Today, we’re announcing the integration of Amazon Neptune Database with GraphStorm, a scalable, open-source graph machine learning (ML) library built for enterprise-scale applications. This brings together Neptune’s OLTP (Online transaction processing) graph capabilities with GraphStorm’s scalable inference engine, making it easier for customers to deploy graph ML in latency-sensitive, transactional environments.
With this integration, developers can train GNN models using GraphStorm and deploy them as real-time inference endpoints that directly query Neptune for subgraph neighborhoods on demand. Predictions—such as node classifications or link predictions—can then be returned in sub-second timeframes, closing the loop between transactional graph updates and ML-driven decisions. This integration unlocks use cases such as fraud detection and prevention, where organizations can make real-time decisions based on complex relationships among accounts, devices, and transactions; dynamic recommendations, where systems can instantly adapt to user behavior using live graph context; and graph-based risk scoring, where risk assessments are continuously updated as the graph evolves. Customers can also combine real-time inference results with graph analytics queries for deeper operational insights, enabling ML feedback loops directly within graph applications.
Today, we’re announcing the integration of Amazon Neptune Database with GraphStorm, a scalable, open-source graph machine learning (ML) library built for enterprise-scale applications. This brings together Neptune’s OLTP (Online transaction processing) graph capabilities with GraphStorm’s scalable inference engine, making it easier for customers to deploy graph ML in latency-sensitive, transactional environments. With this integration, developers can train GNN models using GraphStorm and deploy them as real-time inference endpoints that directly query Neptune for subgraph neighborhoods on demand. Predictions—such as node classifications or link predictions—can then be returned in sub-second timeframes, closing the loop between transactional graph updates and ML-driven decisions. This integration unlocks use cases such as fraud detection and prevention, where organizations can make real-time decisions based on complex relationships among accounts, devices, and transactions; dynamic recommendations, where systems can instantly adapt to user behavior using live graph context; and graph-based risk scoring, where risk assessments are continuously updated as the graph evolves. Customers can also combine real-time inference results with graph analytics queries for deeper operational insights, enabling ML feedback loops directly within graph applications. This feature is available in all regions where Amazon Neptune Database is available. To learn more and try the integration yourself, check out our announcement blog: Modernize fraud prevention: GraphStorm v0.5 for real-time inference for a full walk-through.
Amazon Connect, the cloud-based contact center service from AWS, now supports Get Customer Input and Store Customer Input flow blocks for outbound voice whisper flows. The Get Customer Input flow block allows a prompt to be played to a customer on an outbound call after they answer the call but before they are connected with an agent, and the customer’s response can be collected through either DTMF input or via an Amazon Lex Bot.
This capability will allow you to capture interactive and dynamic customer input on outbound calls before these are connected to an agent. For example, you can use the Get Customer Input flow block to obtain customer consent for call recording as part of outbound calls placed by agents, and use it to trigger Amazon Connect Contact Lens recording and analytics.
The capability is available in all AWS commercial and AWS GovCloud (US-West) regions where Amazon Connect is offered.
Amazon Connect, the cloud-based contact center service from AWS, now supports Get Customer Input and Store Customer Input flow blocks for outbound voice whisper flows. The Get Customer Input flow block allows a prompt to be played to a customer on an outbound call after they answer the call but before they are connected with an agent, and the customer’s response can be collected through either DTMF input or via an Amazon Lex Bot. This capability will allow you to capture interactive and dynamic customer input on outbound calls before these are connected to an agent. For example, you can use the Get Customer Input flow block to obtain customer consent for call recording as part of outbound calls placed by agents, and use it to trigger Amazon Connect Contact Lens recording and analytics. The capability is available in all AWS commercial and AWS GovCloud (US-West) regions where Amazon Connect is offered. To learn more about Amazon Connect, please visit the Amazon Connect website or consult the Amazon Connect Administrator Guide.
AWS Clean Rooms now supports data access budgets for tables associated to a collaboration. This new privacy control allows you to limit the number of times your data can be analyzed when training or running inference on a custom ML model or in a SQL query or Pyspark job. With data access budgets, you can establish per-period budgets that refresh daily, weekly, or monthly, lifetime budgets for overall usage, or both types simultaneously. When you spend a budget, the system prevents additional analyses until the budget refreshes, but you can reset or edit a budget at anytime as your needs change.
