Microsoft ha movido ficha en el tablero de la IA agentiva —esa que no solo responde, sino que colabora con otros agentes, usa herramientas y ejecuta tareas de negocio—. La compañía ha anunciado Microsoft Agent Framework (ya en public preview), un SDK y runtime open-source que unifica lo aprendido en AutoGen (Microsoft Research) y los cimientos empresariales de Semantic Kernel en un marco único de grado comercial. La meta: simplificar la orquestación de sistemas multiagente, reducir la fragmentación de herramientas que quita tiempo a los equipos y cerrar la brecha de confianza con controles de gobernanza integrados en Azure AI Foundry.
El timing no es casual. Según PwC, 8 de cada 10 empresas ya usa algún tipo de IA basada en agentes. Pero con la adopción llega la complejidad: más agentes, más integraciones, más observabilidad y más responsabilidad. Microsoft quiere que los desarrolladores experimenten en local y desplieguen en la nube con observabilidad, durabilidad y cumplimiento “de serie”, integrando cualquier API vía OpenAPI, colaboración entre runtimes con Agent2Agent (A2A) y conexión dinámica a herramientas usando Model Context Protocol (MCP).
“Los desarrolladores pierden tiempo por herramientas fragmentadas —un estudio de la industria cifra que el 50 % pierde más de 10 horas/semana—. El flow importa”, resume el equipo. Agent Framework apunta justo ahí: menos salto de contexto, más productividad.
Qué es Microsoft Agent Framework (y qué aporta sobre SK/AutoGen)
Agent Framework es el SDK + runtime que converge dos líneas de trabajo: Semantic Kernel (planificación con plugins, memoria, herramientas) y AutoGen (patrones multiagente de investigación) en una base común y abierta. Con él, los equipos pueden:
- Probar en local y desplegar en Azure AI Foundry con observabilidad, durabilidad y cumplimiento integrados.
- Integrar cualquier API vía OpenAPI, conectar herramientas dinámicamente con MCP y hacer colaborar runtimes con Agent2Agent (A2A).
- Usar patrones multiagente de última generación (p. ej., Magentic One) y orquestarlos en Workflows.
- Reducir el context-switching entre plataformas, editores y runtimes.
- Conectar Azure AI Foundry, Microsoft 365 Copilot y otras plataformas de agentes sin reescribir el mundo.
KPMG figura como caso de uso temprano: KPMG Clara AI —alineada al nuevo marco abierto— conecta agentes especializados a datos y herramientas empresariales, con salvaguardas incluidas y un ecosistema extensible. “Foundry Agent Service y Microsoft Agent Framework conectan nuestros agentes entre sí y al dato, y la gobernanza y observabilidad de Azure AI Foundry aportan lo que necesitamos en un sector regulado”, señala Sebastian Stöckle, responsable global de Innovación y IA en Auditoría (KPMG International).
Workflows multiagente en Foundry: procesos largos, estado y recuperación (private preview)
Más arriba de los agentes, Azure AI Foundry estrena (en private preview) workflows multiagente dentro de Foundry Agent Service: una capa de orquestación con estado para coordinar agentes en procesos de negocio complejos y de larga duración. El objetivo es industrializar lo que hoy muchos hacen con scripts efímeros:
- Coordinación de varios agentes en tareas persistentes con compartición de contexto.
- Automatización de escenarios enterpris e: onboarding de clientes, procesamiento de transacciones, automatización de supply chain.
- Fiabilidad integrada: gestión de errores, reintentos, recuperación ante fallos.
Los workflows pueden escribirse y depurarse de forma visual en la extensión de VS Code o en Azure AI Foundry y, después, desplegarse y operarse junto al resto de soluciones.
Observabilidad multiagente: trazas estandarizadas con OpenTelemetry
Sin observabilidad, la IA agentiva es una caja negra difícil de depurar, optimizar o auditar. Microsoft anuncia mejoras con contribuciones a OpenTelemetry para estandarizar trazas y telemetría de sistemas multiagente: invocaciones de herramientas, pasos de workflow, colaboración entre agentes, etc. La compañía ha trabajado estas extensiones junto a Outshift, el motor de incubación de Cisco.
La promesa: observabilidad unificada en Foundry para agentes construidos con Microsoft Agent Framework y otros marcos populares como LangChain, LangGraph u OpenAI Agents SDK. Unificar la telemetría reduce el coste de tener varias “escuelas” de desarrollo bajo el mismo techo.
Voice Live API (GA): voz a voz en tiempo real, a escala
A medida que los workflows multiagente se inician por voz y terminan en respuesta hablada, Microsoft declara GA de Voice Live API: una interfaz de voz en tiempo real que combina STT, modelos generativos, TTS, avatar y mejoras conversacionales en una sola tubería de baja latencia.
Clientes como Capgemini, healow, Astra Tech o Agora la usan para construir agentes de atención, tutores educativos, asistentes RR. HH. y agentes multilingües. Para los equipos, es una manera unificada (y escalable) de llevar la voz a producción sin encajar piezas heterogéneas.
IA Responsable (public preview): guardarraíles listos para usar
El último bloque de novedades pone el foco en confianza y cumplimiento. En public preview “próximamente”, Foundry integrará:
- Task adherence: ayudar a que los agentes se mantengan en la tarea asignada.
- Prompt shields con spotlighting: protección ante inyecciones de prompt y detección de conductas de riesgo.
- Detección de PII: identificar y gestionar datos sensibles.
