Uploaded June 2026 | Updated September 2026, 2 weeks ago
En esta sesión prepararemos el agente para producción. Agregaremos programación de tareas como servicio de fondo, integraremos Azure OpenAI y Azure AI Foundry como proveedores de modelos en la nube, construiremos dashboards de monitoreo, y escribiremos tests unitarios que verifiquen todo el stack.
Al final tendremos una plataforma de agentes completa, testeada y lista para la nube con manejo de errores de nivel producción, múltiples proveedores de modelos AI, automatización programada, y dashboards de observabilidad. Despliégala en Azure Container Apps, App Service, o ejecútala on-premises con Ollama.
Tópicos y Tecnologías Clave:
- BackgroundService para tareas de larga duración
- Integración de Azure OpenAI y selección de modelos
- Azure AI Foundry (inferencia, despliegues, evaluación)
- Patrones de testing unitarios para agentes y herramientas
- Health checks y diagnósticos del sistema
- Job queuing y tracking de estado
- Configuración para despliegues multi-ambiente (local, staging, producción)
📌 Este evento es parte de una serie, aprende más aquí: https://aka.ms/NET10GHC/es/y
Capítulos:
0:00 Introducción y presentación de OpenClaw.net
1:27 ¿Qué es OpenClaw.net? Propósito del proyecto
2:47 Agenda: Aspire, Trazas, Skills y Secretos
4:00 Recorrido por el repositorio público
4:45 Flujo de trabajo con GitHub Copilot (PRs y Code Review)
7:41 Gestión de múltiples repositorios y sincronización (Privado vs Público)
11:42 Análisis de Pull Requests con Copilot
16:03 Uso de Canvases en GitHub Copilot
21:19 Aspire en Visual Studio Code: Dashboard y monitorización
24:43 Foundry Tool Kit para la gestión en la nube
29:07 Implementación de Secret Vault (Bóveda de secretos)
32:38 Depuración en vivo con Copilot y el navegador integrado
36:46 Demostración de pruebas con Playwright
41:30 Configuración de agentes de sistema y perfiles
42:37 Gestión de memoria y retrieval en agentes
45:04 Funcionamiento de las Skills y carga de archivos
48:17 Prueba práctica: Generación de contenido con Skills y búsqueda online
51:20 Ciclo de vida y borrado de Skills
53:18 Implementación de comandos en chat: El desafío de "stop"
56:30 Conclusiones y próximos pasos (Despliegue)
#microsoftreactor #learnconnectbuild
[eventID:26926]
En esta sesión prepararemos el agente para producción. Agregaremos programación de tareas como servicio de fondo, integraremos Azure OpenAI y Azure AI Foundry como proveedores de modelos en la nube, construiremos dashboards de monitoreo, y escribiremos tests unitarios que verifiquen todo el stack.
Al final tendremos una plataforma de agentes completa, testeada y lista para la nube con manejo de errores de nivel producción, múltiples proveedores de modelos AI, automatización programada, y dashboards de observabilidad. Despliégala en Azure Container Apps, App Service, o ejecútala on-premises con Ollama.
Tópicos y Tecnologías Clave:
- BackgroundService para tareas de larga duración
- Integración de Azure OpenAI y selección de modelos
- Azure AI Foundry (inferencia, despliegues, evaluación)
- Patrones de testing unitarios para agentes y herramientas
- Health checks y diagnósticos del sistema
- Job queuing y tracking de estado
- Configuración para despliegues multi-ambiente (local, staging, producción)
📌 Este evento es parte de una serie, aprende más aquí: https://aka.ms/NET10GHC/es/y
Capítulos:
0:00 Introducción y presentación de OpenClaw.net
1:27 ¿Qué es OpenClaw.net? Propósito del proyecto
2:47 Agenda: Aspire, Trazas, Skills y Secretos
4:00 Recorrido por el repositorio público
4:45 Flujo de trabajo con GitHub Copilot (PRs y Code Review)
7:41 Gestión de múltiples repositorios y sincronización (Privado vs Público)
11:42 Análisis de Pull Requests con Copilot
16:03 Uso de Canvases en GitHub Copilot
21:19 Aspire en Visual Studio Code: Dashboard y monitorización
24:43 Foundry Tool Kit para la gestión en la nube
29:07 Implementación de Secret Vault (Bóveda de secretos)
32:38 Depuración en vivo con Copilot y el navegador integrado
36:46 Demostración de pruebas con Playwright
41:30 Configuración de agentes de sistema y perfiles
42:37 Gestión de memoria y retrieval en agentes
45:04 Funcionamiento de las Skills y carga de archivos
48:17 Prueba práctica: Generación de contenido con Skills y búsqueda online
51:20 Ciclo de vida y borrado de Skills
53:18 Implementación de comandos en chat: El desafío de "stop"
56:30 Conclusiones y próximos pasos (Despliegue)
#microsoftreactor #learnconnectbuild
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