiment de l’eina del servidor MCP per endavant.

Quan una ordre falla, azd ara ofereix una resolució de problemes assistida per IA: trieu una categoria (explica, orienta, soluciona problemes o salta), deixeu que l’agent suggereixi una solució i torneu-ho a provar, tot sense sortir del terminal. Per a configuracions d’infraestructures complexes, això suposa un estalvi de temps real.

Feines de l’aplicació de contenidors i millores en el desplegament

Algunes funcions de desplegament que cal destacar:

Fines d’aplicacions de contenidors: azd ara desplega Microsoft.App/jobs mitjançant la configuració existent host: containerapp. La vostra plantilla de bíceps determina si l’objectiu és una aplicació de contenidor o una feina, sense cap configuració addicional.
Temps d’espera de desplegament configurables: nova marca --timeout a azd deploy i un camp deployTimeout a azure.yaml. Ja no cal endevinar el límit predeterminat de 1200 segons.
Recurs de compilació remota: quan la compilació remota d’ACR falla, azd torna automàticament a la compilació local de Docker/Podman.
Validació local de preflight: els paràmetres de bíceps es validen localment abans de desplegar-se, capturant els paràmetres que falten sense un viatge d’anada i tornada a Azure.

Polit de l’experiència del desenvolupador

Algunes millores més petites que sumen:

Detecció automàtica de pnpm/fils per a projectes JS/TS
Compatibilitat amb pyproject.toml per a l’embalatge de Python
Directoris de plantilles locals — azd init --template ara accepta camins del sistema de fitxers per a la iteració fora de línia
Millors missatges d’error en mode --no-prompt: tots els valors que falten es reporten alhora amb ordres de resolució
Variables d’entorn de compilació injectades a tots els subprocessos de creació de marcs (.NET, Node.js, Java, Python)

Aquesta última és subtil però important: la vostra compilació.NET ara té accés a les variables d’entorn azd, la qual cosa significa que podeu fer una injecció de configuració en temps de compilació sense scripts addicionals.

Tancant

El bucle de depuració de l’agent d’IA local és l’estrella d’aquesta versió, però l’acumulació de millores en el desplegament i la poliment DX fa que azd se senti més madur que mai. Si esteu desplegant aplicacions.NET a Azure, especialment agents d’IA, aquesta actualització val la pena instal·lar-la.

Comproveu les notes completes de la versió per a cada detall o comenceu amb instal·lació d’azd.

El servei d'agents de Foundry és GA: el que realment importa per als constructors d'agents.NET

Emiliano Montesdeoca — Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0000

Siguem sincers: construir un prototip d’agent d’IA és la part fàcil. La part difícil és que tot sigui després: posar-lo en producció amb un aïllament adequat de la xarxa, fer avaluacions que realment signifiquen alguna cosa, gestionar els requisits de compliment i no trencar les coses a les 2 del matí.

El Foundry Agent Service acaba de passar a GA, i aquest llançament està centrat en aquest buit de “tot després”.

Creat a partir de l’API Responses

Aquí teniu el titular: el servei d’agent de Foundry de nova generació es basa en l’API de respostes d’OpenAI. Si ja esteu creant amb aquest protocol de cable, migrar a Foundry és un canvi de codi mínim. Què obteniu: seguretat empresarial, xarxes privades, Entra RBAC, seguiment complet i avaluació, a més de la vostra lògica d’agent existent.

L’arquitectura és oberta intencionadament. No esteu bloquejat a un proveïdor de models ni a un marc d’orquestració. Utilitzeu DeepSeek per a la planificació, OpenAI per a la generació, LangGraph per a l’orquestració: el temps d’execució gestiona la capa de coherència.

from azure.ai.projects import AIProjectClient
from azure.ai.projects.models import PromptAgentDefinition

with (
 DefaultAzureCredential() as credential,
 AIProjectClient(endpoint=os.environ["AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT"],
 credential=credential) as project_client,
 project_client.get_openai_client() as openai_client,
):
 agent = project_client.agents.create_version(
 agent_name="my-enterprise-agent",
 definition=PromptAgentDefinition(
 model=os.environ["AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"],
 instructions="You are a helpful assistant.",
 ),
 )

 conversation = openai_client.conversations.create()
 response = openai_client.responses.create(
 conversation=conversation.id,
 input="What are best practices for building AI agents?",
 extra_body={
 "agent_reference": {"name": agent.name, "type": "agent_reference"}
 },
 )
 print(response.output_text)

Si veniu del paquet azure-ai-agents, ara els agents són operacions de primera classe a AIProjectClient a azure-ai-projects. Deixeu anar el pin autònom i utilitzeu get_openai_client() per generar respostes.