AWS Clean Rooms helps companies and their partners easily analyze and collaborate on their collective datasets without revealing or copying one another’s underlying data. For more information about the AWS Regions where AWS Clean Rooms is available, see the AWS Regions table. To learn more about collaborating with AWS Clean Rooms, visit AWS Clean Rooms.
AWS Clean Rooms now supports data access budgets for tables associated to a collaboration. This new privacy control allows you to limit the number of times your data can be analyzed when training or running inference on a custom ML model or in a SQL query or Pyspark job. With data access budgets, you can establish per-period budgets that refresh daily, weekly, or monthly, lifetime budgets for overall usage, or both types simultaneously. When you spend a budget, the system prevents additional analyses until the budget refreshes, but you can reset or edit a budget at anytime as your needs change. AWS Clean Rooms helps companies and their partners easily analyze and collaborate on their collective datasets without revealing or copying one another’s underlying data. For more information about the AWS Regions where AWS Clean Rooms is available, see the AWS Regions table. To learn more about collaborating with AWS Clean Rooms, visit AWS Clean Rooms.
Starting today, Amazon EC2 Instance Connect Endpoint supports Internet Protocol Version 6 (IPv6) connectivity. Customers can now configure EIC Endpoints to be dual-stack or IPv6 only to connect to instances with IPv6 addresses.
EC2 Instance Connect helps customers have SSH and RDP connectivity to their EC2 instances without using public IP addresses. With IPv6 support, customers can establish connectivity to instances in private subnets using IPv6 addresses, while maintaining backwards compatibility with existing instances and subnets using IPv4 addresses.
EC2 Instance Connect Endpoint IPv6 support is available in all AWS Commercial Regions, the AWS GovCloud (US) Regions, and the China Regions. Customers can access their private EC2 instances through AWS EC2 Console, AWS CLI, and SSH clients. To learn more about connecting to EC2 instances using EC2 Instance Connect Endpoint, see documentation. To learn more about IPv6 support on AWS, visit the documentation page.
Starting today, Amazon EC2 Instance Connect Endpoint supports Internet Protocol Version 6 (IPv6) connectivity. Customers can now configure EIC Endpoints to be dual-stack or IPv6 only to connect to instances with IPv6 addresses. EC2 Instance Connect helps customers have SSH and RDP connectivity to their EC2 instances without using public IP addresses. With IPv6 support, customers can establish connectivity to instances in private subnets using IPv6 addresses, while maintaining backwards compatibility with existing instances and subnets using IPv4 addresses. EC2 Instance Connect Endpoint IPv6 support is available in all AWS Commercial Regions, the AWS GovCloud (US) Regions, and the China Regions. Customers can access their private EC2 instances through AWS EC2 Console, AWS CLI, and SSH clients. To learn more about connecting to EC2 instances using EC2 Instance Connect Endpoint, see documentation. To learn more about IPv6 support on AWS, visit the documentation page.
Acelerar la sostenibilidad y la resiliencia con la innovación impulsada por la IA
Por: Sara Neff, socia/directora general de sostenibilidad y ESG sobre las operaciones e innovación en la nube de Microsoft.
En la Semana del Clima de Nueva York, nuestros equipos estuvieron inmersos en conversaciones sobre el uso de la IA para avanzar en la sostenibilidad y avanzar en la sostenibilidad de la IA.
Miles de líderes mundiales se reunieron en la Semana del Clima de Nueva York 2025, uno de los eventos más grandes de su tipo centrado en la acción climática. Desde las empresas y el gobierno hasta la ciencia y la sociedad civil, las conversaciones de este año reflejan tanto una urgencia compartida como un creciente sentido de posibilidad.
En todas las industrias, los líderes utilizan la IA para convertir las limitaciones en catalizadores de la innovación. Las empresas utilizan la IA para ayudar a equilibrar objetivos contrapuestos, como reducir costos e impactos ambientales, al tiempo que impulsan el crecimiento.
