weekly.ai-news.cz
Týden v AI, ve zkratce.
Katalog přednášek · automaticky aktualizováno

Microsoft Build 2026 — vybrané přednášky

Vývojářský přehled přednášek z Microsoft Build 2026 v našich tématech — agenti, Foundry, GitHub Copilot, data a Windows. Každá karta shrnuje přednášku z oficiálních slidů a přepisu, seskupeno podle témat a s odkazem na zdroj.

June 2–3, 2026 · Aktualizováno 2026-06-09

120 přednášek v záběru · 120 zpracováno · 107 přepisů · 51 prezentací · 116 záznamů

← Zpět na přehled Build 2026

Agents: build & govern

BRK200 Breakout Z přepisu

Proč se váš AI kód nedostane do produkce: Jak překlenout mezeru k nasazení

Mario Rodriguez, Evan Boyle

Tato session ukazuje, jak mohou agenti GitHub Copilot pokrýt plánování, psaní kódu, review, CI/CD i provoz a pomoci týmům práci dokončovat a spolehlivě doručovat. Představuje rámec „agent-native engineering system“ (surfaces, runtime, automation, quality, memory, trust) a ukazuje workflow v GitHub Copilot app, například canvases, cloud sandboxes, automations, Chronicle memory a také agentem řízené merge/review PR a security review.

Co je nového
  • GitHub Copilot app je prezentována jako orchestrátor, který pomáhá práci dokončovat (triage, CI, review, merge, deploy), nikoli jen vytvářet paralelní úkoly
  • Canvases: agentem ovladatelné UI surfaces uvnitř GitHub Copilot app, včetně vlastních canvases uložených ve složce .github v repozitáři a sdílených s kolegy
  • Canvas extensions lze instalovat z gistu/URL a GitHub spouští canvas marketplace (rozšíření od GitHub i třetích stran)
  • copilot --cloud: spouštění úloh agentů v cloudu pomocí GitHub sandboxes (rychlé micro VMs) s izolací, perzistentním stavem a úzce vymezenými přihlašovacími údaji
  • Chronicle: paměť sessions na úrovni uživatele napříč Copilot surfaces, včetně /chronicle search a /chronicle standup
  • Agent merge: automatizace, která monitoruje PR a iteruje nad konflikty/CI/zpětnou vazbou z review, dokud není připraveno k merge
API a SDK
  • GitHub Copilot app canvas extension model — Mechanismus pro tvorbu/instalaci canvases, které agent dokáže číst a upravovat; extensions lze vytvářet v repozitáři ve složce .github a instalovat z gistu/URL; tlačítka mohou posílat agentovi strukturované instrukce/stav.
  • Chronicle SQL API — Přímý SQL přístup zpřístupněný agentovi pro dotazování datového úložiště uživatelových Copilot sessions (používaný spolu s full-text search) pro workflow kontinuity a sumarizace, například generování standupu.
  • GitHub sandboxes — Stavové, izolované prostředí micro-VM používané copilot --cloud pro vzdálené spouštění úloh s omezenými přihlašovacími údaji.
Co můžete postavit
  • Spustit více izolovaných agent sessions ze sady GitHub issues, přičemž každá je připojena ke svému vlastnímu kontextu/work tree
  • Vytvořit interní triage dashboard (canvas), který třídí příchozí issues/témata a spouští nové agent sessions přímo z boardu
  • Vytvořit denní automatizaci „morning brief“, která shrne kritická PR/issues a přidá odkazy, na které se potřebujete podívat
  • Vytvořit cloud automation, která se spouští při „issue created“ a pokusí se o reprodukci, vygeneruje selhávající test, issue označí štítkem a přidá komentář s kroky k reprodukci
  • Použít Chronicle k nalezení předchozí práce napříč zařízeními/surfaces (např. dohledání kontextu k dříve opravenému bugu) a k automatickému vygenerování standup aktualizace za posledních 24 hodin
  • Orchestravat multi-session, multi-model PR code review a security review, poté spustit krok kritiky „Rubber Duck“ před zveřejněním komentářů do PR
Kód a CLI: copilot --cloud/chronicle search/chronicle standup/review/security reviewCreate Session toolCreate Canvas skill.github folder (repo-scoped canvas/extensions)
AgentsDeveloperGitHub CopilotGitHubDeployment PipelinesGitHub Copilot CLI
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK200-R1 Breakout Z přepisu