Xarxes privades: s’ha eliminat el bloquejador empresarial

Aquesta és la característica que desbloqueja l’adopció empresarial. Foundry ara admet xarxes privades d’extrem a extrem amb BYO VNet:

Sense sortida pública: el trànsit d’agents no toca mai l’Internet pública
Injecció de contenidor/subxarxa a la vostra xarxa per a la comunicació local
Connectivitat d’eines inclosa: els servidors MCP, Azure AI Search i els agents de dades de Fabric operen per camins privats

Aquest darrer punt és crític. No només les trucades d’inferència es mantenen privades: totes les trucades d’invocació i recuperació d’eines també es mantenen dins dels límits de la vostra xarxa. Per als equips que operen sota polítiques de classificació de dades que prohibeixen l’encaminament extern, això és el que faltava.

Autenticació MCP feta correctament

Les connexions del servidor MCP ara admeten l’espectre complet de patrons d’autenticació:

Mètode d’autenticació	Quan s’ha d’utilitzar
Basat en claus	Accés compartit senzill per a eines internes de tota l’organització
Entra la identitat de l’agent	servei a servei; l’agent s’autentica com ell mateix
Entra a la identitat gestionada	Aïllament per projecte; cap gestió de credencials
Passthrough d’identitat OAuth	Accés delegat per l’usuari; agent actua en nom dels usuaris

OAuth Identity Passthrough és l’interessant. Quan els usuaris han de concedir a un agent accés a les seves dades personals (el seu OneDrive, la seva organització de Salesforce, una API de SaaS definida per l’usuari), l’agent actua en nom seu amb els fluxos d’OAuth estàndard. No hi ha cap identitat de sistema compartida que pretengui ser tothom.

Voice Live: veu a veu sense la fontaneria

Afegir veu a un agent solia significar unir STT, LLM i TTS: tres serveis, tres salts de latència, tres superfícies de facturació, tot sincronitzat a mà. Voice Live ho col·lapsa en una única API gestionada amb:

Activitat de veu semàntica i detecció de final de torn (comprèn el significat, no només el silenci)
Supressió de soroll del costat del servidor i cancel·lació d’eco
Suport d’intrusió (els usuaris poden interrompre la resposta mitjana)

Les interaccions de veu passen pel mateix temps d’execució de l’agent que el text. Els mateixos avaluadors, els mateixos rastres, la mateixa visibilitat de costos. Per a escenaris d’assistència al client, servei de camp o accessibilitat, això substitueix el que abans requeria una canalització d’àudio personalitzada.

Avaluacions: des de la casella de selecció fins al seguiment continu

Aquí és on Foundry es pren seriosament sobre la qualitat de la producció. El sistema d’avaluació té ara tres capes:

Avaluadors fora de la caixa: coherència, rellevància, fonamentació, qualitat de recuperació, seguretat. Connecta’t a un conjunt de dades o trànsit en directe i recupera les puntuacions.
Avaluadors personalitzats: codifiqueu la vostra pròpia lògica empresarial, estàndards de to i regles de compliment específiques del domini.
Avaluació contínua: Foundry mostra el trànsit de producció en directe, executa la vostra suite d’avaluadors i mostra els resultats mitjançant taulers de control. Establiu alertes d’Azure Monitor per quan cau la connexió a terra o incompliment dels llindars de seguretat.

Tot es publica a Azure Monitor Application Insights. Qualitat de l’agent, salut de la infraestructura, cost i telemetria d’aplicacions, tot en un sol lloc.

eval_object = openai_client.evals.create(
 name="Agent Quality Evaluation",
 data_source_config=DataSourceConfigCustom(
 type="custom",
 item_schema={
 "type": "object",
 "properties": {"query": {"type": "string"}},
 "required": ["query"],
 },
 include_sample_schema=True,
 ),
 testing_criteria=[
 {
 "type": "azure_ai_evaluator",
 "name": "fluency",
 "evaluator_name": "builtin.fluency",
 "initialization_parameters": {
 "deployment_name": os.environ["AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"]
 },
 "data_mapping": {
 "query": "{{item.query}}",
 "response": "{{sample.output_text}}",
 },
 },
 ],
)

Sis noves regions per als agents allotjats

Els agents allotjats ara estan disponibles a l’est dels EUA, al nord del centre dels EUA, a Suècia al centre, al sud-est asiàtic, al Japó oriental i més. Això és important per als requisits de residència de les dades i per comprimir la latència quan el vostre agent s’executa a prop de les seves fonts de dades.

