• Categoría: Noticias de Microsoft

octubre 2, 2025

Presentamos Microsoft Agent Framework

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.

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Introducción a Microsoft Agent Framework

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

También anunciamos mejoras en la observabilidad multiagente, con contribuciones a OpenTelemetry que ayudan a estandarizar el seguimiento y la telemetría para sistemas agentes.

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.

Más información sobre Azure AI Foundry

¹ Encuesta de agentes de IA de PwC.

² La adopción de la IA está en aumento, pero persisten las fricciones.

³ Perspectivas sobre IA responsable de la Encuesta Global de Madurez de Confianza en la IA.

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• IA
• Tecnología

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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 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.   

Today, AWS announces the general availability (GA) of the AWS Knowledge Model Context Protocol (MCP) Server. The AWS Knowledge server gives AI agents and MCP clients access to authoritative knowledge, including documentation, blog posts, What’s New announcements, and Well-Architected best practices, in an LLM-compatible format. With this release, the server also includes knowledge about the regional availability of AWS APIs and CloudFormation resources.

AWS Knowledge MCP Server enables MCP clients and agentic frameworks supporting MCP to anchor their responses in trusted AWS context, guidance, and best practices. Customers can now benefit from more accurate reasoning, increased consistency of execution, reduced manual context management so they can focus on business problems rather than MCP configurations.

The server is publicly accessible at no cost and does not require an AWS account. Usage is subject to rate limits. Give your developers and agents access to the most up-to-date AWS information today by configuring your MCP clients to use the AWS Knowledge MCP Server endpoint, and follow the Getting Started guide for setup instructions. The AWS Knowledge MCP Server is available globally. 

​Today, AWS announces the general availability (GA) of the AWS Knowledge Model Context Protocol (MCP) Server. The AWS Knowledge server gives AI agents and MCP clients access to authoritative knowledge, including documentation, blog posts, What’s New announcements, and Well-Architected best practices, in an LLM-compatible format. With this release, the server also includes knowledge about the regional availability of AWS APIs and CloudFormation resources. AWS Knowledge MCP Server enables MCP clients and agentic frameworks supporting MCP to anchor their responses in trusted AWS context, guidance, and best practices. Customers can now benefit from more accurate reasoning, increased consistency of execution, reduced manual context management so they can focus on business problems rather than MCP configurations. The server is publicly accessible at no cost and does not require an AWS account. Usage is subject to rate limits. Give your developers and agents access to the most up-to-date AWS information today by configuring your MCP clients to use the AWS Knowledge MCP Server endpoint, and follow the Getting Started guide for setup instructions. The AWS Knowledge MCP Server is available globally.   

Today, AWS announces the v1.0.0 release of the AWS API model context protocol (MCP) server enabling foundation models (FMs) to interact with any AWS API through natural language by creating and executing syntactically correct CLI commands.

The v1.0.0 release of the AWS API MCP Server contains many enhancements that make the server easier to configure, use, and integrate with MCP clients and agentic frameworks. This release reduces startup time and removes several dependencies by converting the suggest_aws_command tool to a remote service rather than relying on local installation. Security enhancements offer improved secure file system controls, and better input validation. Customers using AWS CloudWatch agent can now collect logs from the API MCP Server for improved observability. In order to support more hosting and configuration options, the AWS API MCP Server now offers streamable HTTP transport in addition to the existing stdio. To make human-in-the-loop workflows requiring iterative inputs more reliable, the AWS API MCP Server now includes elicitation in supported MCP clients. To provide additional safeguards the API MCP Server can be configured to deny certain types of actions or require human oversight and consent for mutating actions. This release also includes a new experimental tool called get_execution_plan to provide prescriptive workflows for common AWS tasks. The tool can be enabled by setting the EXPERIMENTAL_AGENT_SCRIPTS flag to true.

Customers can configure the AWS API MCP Server for use with their MCP-compatible clients from several popular MCP registries. The AWS API MCP Server is also available packaged as a container in the Amazon ECR Public Gallery.

The AWS API MCP Server is open-source and available now. Visit the AWS Labs GitHub repository to view the source, download, and start experimenting with natural language interaction with AWS APIs today. 