El caso de negocio es claro: Morgan Stanley informa que las empresas que invierten en la mitigación del riesgo climático ven rendimientos promedio de 8 veces en su inversión inicial.1 Y, según el Foro Económico Mundial, cada dólar invertido en adaptación y resiliencia climática puede generar hasta 19 dólares en pérdidas evitadas.2
IA en acción: cómo los líderes impulsan el cambio
Los desafíos de sostenibilidad a menudo abarcan funciones, geografías y horizontes temporales, y la IA ha comenzado a demostrar ser valiosa para ayudar a las personas a colaborar para resolver problemas de una alta complejidad. Por ejemplo:
Ante inundaciones cada vez más frecuentes, la ciudad de Stuttgart necesitaba una forma más rápida de prepararse. El modelado geoespacial tradicional habría llevado meses. En cambio, al asociarse con Esri, Microsoft y NVIDIA, los planificadores urbanos construyeron un gemelo digital 3D a gran escala en solo 24 horas, una mejora del 99% en el tiempo de procesamiento. Con simulaciones impulsadas por IA, estos planificadores urbanos ahora pueden visualizar la lluvia, modelar el flujo de agua y probar estrategias de mitigación casi en tiempo real. El resultado: una respuesta más rápida, una planificación más inteligente y una ciudad más resiliente.
En Japón, la cadena de supermercados Super Hosokawa y su socio logístico Imamura Shoji usaron Azure Databricks, Azure OpenAI y Snowflake para crear un sistema de previsión de la demanda que comparte predicciones con dos días de antelación en toda la cadena de suministro. El impacto fue inmediato: el desperdicio de alimentos se redujo en más del 50% para productos clave y los artículos de prueba superaron las expectativas, incluso durante períodos de disminución de las ventas. Estos resultados inspiran una adopción más amplia de la IA en todo el ecosistema de logística alimentaria de Japón.
En el estado de Washington, los investigadores del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico se asociaron con Microsoft para reimaginar cómo descubrimos los materiales de las baterías de próxima generación. Por medio de IA y Azure Quantum Elements, redujeron 32 millones de posibilidades a 18 candidatos viables en solo 80 horas, un proceso que por lo general llevaría años. Este es un vistazo al futuro de la investigación y el desarrollo científicos: descubrimiento impulsado por IA, tiempo de impacto más rápido y nuevas fronteras en energía y materiales.
Avanzar en la sostenibilidad de la IA con innovaciones en refrigeración de centros de datos
A medida que se acelera la adopción de la IA, la gestión de su uso de recursos es un imperativo estratégico para permitir a los clientes y socios escalar la IA de forma responsable y competitiva. Tres áreas de inversión enfocadas para Microsoft incluyen (1) optimizar la eficiencia energética y del agua del centro de datos, (2) avanzar en materiales bajos en carbono y (3) mejorar la eficiencia energética de los servicios en la nube y de inteligencia artificial.
Las últimas tecnologías de nube e inteligencia artificial se ejecutan en chips que consumen más energía que las generaciones anteriores, y cuanta más energía pasa por un chip, más caliente se vuelve. Se espera que las futuras generaciones de chips para IA sean aún más potentes, con demandas aún mayores en los sistemas de enfriamiento en los centros de datos.
Para ayudar a abordar este problema, Microsoft ha probado con éxito un nuevo sistema de enfriamiento microfluídico con un rendimiento de enfriamiento hasta tres veces mejor que las placas frías, según las cargas de trabajo y las configuraciones involucradas. Cuando se toman las firmas de calor de los chips, podemos identificar los puntos calientes y luego grabar canales en la parte posterior de los chips de silicio para dirigir el refrigerante líquido de manera más eficiente a los puntos calientes, con el objetivo de optimizar la manera en que hacemos el enfriamiento. Estos canales son de tamaño micrométrico, similar en tamaño a un cabello humano.
Como parte del esfuerzo de creación de prototipos, el equipo utilizó IA para ayudar a optimizar un diseño bioinspirado para enfriar los puntos calientes de los chips de manera más eficiente que los canales rectos hacia arriba y hacia abajo.
La microfluídica es parte de nuestro enfoque de sistemas completos para optimizar cada parte de la nube y la pila de IA, desde los centros de datos hasta los servidores y el silicio. Debido a que el enfriamiento afecta tantos aspectos del diseño de la infraestructura en la nube, desde la densidad del servidor hasta la densidad del rack, la administración de energía y el equilibrio de carga entre servidores, estas innovaciones prometen mejoras para la sostenibilidad, así como otras métricas, como el costo, la confiabilidad, la velocidad y la consistencia.
Introducción a la IA para la sostenibilidad
El progreso de la sostenibilidad comienza con la curiosidad. Comiencen por identificar dónde su organización puede reducir el riesgo y mejorar la eficiencia, ya sea a través de una mejor visibilidad, decisiones más inteligentes sobre la cadena de suministro o nuevos flujos de valor.
