¡Microsoft lo hizo de nuevo! Construir con agentes de IA casi nunca funciona en el primer intento. Pasas días ajustando indicaciones, agregando 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 a CUALQUIER agente de IA con aprendizaje por refuerzo. Funciona con LangChain, AutoGen, CrewAI, OpenAI SDK o Python simple. Así es como funciona: > Tu agente se ejecuta normalmente con cualquier marco que estés usando. Simplemente agregue un asistente ligero agl.emit() o deje que el rastreador recopile todo automáticamente. > Agent Lightning captura cada mensaje, llamada de herramienta y recompensa. Los almacena como eventos estructurados. > Elige un algoritmo (RL, optimización de avisos, ajuste fino). Lee los eventos, aprende patrones y genera indicaciones mejoradas o ponderaciones de políticas. > El Entrenador envía las actualizaciones a tu agente. Tu agente mejora sin que reescribas nada. Lo mejor de todo es que también se pueden optimizar los agentes individuales en un sistema multiagente. ¡He compartido el enlace al repositorio de GitHub en las respuestas! ¡Avíseme si debería cubrir esto en una demostración en video!