​Today, AWS announces the v1.0.0 release of the AWS API model context protocol (MCP) server enabling foundation models (FMs) to interact with any AWS API through natural language by creating and executing syntactically correct CLI commands. The v1.0.0 release of the AWS API MCP Server contains many enhancements that make the server easier to configure, use, and integrate with MCP clients and agentic frameworks. This release reduces startup time and removes several dependencies by converting the suggest_aws_command tool to a remote service rather than relying on local installation. Security enhancements offer improved secure file system controls, and better input validation. Customers using AWS CloudWatch agent can now collect logs from the API MCP Server for improved observability. In order to support more hosting and configuration options, the AWS API MCP Server now offers streamable HTTP transport in addition to the existing stdio. To make human-in-the-loop workflows requiring iterative inputs more reliable, the AWS API MCP Server now includes elicitation in supported MCP clients. To provide additional safeguards the API MCP Server can be configured to deny certain types of actions or require human oversight and consent for mutating actions. This release also includes a new experimental tool called get_execution_plan to provide prescriptive workflows for common AWS tasks. The tool can be enabled by setting the EXPERIMENTAL_AGENT_SCRIPTS flag to true. Customers can configure the AWS API MCP Server for use with their MCP-compatible clients from several popular MCP registries. The AWS API MCP Server is also available packaged as a container in the Amazon ECR Public Gallery. The AWS API MCP Server is open-source and available now. Visit the AWS Labs GitHub repository to view the source, download, and start experimenting with natural language interaction with AWS APIs today.   

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octubre 1, 2025

Fórmulas, fandom y un futuro impulsado por la IA: Microsoft Excel celebra 40 años

Por: Samantha Kubota, escritora de Microsoft:

Cuando Andrew Grigolyunovich comenzó a usar Excel hace más de dos décadas, nunca imaginó que el programa de hoja de cálculo lo llevaría a Las Vegas o a ESPN.

El consultor financiero letón fundó lo que se conoce como el Campeonato Mundial de Microsoft Excel, un e-sport real que se lleva a cabo en un llamativo estadio de Las Vegas con competidores que ingresan a través de un túnel, comentaristas oficiales, fanáticos que gritan y las nueve yardas completas.

«Es una locura. Quiero decir, es una locura», dice el competidor de e-sports de Excel Giles Male, sobre el evento ahora anual.

Ambos son parte de una base de fans bastante grande del programa de hojas de cálculo de cálculos numéricos, que celebra su 40 cumpleaños esta semana. Desde su lanzamiento en 1985, Excel se ha convertido en mucho más que una herramienta indispensable para organizar datos y otros caos en filas y columnas ordenadas, que ayuda a personas de todo el mundo a ordenar su trabajo y sus vidas.

Las empresas de todo el mundo confían en Excel y sus nuevas capacidades impulsadas por IA para hacer cosas que habrían parecido descabelladas incluso hace una década. MetLife ha utilizado Copilot en Excel, combinado con GitHub Copilot, para automatizar el seguimiento del riesgo de desastres para incendios forestales. Hyundai Glovis utilizó Excel para agilizar la gestión del rendimiento de los envíos. La NFL utiliza Copilot en Excel para ayudar a los analistas con información del día del juego.

Y el recién anunciado Modo Agente de Excel  significa que pueden crear hojas de cálculo generadas por IA de alta calidad con solo escribir un prompt en Copilot, lo que facilita aún más la realización de tareas complejas. Es como entregar el trabajo a un experto en Excel mientras ustedes solo dirigen y guían.

Si pueden soñarlo, pueden hacerlo en una hoja de cálculo

La popularidad del programa en las últimas cuatro décadas tal vez proviene del hecho de que se puede usar para muchas cosas diferentes.

«Hay tantas formas fascinantes en que las personas usan Excel, mucho más allá de los escenarios típicos de finanzas o contabilidad», dice Cuong Pham, quien administra una comunidad global de usuarios y fanáticos apasionados de Excel.

Excel ha sido objeto de todo, desde tutoriales de expertos hasta comedia. La gente lo ha usado para realizar un seguimiento de la planificación de comidas, los entrenamientos y el pago de facturas. Lo han usado para simular tirar dados, barajar cartas y otros juegos, incluido el favorito de culto retro Pac-Man. 