Per què això és important per als desenvolupadors de.NET

Tot i que les mostres de codi de l’anunci de GA són Python primer, la infraestructura subjacent és independent del llenguatge, i l’SDK.NET per a azure-ai-projects segueix els mateixos patrons. L’API Responses, el marc d’avaluació, la xarxa privada, l’autenticació MCP, tot això està disponible a.NET.

Si heu estat esperant que els agents d’IA passin de “demo fantàstica” a “Puc enviar-ho a la feina”, aquest llançament de GA és el senyal. Les xarxes privades, l’autenticació adequada, l’avaluació contínua i el seguiment de la producció són les peces que faltaven.

Tancant

El servei d’agent de Foundry ja està disponible. Instal·leu l’SDK, obriu el portal i comenceu a crear. La guia d’inici ràpid us porta de zero a un agent en execució en qüestió de minuts.

Per obtenir la informació tècnica completa amb totes les mostres de codi, consulteu l’anunci de GA.

Agents | The .NET Blog

CodeAct al Agent Framework: Com Reduir la Latència del teu Agent a la Meitat

Què és CodeAct?

La peça de seguretat: micro-VMs de Hyperlight

Com connectar-ho

Quan fer servir CodeAct (i quan no)

Prova-ho ara

On Recorda les Coses el teu Agent? Guia Pràctica sobre l'Emmagatzematge de l'Historial de Xat

Dos patrons fonamentals

Com Agent Framework abstreu això

Referència ràpida de proveïdors

Foundry Toolboxes: Un únic endpoint per a totes les eines dels teus agents

Què és un Toolbox?

Els quatre pilars (dos disponibles avui)

Exemple pràctic

No estàs bloquejat a Foundry Agents

Per què importa ara

Conclusió

VS Code 1.117: Els agents s'estan guanyant les seves pròpies branques Git i això m'encanta

El mode Autopilot finalment recorda la teva preferència

Aïllament de worktree i Git per a sessions d’agents

Subagents i equips d’agents

La sortida del terminal s’inclou automàticament quan els agents envien entrada

L’app d’Agents s’actualitza sola a macOS

El que val la pena saber de la resta

La conclusió

On hauríeu d'allotjar els vostres agents d'IA a Azure? Una guia pràctica de decisions

Les sis opcions d’un cop d’ull

Foundry Hosted Agents: el lloc ideal per als desenvolupadors d’agents.NET

El desplegament és realment senzill

Gestió de converses integrada

El meu marc de decisió

Tancant

L'Azure MCP Server 2.0 s'acaba de caure: l'automatització del núvol agent autoallotjada és aquí

Què és Azure MCP Server?

El gran problema: desplegaments remots autoallotjats

Enduriment de la seguretat

On el pots utilitzar?

Per què això és important per als desenvolupadors de.NET

Primers passos

Tancant

L'enginyeria de la plataforma agentica s'està tornant real: Git-APE mostra com

Què fa realment Git-APE

Per què això és important

La meva opinió

Tancant

Microsoft Foundry Març de 2026: GPT-5.4, Agent Service GA i l'SDK Refresh que ho canvia tot

El servei d’agent de Foundry està llest per a la producció

GPT-5.4: fiabilitat sobre la intel·ligència bruta

L’SDK és finalment estable

Fireworks AI porta models oberts a Azure

Altres aspectes destacats

Tancant

VS Code 1.116: l'aplicació d'agents obté la navegació per teclat i la finalització del context dels fitxers

Millores de l’aplicació d’agents

CSS @import resolució d’enllaç

Tancant

azd ara us permet executar i depurar agents d'IA localment: aquí teniu el que va canviar el març de 2026

Executeu i depureu agents d’IA sense desplegar-los

GitHub Copilot arma el vostre projecte azd

Feines de l’aplicació de contenidors i millores en el desplegament

Polit de l’experiència del desenvolupador

Tancant

El servei d'agents de Foundry és GA: el que realment importa per als constructors d'agents.NET

Creat a partir de l’API Responses

Xarxes privades: s’ha eliminat el bloquejador empresarial

Autenticació MCP feta correctament

Voice Live: veu a veu sense la fontaneria

Avaluacions: des de la casella de selecció fins al seguiment continu

Sis noves regions per als agents allotjats

Per què això és important per als desenvolupadors de.NET

Tancant

CSS `@import` resolució d’enllaç