Por: Yina Arenas, vicepresidenta corporativa, Azure AI Foundry.
Hoy anunciamos nuevas funcionalidades en Azure AI Foundry que facilitan a los desarrolladores la creación, observación y gobierno de sistemas multiagente, al tiempo que ayudan a las organizaciones a cerrar la brecha de confianza en la IA.
A medida que se acelera la adopción de la IA agéntica (ocho de cada diez empresas utilizan ahora alguna forma de IA basada en agentes, según PwC1), la complejidad de la gestión de estos sistemas está en aumento. Los desarrolladores se enfrentan a herramientas fragmentadas y las organizaciones luchan por garantizar que los agentes se comporten de manera responsable. Nuestras últimas actualizaciones de Azure AI Foundry abordan estos desafíos de frente.
Presentación de Microsoft Agent Framework (versión preliminar pública)
El Marco de agentes de Microsoft, ahora en versión preliminar pública, es el SDK de código abierto y el entorno de ejecución que simplifica la orquestación de sistemas multiagente. Convergen AutoGen, un antiguo proyecto de Microsoft Research, y las bases listas para la empresa de Núcleo semántico en un marco unificado de grado comercial, para brindar investigación de vanguardia a los desarrolladores.
Con Microsoft Agent Framework, los desarrolladores pueden:
Experimentar a nivel local y, a continuación, implementar en Azure AI Foundry con observabilidad, durabilidad y cumplimiento integrados.
Integrar cualquier API a través de OpenAPI, colaborar en tiempos de ejecución con Agent2Agent (A2A) y conectarse a herramientas de manera dinámica, mediante Model Context Protocol (MCP).
Utilizar los más recientes patrones multiagente como Magentic One y organizar agentes en flujos de trabajo.
Reducir el cambio de contexto entre herramientas y plataformas.
Crear sistemas multiagente que conecten Azure AI Foundry, Microsoft 365 Copilot y otras plataformas de agentes.
Este marco está diseñado para ayudar a los desarrolladores a mantenerse en flujo. Según un estudio de la industria2, el 50% de los desarrolladores pierden más de 10 horas por semana debido a ineficiencias como herramientas fragmentadas, lo que destaca la necesidad de soluciones que reduzcan la complejidad y mejoren la experiencia del desarrollador.
Una organización que usa Microsoft Agent Framework para reducir la fricción es KPMG. La transformación de KPMG comenzó con KPMG Clara, su plataforma de auditoría inteligente basada en la nube utilizada en todas las auditorías de KPMG en todo el mundo.
KPMG Clara AI está alineada de manera estrecha con Microsoft Agent Framework de código abierto de próxima generación, basada en la convergencia de Semantic Kernel y AutoGen.
Esto significa que KPMG Clara AI puede conectar agentes especializados a datos y herramientas empresariales, al tiempo que se beneficia de las salvaguardas integradas y de un ecosistema de desarrolladores abierto y extensible. Los conectores de código abierto del marco permiten a los agentes de KPMG Clara AI interoperar no solo con Azure AI Foundry, sino también con sistemas externos y modelos de lenguaje, lo que permite escalar la colaboración multiagente en una empresa global y regulada.
Foundry Agent Service y Microsoft Agent Framework conectan a nuestros agentes con los datos y entre sí, y la gobernanza y la observabilidad de Azure AI Foundry proporcionan lo que las empresas de KPMG necesitan para tener éxito en un sector regulado.
— Sebastian Stöckle, director global de innovación de auditoría e inteligencia artificial de KPMG International
Invitamos a los desarrolladores a unirse a nosotros para dar forma al futuro de la IA agencial a través de contribuir con código y comentarios a Microsoft Agent Framework.
Flujos de trabajo multiagente (versión preliminar privada)
Sobre la base de Microsoft Agent Framework, extendemos estas capacidades directo a la nube con flujos de trabajo multiagente en Foundry Agent Service. Esta nueva característica permite a los desarrolladores orquestar procesos empresariales sofisticados de varios pasos mediante una capa de flujo de trabajo estructurada y con estado.
Con los flujos de trabajo multiagente, los equipos pueden:
Coordinar varios agentes en tareas de larga duración con un estado persistente y un uso compartido del contexto.
Automatizar escenarios empresariales complejos, como la incorporación de clientes, el procesamiento de transacciones financieras y la automatización de la cadena de suministro.