Algunos han utilizado el programa orientado a cuadrículas para diseñar edredones elaborados haciendo un patrón de puntada cruzada. Otros lo han utilizado para animaciones creativas o para hacer arte literal, al colorear cuadrados individuales para diseñar intrincadas obras de estilo puntillismo.

Un club de fútbol de la Premier League inglesa incluso lo ha utilizado para trazar escenarios de estadios para crear exhibiciones masivas de fanáticos.

«He visto a personas convertir Excel en un sintetizador para hacer música, o incluso crear juegos de simulación», dice Pham. «La comunidad sigue su evolución: la gente lanza negocios en torno a esto, desde la creación de tutoriales cortos hasta la publicación de libros completos».

Excel se vuelve competitivo y se roba el centro de atención

Grigolyunovich comenzó a participar en un concurso de modelado financiero con Excel en 2012. Cuando la competencia se esfumó en 2019, quería encontrar una manera de mantener las competencias.

«Sabes, la principal diversión es para los jugadores, pero en realidad vi desde el principio que tenía que haber alguna manera de hacer que esto fuera amigable para los espectadores», dice.

Creyó en su visión de un e-sport de Excel y siguió adelante. El deporte creció en popularidad y en 2023 se convirtió en un campeonato mundial en Las Vegas, con historias de medios nacionales e incluso cobertura en ESPN.

Male, quien se ha desempeñado como comentarista de las transmisiones en vivo por Internet del concurso y la cobertura de la estación de TV de cable, dice que ha encontrado su lugar en la vida en línea con la creación de contenido sobre Excel.

«En general, la comunidad de Excel es genial porque es solo un grupo de personas que, creo, bajo  ninguna circunstancia, esperarían llamarse atletas de e-sports«, se ríe.

Male llevó el «lado divertido» del fandom de Excel aún más lejos con su marca personal, The Humble MVP. Ha hecho varios videos musicales elaborados sobre sí mismo y Excel, lo que, según él, ha ayudado a aumentar la conciencia de su negocio de capacitación.

Encontrar nuevas formas de pensar fuera de la celda

El entusiasmo generalizado por Excel inspiró a Pham a ayudar a construir el Excel Creator Program y a trabajar con entusiastas tanto dentro como fuera de Microsoft. Dice que está asombrado por la creatividad de las personas que encuentran formas únicas de usar Excel.

Y espera ver a la gente hacer aún más con él en los próximos años, en especial a medida que las capacidades del producto continúan su evolución con la IA. Las formas en que puede ayudar a las personas y organizaciones a obtener nuevos conocimientos y potenciar la creatividad se sienten casi ilimitadas, dice.

«En esencia, Excel es una cuadrícula de datos, pero lo que puedes hacer con él es en verdad increíble», dice. «Es una herramienta muy poderosa».

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• Vida y Trabajo

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Amazon Bedrock Data Automation (BDA) now supports enhanced transcription output for audio files by providing the option to distinguish between various speakers and separately process audio from each channel. Additionally, BDA expands support for blueprint creation using a guided and natural language-based interface for extracting custom insights to audio modality. BDA is a feature of Amazon Bedrock that automates generation of insights from unstructured multimodal content such as documents, images, audio, and videos for your GenAI-powered applications. With this launch, developers can now enable speaker diarization and channel identification in standard output. Speaker diarization detects each unique speaker and tracks speaker changes in a multi-party audio conversation. Channel identification enables separate processing of audio from each channel. For example, speakers such as a customer and sales agent can be separated into unique channels, making it easier to analyze the transcript.

Speaker diarization and channel identification make transcripts easier to read and extract custom insights from a variety of multi-party voice conversations such as customer calls, education sessions, public safety calls, clinical discussions, and meetings. This enables customers to identify ways to improve employee productivity, add subtitles to webinars, enhance customer experience, or increase regulatory compliance. For example, Telehealth customers can summarize the recommendations of a doctor by assigning the doctors and patients to pre-identified channels.

Amazon Bedrock Data Automation is available in a total of 7 AWS Regions in US West (Oregon), US East (N. Virginia), GovCloud (US-West), Europe (Frankfurt), Europe (London), Europe (Ireland), Asia Pacific (Mumbai) and Asia Pacific (Sydney). To learn more, visit the Bedrock Data Automation page, Amazon Bedrock Pricing page, or view documentation.