Proč se váš AI kód nedostane do produkce: Jak překlenout mezeru k nasazení

Mario Rodriguez, Evan Boyle

Řečníci předvádějí GitHub Copilot jako end-to-end SDLC agenta: třídění issues, implementaci změn, spouštění práce v cloudových sandboxech a posouvání PR přes review a CI až ke sloučení. Zaměřují se na omezení produkčních úzkých míst přidáním agent-native UI ploch (aplikace GitHub Copilot a rozšiřitelných „canvases“), izolací běhu pomocí sandboxů a kontrolami kvality/bezpečnosti (code review + security review + cross-model critique). Session také představuje „Chronicle“ jako soukromý osobní data lake napříč Copilot sessions pro obnovení kontextu a automatizaci standupů.

Co je nového
  • Nová aplikace GitHub Copilot zaměřená na dokončování práce (issues/PRs/triage) místo správy paralelních chatů
  • „Canvases“ v aplikaci GitHub Copilot: dynamicky načítaná, agent-capable UI rozšíření s obousměrnými agent tools
  • Canvases/rozšíření lze instalovat z gistu nebo repozitáře a sdílet (např. „share extension as gist“)
  • Copilot CLI „voice mode“ (řečník uvádí, že je to dodané v CLI) pro diktování úkolů agentovi
  • Copilot CLI podporuje „Copilot --cloud“ s použitím GitHub sandboxů (micro VMs) s kontinuitou přes suspend/resume
  • „Chronicle“: osobní, soukromý data lake nad Copilot sessions napříč produkty/zařízeními se SQL + full-text search, plus generátor reportů „chronicle standup“
  • „Agent Merge“ pro udržení PR v pohybu (řeší konflikty, monitoruje CI, reaguje na review feedback, slučuje při splnění podmínek/approved)
  • Workflow pro PR review zahrnuje /review a /securityreview, plus multi-model sub-agents a „Rubber Duck“ cross-model critique
API a SDK
  • GitHub Copilot app canvases (extension mechanism) — Dynamicky načítaná UI rozšíření, která agentovi zpřístupňují tools a mohou volat zpět do aplikace (obousměrně); používají se pro vlastní workflow, jako jsou triage boards, kanban boards a vizualizace logů/trasování.
  • GitHub sandbox (Copilot CLI --cloud) — Stavový micro-VM runtime pro vzdálené spouštění práce agenta se suspend/resume; sessions lze obnovit z CLI a změny lze stáhnout zpět lokálně.
  • Chronicle — Soukromé per-user úložiště sessions napříč Copilot produkty/zařízeními; agent se může dotazovat přes SQL a full-text search pro získání kontextu předchozí práce a generování standup shrnutí.
  • Copilot Code Review — Agent-based zpětná vazba k PR používaná spolu s Agent Merge; ukázáno jako generování komentářů, na které může merge agent reagovat a zapracovat je.
  • Security review (powered by GitHub Advanced Security tech) — Bezpečnostně zaměřené review vyvolané přes /securityreview v režimu PR review, kombinované s multi-model sub-agents.
Co můžete postavit
  • Hromadné třídění backlogu: vyberte více issues a spusťte samostatné agent sessions přednačtené kontextem issue
  • Vytvořte canvas pro týmový triage dashboard, který načte top issues do JSON a požádá agenta, aby vygeneroval témata a naplnil UI
  • Nainstalujte a spusťte sdílený canvas „agent kanban board“ z gistu; vytvářejte karty, které spouštějí práci agenta
  • Vytvořte canvas vizualizéru logů/trasování pro lokální monitoring výkonu aplikace, který se aktualizuje v reálném čase
  • Přesuňte dlouho běžící práci na prototypu do vzdáleného sandboxu přes Copilot CLI, poté se vraťte později, pokračujte a stáhněte změny lokálně
  • Obnovte ztracený kontext vyhledáním předchozích Copilot sessions a úprav kódu pomocí Chronicle (např. „tricky Rust bug last week“)
  • Automatizujte denní soustředění lokálním „morning brief“, který agreguje issues/PRs napříč více kanály
  • Automaticky reprodukujte nové bug issues v cloudu: zkuste repro, vygenerujte failing test, označte issue štítkem a okomentujte kroky/test
Kód a CLI: github/appCopilot --cloudCopilot -- resumechronicle searchchronicle standup/diff/review/securityreviewYOLO onShare extension as gist
AgentsDeveloperGitHub CopilotGitHubDeployment PipelinesGitHub Copilot CLI
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK202 Breakout Z přepisu

