¡Microsoft lo hizo de nuevo! Construir con agentes de IA casi nunca funciona a la primera. Pasas días ajustando indicaciones, añadiendo ejemplos, esperando que mejore. Nada sistemático, solo conjeturas. Esto es exactamente lo que resuelve Agent Lightning de Microsoft. Es un marco de código abierto que entrena CUALQUIER agente de IA con aprendizaje por refuerzo. Funciona con LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI SDK o simplemente Python. Así es como funciona: > Tu agente funciona normalmente con el marco que estés usando. Solo añade un ligero helper agl.emit() o deja que el rastreador recoja todo automáticamente. > Agent Lightning captura cada indicación, llamada a herramientas y recompensa. Las almacena como eventos estructurados. > Tú eliges un algoritmo (RL, optimización de indicaciones, ajuste fino). Lee los eventos, aprende patrones y genera indicaciones mejoradas o pesos de política. > El Entrenador envía actualizaciones de vuelta a tu agente. Tu agente mejora sin que tengas que reescribir nada. La mejor parte: también puedes optimizar agentes individuales en un sistema de múltiples agentes. He compartido el enlace al repositorio de GitHub en las respuestas. ¡Déjame saber si debería cubrir esto en una demostración en video!