Aprovechar el manejo de errores, los reintentos y la recuperación integrados para mejorar la confiabilidad a escala.
Los flujos de trabajo se pueden crear y depurar de manera visual a través de VS Code Extension o Azure AI Foundry, y luego implementarse, probarse y administrarse en Foundry junto con las soluciones existentes.
En la actualidad, varios clientes experimentan con esta capacidad, y esperamos expandirnos a más clientes en las próximas semanas.
Observabilidad multiagente en marcos populares con contribuciones de OpenTelemetry
Esto brinda a los equipos una visibilidad más profunda de los flujos de trabajo de los agentes, las invocaciones de llamadas a herramientas y la colaboración, fundamentales para la depuración, la optimización y el cumplimiento. Realizamos las mejoras anteriores en OpenTelemetry en colaboración con Outshift, el motor de incubación de Cisco.
Con las mejoras anteriores, Azure AI Foundry ahora proporciona observabilidad unificada para agentes creados con varios marcos, incluido Microsoft Agent Framework y otros como LangChain, LangGraph y OpenAI Agents SDK.
Voice Live API en Azure AI Foundry ya está disponible con carácter general
Los flujos de trabajo de agentes múltiples se inician cada vez más a través de entradas de voz y culminan en salidas de voz. Nos complace anunciar la disponibilidad general de Voice Live API, que permite a los desarrolladores y empresas crear agentes de IA de voz escalables y listos para producción. Voice Live API es una interfaz unificada de voz a voz en tiempo real que integra voz a texto (STT, por sus siglas en inglés),modelos de IA generativa, texto a voz (TTS, por sus siglas en inglés),avatar y funciones de mejora conversacional en una sola canalización de baja latencia.
Organizaciones como Capgemini, healow, Astra Tech y Agora aprovechan Voice Live API para crear agentes de servicio al cliente, tutores educativos, asistentes de recursos humanos y agentes multilingües. Voice Live API transforma la manera en que los desarrolladores crean agentes de IA de voz al proporcionar una solución integrada, escalable y eficiente.
Versión preliminar pública de las funcionalidades de IA responsable
Sobre la base de los avances en la observabilidad de los agentes y la integración del marco, es de igual importancia garantizar que los sistemas de IA funcionen de manera responsable y segura, en especial a medida que se integran más a fondo en los flujos de trabajo empresariales críticos.
Según la Encuesta Global de Confianza en la IA 2025 de McKinsey3, la barrera número uno para la adopción de la IA es la falta de herramientas de gobernanza y gestión de riesgos. Es por eso que pondremos las siguientes características de IA responsable en versión preliminar pública en las próximas semanas:
Cumplimiento de tareas: ayuda a los agentes a mantenerse alineados con las tareas asignadas.
Escudos rápidos con focos: Protéjanse contra la inyección rápida y destaquen el comportamiento riesgoso.
Detección de PII: Identifiquen y administren datos confidenciales.
Estas funcionalidades están integradas en Azure AI Foundry, lo que ayuda a las organizaciones a crear con confianza y cumplir con los estándares internos y externos.
Impulso del cliente
Las soluciones de Azure AI Foundry ayudan a más de 70 mil organizaciones de todo el mundo, desde nativos digitales hasta empresas empresariales, a transformar la innovación de IA en resultados prácticos. Por ejemplo:
Commerzbank: Commerzbank ha comenzado a probar Microsoft Agent Framework para potenciar el soporte al cliente basado en avatares, lo que permite interacciones con los clientes más naturales, accesibles y compatibles.
El nuevo Microsoft Agent Framework simplifica la codificación, reduce los esfuerzos y es compatible con MCP para soluciones agénticas. Estamos deseosos por ver el uso productivo de los agentes de Azure AI Foundry basados en contenedores, lo que reduce de manera significativa la carga de trabajo en las operaciones de TI.
— Gerald Ertl, director general/jefe de soluciones de banca digital, Commerzbank AG
Citrix: Citrix explora cómo pueden usar la IA agencial dentro de los entornos de infraestructura de escritorio virtual (VDI, por sus siglas en inglés) para mejorar la productividad y la eficiencia de la empresa.