Azure DevOps se potkává s GitHubem: cesta k SDLC poháněnému AI

Dave Burnison, Dan Hellem, Lan Kaim

Tato session ukazuje, jak spárovat GitHub (Copilot, Actions, Advanced Security) s Azure DevOps (Boards, Pipelines, Test Plans) pro umožnění „agentních“ workflow bez vynucení migrace všeho najednou. Dema pokrývají použití aplikace/CLI GitHub Copilot se serverem Azure DevOps MCP pro dotazování a aktualizaci work items a pipelines, plus preview schopnosti pro migraci repozitářů a přenesení kontrol (reviews) a bezpečnostních oprav poháněných Copilotem do Azure DevOps.

Co je nového
  • Azure DevOps MCP Server je dostupný jako lokální i vzdálená varianta (public preview), s nástroji pro work items, repos, wiki, test plans, search a pipelines
  • Azure DevOps MCP Server přidává podporu pro Service Principals a Managed Identities (remote)
  • Enterprise Live Migrations (public preview) pro migraci Azure DevOps Git repozitářů do GitHub Enterprise Cloud s nízkými prostoji a plnou věrností (full-fidelity), včetně data residency
  • Copilot code reviews pro Azure Repos (technical preview): není vyžadována licence Copilot ani účet GitHub; účtováno do Azure subscription
  • Copilot Autofix pro GitHub Advanced Security v Azure DevOps (technical preview), začíná s vybranými CodeQL alerty a je plánováno rozšíření
  • Škálování integrace Azure DevOps + GitHub: až 2 000 repozitářů na jedno spojení
API a SDK
  • Azure DevOps MCP Server · preview — Nástroje MCP pro přístup k Azure DevOps work items, repos, wiki, test plans, search a pipelines z klientů jako GitHub Copilot (app/VS Code/CLI).
  • GitHub Copilot App · preview — Desktop aplikace pro vývoj řízený agenty; GitHub-nativní prostředí postavené na GitHub Copilot CLI; může se připojit k Azure DevOps přes Azure DevOps MCP server.
  • GitHub Copilot CLI — Prostředí CLI, které sdílí konfiguraci MCP serveru s GitHub Copilot app pro společné dotazování kontextu repozitáře a artefaktů Azure DevOps.
  • Enterprise Live Migrations (ELM) · preview — Nástroje pro migraci Azure DevOps Git repozitářů do GitHub Enterprise Cloud s data residency s využitím validace, průběžné synchronizace a plánovaného přepnutí (cutover); byl ukázán CLI a byly zmíněny obrazovky UX.
  • Copilot code reviews for Azure Repos · preview — Vyžádejte Copilot code review u Azure Repos pull requests; realizováno přes dynamický pipeline, který provede clone/diff a publikuje doporučení zpět do PR; účtováno do Azure subscription.
  • Copilot Autofix for GitHub Advanced Security in Azure DevOps · preview — Generujte opravy pro podporované CodeQL alerty přes dynamický pipeline, který vytvoří PR s navrženými změnami; byla zmíněna plánovaná integrace se security campaigns.
Co můžete postavit
  • Použijte aplikaci GitHub Copilot připojenou ke vzdálenému Azure DevOps MCP serveru pro vypsání a kontrolu přiřazených work items (stav New/Active) a přechod na jejich odkazy
  • Dotazujte se z Copilot přes MCP na stav běhů Azure Pipelines a výsledky testů, aniž byste opustili aplikaci Copilot
  • Převeďte obsah Azure DevOps Wiki na Copilot custom instructions/agents založené na repozitáři (markdown soubory) a používejte je ke zpřesnění work items (např. acceptance criteria)
  • Přiřaďte implementaci work item v Azure Boards agentovi Copilot a zkontrolujte výsledky přes PRs, včetně bezpečnostních kontrol jako CodeQL na kódu vytvořeném agentem
  • Převeďte security campaigns z GitHub Advanced Security na Azure Boards Features/User Stories s odkazy zpět na campaigns/alerts pro sledování backlogu
  • Použijte Copilot CLI se stejnou konfigurací MCP pro dotazy v přirozeném jazyce napříč kódem + Azure Boards (např. stav work item a související PR)
Kód a CLI: https://github.com/microsoft/Build26-BRK202https://aka.ms/GitHubAzureDevOpsBuild2026https://nam.dcv.ms/VeDNq3VRhXhttps://aka.ms/adoELMhttps://aka.ms/AzureDevOpsRoadmaphttps://github.blog/changelog/2026-05-14-github-copilot-app-is-now-available-in-technical-previewhttps://docs.github.com/en/enterprise-cloud@latest/copilot/concepts/agents/coding-agent/risks-and-mitigations#unvalidated-code-can-introduce-vulnerabilitieshttps://docs.github.com/en/enterprise-cloud@latest/code-security/concepts/about-code-qualityhttps://github.github.com/gh-awhttps://github.blog/ai-and-ml/automate-repository-tasks-with-github-agentic-workflowsgh.io/mer
DeveloperGitHub Advanced SecurityGitHub CopilotGitHubAzure DevOpsDeployment Pipelines
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK203 Breakout Z přepisu

