Keynote Microsoft Build 2025: el regreso de nuestros expertos

Esta noche ha tenido lugar la Keynote de Microsoft Build 2025, animada por Satya Nadella. Dos horas intensas, llenas de innovaciones, que giran en torno a la IA. 2024 será el año de los copilotos, 2025 será sin duda el año de los agentes. Todo se acelera a una velocidad vertiginosa, aparecen nuevos protocolos como el MCP, y una nueva revolución se pone a nuestros ojos al servicio de la transformación digital, de la investigación científica, médica y mucho más.

Copiloto GitHub

Agente de codificación autónomo: GitHub Copilot también es capaz de realizar tareas complejas de forma autónoma, como la corrección de errores, la incorporación de nuevas funcionalidades y el mantenimiento del código.

Agente de modos : El modo Agente de GitHub Copilot permite a los desarrolladores elegir entre los modelos más populares y potentes de los principales proveedores de LLM (Large Language Models). Este modo va más allá de la simple sugerencia de código y ayuda activamente a realizar el trabajo.

Integración con el servidor MCP de GitHub: GitHub Copilot utiliza el servidor MCP de GitHub para obtener la información contextual y las capacidades necesarias para ayudar a los desarrolladores, como la recuperación de los detalles de los problemas asignados.

Capacidades de visión : El modo Agente de GitHub Copilot incluye capacidades de visión, permitiendo comprender los bocetos y las concepciones visuales de los desarrolladores para integrarlos en el código.

Registros de sesión: GitHub Copilot genera registros de sesión que permiten a los desarrolladores seguir las modificaciones realizadas y ver las recomendaciones de código.

Multitarea: GitHub Copilot permite trabajar en varios problemas simultáneamente, mejorando así la eficacia y la productividad de los desarrolladores.

Azure AI Foundry

Enrutadores de modelos: Azure AI Foundry introduce enrutadores de modelos que permiten elegir automáticamente el mejor modelo OpenAI para una tarea determinada, simplificando así el proceso de selección de modelos.

Grok: Grok 3.5 estará disponible en Azure. Este modelo combina las capacidades de razonamiento, búsqueda exhaustiva y respuesta en un único modelo, ofreciendo un enfoque integrado para diversas aplicaciones.

Modelos de Foundry: Azure AI Foundry se encarga de más de 1900 modelos, incluidos los últimos modelos de OpenAI, ofreciendo una gran variedad de opciones para los desarrolladores en función de sus necesidades específicas.

Servicio de agentes Foundry : El servicio de agentes Foundry permite crear agentes declarativos con pocas líneas de código, encargándose de la orquestación multi-agentes e integrándose con frameworks como Semantic Kernel y AutoGen. Este servicio está disponible de forma general.

Fundición Local

Foundry Local permite desarrollar e implementar aplicaciones de IA localmente en Windows, con soporte para MCP (Model Context Protocol). Esto incluye un tiempo de ejecución de alto rendimiento, modelos, agentes que actúan como servicio y una CLI para el desarrollo de aplicaciones locales.

Alto rendimiento en tiempo de ejecución: Foundry Local incluye un tiempo de ejecución optimizado para un alto rendimiento, lo que permite gestionar los modelos y los agentes localmente en los dispositivos.

Agentes en calidad de servicio : Ofrece agentes en calidad de servicio, facilitando su despliegue y su gestión en los aparatos locales.

CLI para el desarrollo local : Incluye una interfaz de línea de comandos (CLI) para el desarrollo de aplicaciones locales, simplificando el proceso de creación y despliegue de aplicaciones.

Soporte completo en Windows y Mac: Foundry Local está totalmente integrado en los sistemas operativos Windows y Mac, lo que ofrece una flexibilidad máxima a los desarrolladores.

Foundry Local permite a los desarrolladores utilizar parte de las capacidades avanzadas de Foundry para crear aplicaciones potentes y autónomas, a la vez que seguras y fáciles de usar en dispositivos locales.

Copiloto Microsoft 365

Integración de chat, búsqueda, blocs de notas, creación y agentes : Esta aplicación reúne todos estos elementos en una interfaz intuitiva que mejora la experiencia del usuario.

Búsqueda : Funciona con todas tus aplicaciones, incluidas Confluence, Google Drive, JIRA, ServiceNow y los datos M365.

Cuadernos : Permite crear colecciones de datos de gran tamaño, como chats, páginas, documentos, correos electrónicos y mucho más.

Creación : Transforma un PowerPoint en vídeo explicativo o genera imágenes.

Agentes especializados: Agentes como "Investigador" y "Analista" sintetizan información y ofrecen perspectivas basadas en fuentes web y empresariales.

Copilot Studio: Facilita la creación de tus propios agentes con nuevas funcionalidades, incluyendo un agente Q&A completo y flujos de agentes MCP.

Orquestación multi-agentes : Permite conectar varios agentes para flujos de trabajo complejos, como la integración de un nuevo empleado que implique a agentes de distintos departamentos.

Copilot Tuning : Permite personalizar los modelos Copilot para cada empresa, aprendiendo el tono y el lenguaje específicos de la empresa.

Código de Visual Studio (VS Code)

Soporte para múltiples ventanas : La versión 100 de VS Code ha introducido un soporte mejorado para las ventanas múltiples, facilitando así la gestión de varios proyectos o archivos simultáneamente.

Integración de GitHub: ahora es más fácil visualizar las etapas directamente desde el editor, lo que refuerza la integración con GitHub y simplifica el flujo de trabajo de los desarrolladores.

Copilot integrado: GitHub Copilot está ahora integrado directamente en VS Code, aportando avanzadas capacidades de IA para ayudar a la compleción de código, la discusión, las modificaciones multi-fichero, y mucho más.

Agente de modo : El modo Agente de GitHub Copilot en VS Code permite a los desarrolladores elegir entre los modelos más populares y potentes de los principales proveedores de LLM, y utilizar estos modelos para tareas complejas.

Conexión a servidores MCP: VS Code puede establecer conexiones seguras con servidores MCP (Model Context Protocol) para obtener información contextual y las capacidades necesarias para ayudar a los desarrolladores.

Biblioteca Team AI

Team AI Library facilita la creación de agentes múltiples en Teams. Estas son sus principales características:

Soporte MCP: La biblioteca utiliza el protocolo MCP (Model Context Protocol), que permite a los desarrolladores crear agentes que pueden interactuar de forma fluida con otras herramientas y servicios.

Creación de agentes con una única línea de código : Los desarrolladores pueden crear agentes utilizando una única línea de código, simplificando así el proceso de desarrollo.

Funciones avanzadas : La biblioteca permite añadir funcionalidades utilizando Azure Search.

Publicación de agentes : Los desarrolladores pueden publicar sus agentes en la tienda de agentes, haciéndolos accesibles y distribuibles a través de Copilot y Teams.

Integración con Copilot y Teams : Los agentes creados pueden utilizarse en las conversaciones y reuniones de Equipos, permitiendo a los usuarios plantear preguntas, asignar tareas o lanzar flujos de trabajo mencionando simplemente a un agente.

Team AI Library simplifica el desarrollo y la utilización de agentes inteligentes, lo que permite a los equipos colaborar de forma más eficaz y automatizar tareas complejas.

Conclusión

En CROSS, estamos impacientes por poner en marcha estas innovaciones que optimizan la digitalización de los procesos de las organizaciones.