​Amazon Bedrock Data Automation (BDA) now supports enhanced transcription output for audio files by providing the option to distinguish between various speakers and separately process audio from each channel. Additionally, BDA expands support for blueprint creation using a guided and natural language-based interface for extracting custom insights to audio modality. BDA is a feature of Amazon Bedrock that automates generation of insights from unstructured multimodal content such as documents, images, audio, and videos for your GenAI-powered applications. With this launch, developers can now enable speaker diarization and channel identification in standard output. Speaker diarization detects each unique speaker and tracks speaker changes in a multi-party audio conversation. Channel identification enables separate processing of audio from each channel. For example, speakers such as a customer and sales agent can be separated into unique channels, making it easier to analyze the transcript. Speaker diarization and channel identification make transcripts easier to read and extract custom insights from a variety of multi-party voice conversations such as customer calls, education sessions, public safety calls, clinical discussions, and meetings. This enables customers to identify ways to improve employee productivity, add subtitles to webinars, enhance customer experience, or increase regulatory compliance. For example, Telehealth customers can summarize the recommendations of a doctor by assigning the doctors and patients to pre-identified channels. Amazon Bedrock Data Automation is available in a total of 7 AWS Regions in US West (Oregon), US East (N. Virginia), GovCloud (US-West), Europe (Frankfurt), Europe (London), Europe (Ireland), Asia Pacific (Mumbai) and Asia Pacific (Sydney). To learn more, visit the Bedrock Data Automation page, Amazon Bedrock Pricing page, or view documentation.  

Amazon CloudWatch now helps you monitor large-scale distributed applications by automatically discovering and organizing services into groups based on configurations and their relationships. SREs and DevOps teams can identify critical dependencies and blast radius impacts to remediate issues faster. You get an always-on, out-of-the-box catalog and map that visualizes services and dependencies across AWS accounts and regions, organizing them into logical groups that align with how customers think about their systems—without manual configurations. You can also apply dynamic grouping based on how you organize applications—by teams, business units, criticality tiers, or other attributes.

With this new application performance monitoring (APM) capability, customers can quickly visualize which applications and dependencies to focus on while troubleshooting their distributed applications. For example, SRE and DevOps teams can now accelerate root cause analysis and reduce mean-time-to-resolution (MTTR) through high-level operational signals such as SLOs, health indicators, changes, and top observations. The application map integrates with a contextual troubleshooting drawer that surfaces relevant metrics and actionable insights to accelerate triage. When deeper investigation is needed, teams can pivot to an application-specific dashboard tailored for troubleshooting. The map, drawer, and dashboard dynamically update as new services are discovered or as customers adjust how their environments are grouped—ensuring the view is always accurate and aligned with how teams operate.

This new capability is now available in all AWS commercial regions where Application Signals have launched , at no additional cost. To learn more, please visit CloudWatch Application Signals documentation.

​Amazon CloudWatch now helps you monitor large-scale distributed applications by automatically discovering and organizing services into groups based on configurations and their relationships. SREs and DevOps teams can identify critical dependencies and blast radius impacts to remediate issues faster. You get an always-on, out-of-the-box catalog and map that visualizes services and dependencies across AWS accounts and regions, organizing them into logical groups that align with how customers think about their systems—without manual configurations. You can also apply dynamic grouping based on how you organize applications—by teams, business units, criticality tiers, or other attributes. With this new application performance monitoring (APM) capability, customers can quickly visualize which applications and dependencies to focus on while troubleshooting their distributed applications. For example, SRE and DevOps teams can now accelerate root cause analysis and reduce mean-time-to-resolution (MTTR) through high-level operational signals such as SLOs, health indicators, changes, and top observations. The application map integrates with a contextual troubleshooting drawer that surfaces relevant metrics and actionable insights to accelerate triage. When deeper investigation is needed, teams can pivot to an application-specific dashboard tailored for troubleshooting. The map, drawer, and dashboard dynamically update as new services are discovered or as customers adjust how their environments are grouped—ensuring the view is always accurate and aligned with how teams operate. This new capability is now available in all AWS commercial regions where Application Signals have launched , at no additional cost. To learn more, please visit CloudWatch Application Signals documentation.