Od CLI po PR: Automatizace cesty ke sloučenému kódu

Evan Boyle, Cassidy Williams, Katie Liu

Tato prezentace ukazuje, jak může GitHub Copilot CLI fungovat jako agentní partner od výběru issue přes implementaci, vytvoření PR až po iterace v rámci kontroly a CI. Řečníci jdou do hloubky mechanik CLI, jako je přepínání modelů, skills a vlastní agenti, režimy plan vs autopilot a paralelní subagenti (/review, /fleet) pro řízení změn kódu a workflow kolem PR. Zároveň propojují CLI s GitHub Copilot SDK a aplikací Copilot app, na příkladech napříč terminálem, prohlížečem a integracemi v Office.

Co je nového
  • Copilot CLI Voice Mode je k dispozici i mimo experimentální příznak
  • Je k dispozici nové Copilot CLI TUI (terminal UI)
  • Copilot CLI lze používat uvnitř JetBrains IDE (včetně podpory agent picker a dalších funkcí Copilot CLI)
  • Copilot CLI /new mění CLI na správce relací s přepínatelnými paralelními relacemi
  • /pr zahrnuje schopnost automatických oprav pro řešení selhání CI nebo zpětné vazby z Copilot Code Review
  • /every umožňuje automatizace založené na intervalech v rámci relace
API a SDK
  • GitHub Copilot CLI — Terminálový agent s interaktivní asistencí, kontextem napříč více soubory, spouštěním nástrojů, hooky životního cyklu a integrací MCP serveru; zahrnuje vestavěné agenty (EXPLORE/TASK/GENERAL/REVIEW), skills, vlastní agenty a workflow se slash příkazy jako /review, /pr, /fleet, /research, /every, /new.
  • GitHub Copilot SDK — SDK postavené nad Copilot CLI pro integraci agentních funkcí do aplikací (uvedené jazyky: TypeScript, Python, .NET, Go, Java, Rust).
  • GitHub Copilot App — Desktopová aplikace poháněná Copilot CLI; uvádí se, že používá nové Rust SDK.
Co můžete postavit
  • Spouštět paralelní, vícemodelové kontroly PR/kódu přes /review (včetně promptování pro použití více rodin modelů paralelně)
  • Vytvářet a spravovat více souběžných relací terminálového agenta bez tmux pomocí /new a /sessions
  • Otevírat a spravovat pull requesty z CLI pomocí /pr, včetně automatického opravování selhání CI a připomínek z review
  • Generovat výzkumné zprávy pomocí /research s citacemi a exportem do gist
  • Naplánovat periodický workflow reportů (např. hodinově „top 10 zpráv, na které odpovědět“) pomocí /every plus MCP servery
  • Definovat znovupoužitelné týmové workflow pomocí skills (.github/skills/*/SKILL.md) a vlastních agentů (.github/agents/*.agent.md), včetně konfigurace MCP serveru