Citrix siempre ha adoptado formas flexibles de trabajar como líder en trabajo seguro. A medida que avanzamos hacia un mundo en el que la IA agencial trabaja codo con codo con nosotros, estamos entusiasmados de habilitarlo también dentro de los espacios de trabajo que nuestros clientes ya usan todos los días. Agent Framework de Microsoft ofrece un enfoque moderno y centrado en el desarrollador para crear agentes. Con compatibilidad con API y lenguajes clave, y la adopción nativa de protocolos emergentes para la llamada a herramientas y la observabilidad, permite el desarrollo intuitivo de agentes en Azure AI Foundry sin comprometer el control del desarrollador. Estamos ansiosos por aprovechar el marco para cumplir con nuestra visión: agentes de IA listos para la producción y a escala empresarial para nuestros clientes.
— George Tsolis, ingeniero distinguido, Citrix
TCS: Tata Consultancy Services construye de manera activa una práctica multiagente en Microsoft Agent Framework, con varias iniciativas en marcha que muestran su inversión estratégica y profundidad técnica, incluidas soluciones de agente para finanzas, operaciones de TI y comercio minorista.
La adopción de Microsoft Agent Framework no es solo un avance tecnológico, sino un paso audaz hacia la reinvención de las cadenas de valor de la industria. Al aprovechar los modelos de Agentic AI y Frontier, permitimos que nuestros equipos creen soluciones flexibles, escalables y de nivel empresarial que transforman los flujos de trabajo y brindan valor en todas las plataformas. El verdadero liderazgo consiste en potenciar la innovación, abrazar el cambio y fomentar un entorno en el que la agilidad y la colaboración impulsen la excelencia.
— Girish Phadke, director de la práctica de Microsoft Azure, TCS
Sitecore: Sitecore ha comenzado a desarrollar una solución que permite a los especialistas en marketing interactuar sin problemas con la plataforma mediante la automatización de tareas en toda la cadena de suministro de contenido, desde la creación y administración de experiencias web hasta el manejo de activos digitales, utilizando agentes inteligentes.
Al asociarse con Microsoft para aprovechar su nuevo Microsoft Agent Framework, Sitecore puede reunir lo mejor de ambos mundos: la flexibilidad para impulsar orquestaciones agenciales no deterministas y la confiabilidad para ejecutar agentes más deterministas y repetibles. Al mismo tiempo, nos beneficiamos de la observabilidad y la telemetría de nivel empresarial de Microsoft, lo que garantiza que estas orquestaciones no solo sean potentes, sino también seguras, medibles y listas para producción.
— Mo Cherif, vicepresidente de IA, Sitecore
Elastic: Elasticsearch admite un conector nativo para Microsoft Agent Framework, lo que permite a los desarrolladores integrar sin problemas los datos empresariales en agentes y flujos de trabajo inteligentes.
Elasticsearch es la plataforma de ingeniería de contexto y la base de datos vectorial elegida por las organizaciones para almacenar y buscar sus datos operativos y comerciales más valiosos. Con el nuevo conector de Microsoft Agent Framework, los desarrolladores ahora pueden llevar el contexto organizacional más relevante directo a los agentes inteligentes y los flujos de trabajo de varios agentes. Esto hace que sea más fácil que nunca crear soluciones de IA listas para la producción que combinen el poder de razonamiento de los agentes con la velocidad y la escala de Elasticsearch.
— Steve Kearns, gerente general de soluciones de búsqueda, Elastic
Una fábrica de agentes de confianza para desarrolladores
Azure AI Foundry es más que una plataforma: es una fábrica de agentes de confianza para desarrolladores y empresas. Tanto si ustedes son un CIO que busca escalar la IA de forma responsable, como si son un arquitecto de seguridad centrado en la gobernanza o un desarrollador que crea la próxima generación de agentes inteligentes, Azure AI Foundry proporciona las herramientas, los marcos y la confianza que necesitan.
Microsoft se destaca en el panorama de la IA con su compromiso con los estándares abiertos, la interoperabilidad y la IA responsable. Microsoft Agent Framework, ahora en versión preliminar pública, es un marco unificado de nivel empresarial que integra investigación de vanguardia y permite a los desarrolladores orquestar sin problemas sistemas multiagente con observabilidad, durabilidad y cumplimiento integrados.
A diferencia de otras soluciones, nuestro marco admite la integración con cualquier API a través de OpenAPI, la colaboración entre tiempos de ejecución con Agent2Agent (A2A) y las conexiones dinámicas de herramientas mediante MCP. Esto garantiza que los desarrolladores puedan reducir el cambio de contexto y mantenerse en flujo, acelerando la innovación.