El respaldo macro-sectorial está ahí: el Global AI Trust Survey 2025 de McKinsey señala la falta de herramientas de gobernanza y gestión de riesgo como la barrera n.º 1 a la adopción. Microsoft mete esas piezas directamente en Azure AI Foundry para que el desarrollo empiece con guardarraíles y no los persiga después.
Clientes en marcha: banca, VDI, consultoría, martech y search
- Commerzbank pilota Agent Framework para soporte con avatares, “más natural, accesible y cumplidor”. Gerald Ertl (Head of Digital Banking Solutions) subraya la adopción MCP y el despliegue de agentes en contenedores que reduce la carga en operaciones TI.
- Citrix explora IA agentiva en entornos VDI para elevar productividad empresarial: “Framework moderno y developer-first, con soporte nativo de APIs clave y protocolos para tool calling y observabilidad”, dice George Tsolis (Distinguished Engineer).
- TCS construye una práctica multiagente sobre Agent Framework con casos en finanzas, IT Ops y retail; “no es sólo avance tecnológico; es reimaginar cadenas de valor”, afirma Girish Phadke (Head, Microsoft Azure Practice).
- Sitecore desarrolla una solución para automatizar la cadena de contenidos (experiencias web, DAM) con agentes inteligentes, combinando orquestaciones no deterministas y agentes deterministas, con observabilidad y telemetría enterprise-grade.
- Elastic anuncia un conector nativo: el contexto empresarial de Elasticsearch entra en agentes y workflows multiagente “para soluciones ready for production que combinan el razonamiento de agentes con la velocidad y escala de Elastic”, resume Steve Kearns.
Integraciones y estándares: OpenAPI, MCP, A2A y compañía
Una de las cartas fuertes de Microsoft es el compromiso con estándares abiertos e interoperabilidad:
- OpenAPI para traer cualquier herramienta.
- Model Context Protocol (MCP) para conectar dinámicamente herramientas y fuentes de contexto.
- Agent2Agent (A2A) para colaborar entre runtimes (p. ej., un agente en Foundry y otro en Copilot).
La naturaleza open-source del framework invita a la comunidad a contribuir, probar patrones como Magentic One y co-diseñar prácticas de observabilidad (vía OpenTelemetry) y gobernanza que sirvan más allá de Azure.
Por qué esto importa (más allá de Microsoft)
- De POC a producción: los workflows con estado, la observabilidad estandarizada y los guardarraíles integrados son el puente entre “funciona en demo” y “escala en mi negocio”.
- Menos pegamento ad hoc: ecosistemas multi-marco (LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK) pueden reportar a una misma capa de telemetría en Foundry.
- Voz real-time sin costuras: Voice Live API reduce la fricción de montar “voz a voz” a escala, relevante en contact centers, educación y soporte interno.
Qué vigilar en los próximos meses
- Madurez de los workflows multiagente (p. ej., versionado de estado, rollbacks, replay).
- Cobertura de OpenTelemetry (profundidad de trazas en tool calls y colaboración) y coste de telemetría a gran escala.
- Compatibilidad MCP con terceros y calidad de conectores (seguridad, permisos finos, rate limits).
- Paridad entre local y Foundry (¿qué se gana/perfila al desplegar?).
- Integración 365 Copilot: handoffs entre Copilot y agentes de Foundry en escenarios reales.
Conclusión: de los “bots pegamento” a la IA con proceso, contexto y reglas
Con Microsoft Agent Framework y las nuevas capacidades de Azure AI Foundry, Microsoft propone una fábrica de agentes confiables: construir (SDK unificado y patrones), orquestar (workflows con estado), observar (OpenTelemetry), hablar (Voice Live API) y gobernar (task adherence, prompt shields, PII). En un momento en que muchas organizaciones han multiplicado POCs y pilots, el mensaje es operativo: menos bricolaje, más plataforma, y estándares abiertos para no encerrar a nadie.
Si la adopción sigue el guion —y la comunidad responde al llamamiento open-source—, 2026 podría ser el año en que los sistemas multiagente con datos reales y guardarraíles pasen de promesa a estándar en la empresa.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Microsoft Agent Framework y cómo empezar a construir un sistema multiagente?
Es un SDK y runtime open-source que unifica Semantic Kernel y AutoGen para orquestar agentes. Permite probar en local y desplegar en Azure AI Foundry con observabilidad, durabilidad y cumplimiento integrados. Soporta OpenAPI, MCP y Agent2Agent (A2A). Para empezar: clonar el repo, probar un patrón (p. ej., Magentic One) y usar la extensión de VS Code o Foundry para debug y despliegue.
¿En qué se diferencia Voice Live API de combinar STT/TTS “a mano”?
Voice Live API ofrece una tubería unificada y de baja latencia que integra STT, modelos generativos, TTS, avatar y mejoras conversacionales en un solo endpoint listo para producción, evitando pelear con piezas heterogéneas y problemas de escalado.
¿Cómo da observabilidad Azure AI Foundry a agentes de distintos marcos (LangChain, LangGraph, etc.)?
Con contribuciones a OpenTelemetry que estandarizan trazas y métricas para sistemas multiagente. Foundry puede agrupar la telemetría de Microsoft Agent Framework y otros frameworks en una vista unificada para debug, optimización y cumplimiento.
¿Qué controles de IA responsable trae Foundry y cuándo estarán disponibles?
En public preview en las próximas semanas: task adherence (alineación a la tarea), prompt shields con spotlighting (protección ante inyecciones de prompt y conductas de riesgo) y detección de PII. Están integrados en Foundry para construir con confianza y cumplir estándares internos y externos.
vía: azure.microsoft.com
