Construye una Plataforma de Agentes AI en .NET 10 con GitHub Copilot

5:30 PM - 6:30 PM (UTC)

En esta sesión transformaremos nuestro chatbot en un agente inteligente capaz de llamar herramientas para interactuar con el mundo exterior. Construiremos un framework de herramientas con las interfaces ITool, IToolRegistry e IToolExecutor, e implementaremos herramientas listas para producción para acceso al sistema de archivos, comandos shell, obtención de contenido web, y programación de tareas — todo con medidas de seguridad integradas. Al final tendremos un agente que razona a través de tareas multi-paso por sí solo. Pídele que "Resuma el README de mi proyecto" o "Revisa qué hay en mi carpeta de Descargas" — desglosará el problema en pasos, llamará a las herramientas correctas, y reportará los resultados. Tópicos y Tecnologías Clave: Orquestación de agentes y bucles de razonamiento Abstracción de herramientas y patrones de diseño Consideraciones de seguridad (path traversal, command injection, SSRF) UI de herramientas y streaming de resultados Protocolo de function calling de LLM Inyección de dependencias y registro de servicios Logging estructurado y hooks de observabilidad

5:30 PM - 6:30 PM (UTC)

En esta sesión personalizaremos el agente con skills — paquetes de conocimiento reutilizables definidos en Markdown con frontmatter YAML — y agregaremos memoria de conversación para que retenga contexto entre sesiones. Construiremos un cargador de skills, implementaremos summarización automática para gestionar presupuestos de tokens, y crearemos una UI para activar y desactivar skills en tiempo real. Al final tendremos un agente que adapta su experiencia según los skills cargados y recuerda tus preferencias entre conversaciones. Agrega un skill de "Git Expert" o "JavaScript Mentor" y observa cómo cambia el comportamiento del agente. Tus usuarios pueden crear skills personalizados sin tocar código. Tópicos y Tecnologías Clave: Arquitectura de skills (Markdown + YAML) Parsing de Markdown y extracción de metadatos Caching en memoria y composición de skills Memoria de conversación y estrategias de summarización Presupuesto de tokens y gestión de ventana de contexto UI de skills con controles toggle Patrones de personalización de workspace

5:30 PM - 6:30 PM (UTC)

En esta sesión prepararemos el agente para producción. Agregaremos programación de tareas como servicio de fondo, integraremos Azure OpenAI y Azure AI Foundry como proveedores de modelos en la nube, construiremos dashboards de monitoreo, y escribiremos tests unitarios que verifiquen todo el stack. Al final tendremos una plataforma de agentes completa, testeada y lista para la nube con manejo de errores de nivel producción, múltiples proveedores de modelos AI, automatización programada, y dashboards de observabilidad. Despliégala en Azure Container Apps, App Service, o ejecútala on-premises con Ollama. Tópicos y Tecnologías Clave: BackgroundService para tareas de larga duración Integración de Azure OpenAI y selección de modelos Azure AI Foundry (inferencia, despliegues, evaluación) Patrones de testing unitarios para agentes y herramientas Health checks y diagnósticos del sistema Job queuing y tracking de estado Configuración para despliegues multi-ambiente (local, staging, producción)