La naturaleza de código abierto del marco invita a los desarrolladores a contribuir y dar forma al futuro de la IA agencial, convirtiéndola en una plataforma en verdad colaborativa y con visión de futuro. Con Microsoft, las organizaciones pueden confiar en que sus sistemas de IA serán potentes, eficientes, responsables y seguros, para abordar las principales barreras para la adopción de IA identificadas en la Encuesta Global de Confianza en la IA 2025 de McKinsey.
Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) now supports Apache Airflow version 3.0, the latest major release of the workflow orchestration platform. This release enhances your ability to author, schedule, and monitor complex workflows with greater efficiency and control.
Amazon MWAA is a managed service for Apache Airflow that enables seamless workflow orchestration using the familiar Apache Airflow platform. The availability of Apache Airflow v3.0 on MWAA introduces substantial improvements to workflow orchestration, including a completely redesigned interface for enhanced usability and advanced event-driven scheduling capabilities. This new scheduling system triggers workflows based on external events directly, eliminating the need for separate asset update pipelines. The newly introduced Task SDK in Apache Airflow v3.0 on MWAA help you simplify DAGs by reducing boilerplate code, making workflows more concise, readable, and consistent. Security and isolation are strengthened through the Task Execution API, which restricts direct access to the metadatabase and manages all runtime interactions. This release also features scheduler-managed backfill functionality, providing you better control over historical data processing. Additionally, MWAA now supports Python 3.12, while incorporating critical security improvements and bug fixes that enhance the overall reliability and security of your workflows in Amazon MWAA environments.
Apache, Apache Airflow, and Airflow are either registered trademarks or trademarks of the Apache Software Foundationin the United States and/or other countries.
Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) now supports Apache Airflow version 3.0, the latest major release of the workflow orchestration platform. This release enhances your ability to author, schedule, and monitor complex workflows with greater efficiency and control. Amazon MWAA is a managed service for Apache Airflow that enables seamless workflow orchestration using the familiar Apache Airflow platform. The availability of Apache Airflow v3.0 on MWAA introduces substantial improvements to workflow orchestration, including a completely redesigned interface for enhanced usability and advanced event-driven scheduling capabilities. This new scheduling system triggers workflows based on external events directly, eliminating the need for separate asset update pipelines. The newly introduced Task SDK in Apache Airflow v3.0 on MWAA help you simplify DAGs by reducing boilerplate code, making workflows more concise, readable, and consistent. Security and isolation are strengthened through the Task Execution API, which restricts direct access to the metadatabase and manages all runtime interactions. This release also features scheduler-managed backfill functionality, providing you better control over historical data processing. Additionally, MWAA now supports Python 3.12, while incorporating critical security improvements and bug fixes that enhance the overall reliability and security of your workflows in Amazon MWAA environments. You can launch a new Apache Airflow 3.0 environment on Amazon MWAA with just a few clicks in the AWS Management Console in all currently supported Amazon MWAA regions. To learn more about Apache Airflow 3.0 visit the Amazon MWAA documentation, and the Apache Airflow 3.0 change log in the Apache Airflow documentation. Apache, Apache Airflow, and Airflow are either registered trademarks or trademarks of the Apache Software Foundation in the United States and/or other countries.
Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) now supports Internet Protocol version 6 (IPv6) through new dual-stack endpoints that enable both IPv6 and IPv4 connectivity. This enhancement provides customers with a vastly expanded address space while maintaining compatibility with existing IPv4-based applications.
Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) is a scalable, highly available, and managed Apache Cassandra–compatible database service. Amazon Keyspaces is serverless, so you pay for only the resources that you use and you can build applications that serve thousands of requests per second with virtually unlimited throughput and storage.
The dual-stack endpoints functionality allows you to gradually transition your applications from IPv4 to IPv6 without disruption, enabling safer migration paths for your critical database services. IPv6 support is also available through PrivateLink interface Virtual Private Cloud (VPC) endpoints, allowing you to access Amazon Keyspaces privately without traversing the public internet.
IPv6 support for Amazon Keyspaces is now available in all AWS Commercial and AWS GovCloud (US) Regions where Amazon Keyspaces is offered, at no additional cost. To learn more about IPv6 support on Keyspaces, visit the Amazon Keyspaces documentation page.
Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) now supports Internet Protocol version 6 (IPv6) through new dual-stack endpoints that enable both IPv6 and IPv4 connectivity. This enhancement provides customers with a vastly expanded address space while maintaining compatibility with existing IPv4-based applications. Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra) is a scalable, highly available, and managed Apache Cassandra–compatible database service. Amazon Keyspaces is serverless, so you pay for only the resources that you use and you can build applications that serve thousands of requests per second with virtually unlimited throughput and storage. The dual-stack endpoints functionality allows you to gradually transition your applications from IPv4 to IPv6 without disruption, enabling safer migration paths for your critical database services. IPv6 support is also available through PrivateLink interface Virtual Private Cloud (VPC) endpoints, allowing you to access Amazon Keyspaces privately without traversing the public internet. IPv6 support for Amazon Keyspaces is now available in all AWS Commercial and AWS GovCloud (US) Regions where Amazon Keyspaces is offered, at no additional cost. To learn more about IPv6 support on Keyspaces, visit the Amazon Keyspaces documentation page.
AWS DataSync now supports virtual private cloud (VPC) endpoint policies, allowing you to control access to DataSync API operations through DataSync VPC service endpoints and Federal Information Processing Standard (FIPS) 140-3 enabled VPC service endpoints. This new feature helps organizations strengthen their security posture and meet compliance requirements when accessing DataSync API operations through VPC endpoints.
VPC endpoint policies allow you to restrict specific DataSync API actions accessed through your VPC endpoints. For example, you can control which AWS principals can access DataSync operations such as CreateTask, StartTaskExecution, or ListAgents. These policies work in conjunction with identity-based policies and resource-based policies to secure access in your AWS environment.
This feature is available in all AWS Regions where AWS DataSync is available. For more information about FIPS 140-3 at AWS, visit FIPS 140-3 Compliance. To learn more about VPC endpoint policies for AWS DataSync, see the AWS DataSync User Guide.
AWS DataSync now supports virtual private cloud (VPC) endpoint policies, allowing you to control access to DataSync API operations through DataSync VPC service endpoints and Federal Information Processing Standard (FIPS) 140-3 enabled VPC service endpoints. This new feature helps organizations strengthen their security posture and meet compliance requirements when accessing DataSync API operations through VPC endpoints. VPC endpoint policies allow you to restrict specific DataSync API actions accessed through your VPC endpoints. For example, you can control which AWS principals can access DataSync operations such as CreateTask, StartTaskExecution, or ListAgents. These policies work in conjunction with identity-based policies and resource-based policies to secure access in your AWS environment. This feature is available in all AWS Regions where AWS DataSync is available. For more information about FIPS 140-3 at AWS, visit FIPS 140-3 Compliance. To learn more about VPC endpoint policies for AWS DataSync, see the AWS DataSync User Guide.
Amazon GameLift Streams now supports streaming over IPv6 for applications running on Windows-based stream groups, enabling dual-stack (IPv4 and IPv6) streaming capabilities. This enhancement gives our customers flexibility in how they connect to their streamed Windows applications while maintaining compatibility with existing IPv4 implementations.
When streaming applications running on Windows-based stream groups through Amazon GameLift Streams, customers can now use either IPv4 or IPv6 protocols. This dual-stack support helps customers meet IPv6 compliance requirements and provides additional addressing options for the streaming clients. Please note that Linux runtime applications will continue to require IPv4 connectivity for streaming.
Amazon GameLift Streams IPv6 support for applications running on Windows-based stream groups is available in all AWS Regions where Amazon GameLift Streams is offered. To learn more about networking options for your streaming applications, visit the Amazon GameLift Streams documentation.
Amazon GameLift Streams now supports streaming over IPv6 for applications running on Windows-based stream groups, enabling dual-stack (IPv4 and IPv6) streaming capabilities. This enhancement gives our customers flexibility in how they connect to their streamed Windows applications while maintaining compatibility with existing IPv4 implementations. When streaming applications running on Windows-based stream groups through Amazon GameLift Streams, customers can now use either IPv4 or IPv6 protocols. This dual-stack support helps customers meet IPv6 compliance requirements and provides additional addressing options for the streaming clients. Please note that Linux runtime applications will continue to require IPv4 connectivity for streaming.
Amazon GameLift Streams IPv6 support for applications running on Windows-based stream groups is available in all AWS Regions where Amazon GameLift Streams is offered. To learn more about networking options for your streaming applications, visit the Amazon GameLift Streams documentation.