Kód a CLI: copilot --model claude-sonnet-4.6/model gpt-5.4COPILOT_MODEL=gpt-5.3-codex~/.copilot/config.json.github/skills/{skill-name}/SKILL.md.github/agents/*.agent.mdCOPILOT_SKILLS_DIRS/review/new/pr/fleet/research/experimentalVoice Mode (hold Spacebar in demo)/rubber-duck/every/clear/sessions/shareaka.ms/CopilotCLIBestPracticesaka.ms/CopilotCLIBeginnerTutorialgithub.com/microsoft/build26-brk203github.com/features/copilot/cliEvanBoyle/build-2026-cli-live (demo repo name mentioned in transcript)
AgentsDeveloperGitHub CopilotGitHubGitHub ActionsGitHub Copilot CLI
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK205 Breakout Z přepisu

Aspire pro agenty: Proměňte způsob, jakým vytváříte a nasazujete distribuované aplikace

David Fowler, Maddy Montaquila, PJ Meyer

Tato session představuje .NET Aspire jako open-source, code-first toolchain pro skládání, spouštění, ladění a nasazování distribuovaných aplikací s vestavěnou observabilitou a workflow přívětivými pro agenty. Řečníci ukazují, jak Aspire CLI, AppHost (C# nebo TypeScript), integrační balíčky a Aspire Dashboard postavený na OpenTelemetry společně pomáhají snížit odchylky mezi lokálním vývojem a produkcí a poskytují kódujícím agentům strukturovaný přístup k topologii systému, logům a trasám.

Co je nového
  • Aspire AppHost podporuje tvorbu v TypeScriptu i v C# (pro definování modelu/topologie distribuované aplikace)
  • Aspire CLI obsahuje nový neblokující příkaz `aspire start` navržený pro kódující agenty (s `aspire run` jako blokující variantou)
  • Aspire Dashboard je postavený na OpenTelemetry a zpřístupňuje své možnosti přes API, aby agenti měli přístup ke stejným datům/akcím jako lidé
  • Aspire CLI je dostupné přes WinGet; distribuce přes Homebrew a npm byly uvedeny jako připravované
  • Aspire přidává funkce orientované na agenty, jako je strukturovaný výstup CLI s minimem tokenů, předkonfigurované agent skills a podpora MCP ihned po inicializaci přes `aspire init`
  • Aspire Dashboard podporuje vlastní příkazy vázané na konkrétní prostředek (např. naplnění/vyčištění databáze) vytvářené z AppHost
API a SDK
  • Aspire CLI — Interaktivní řídicí vrstva pro vytváření/spouštění/nasazování distribuovaných aplikací; příkazy připravené pro agenty jako start/run/ps/logs a inicializace agent skills.
  • Aspire AppHost (C#) — Code-first definice prostředků a vztahů distribuované aplikace (služby, kontejnery, endpointy, injektáž proměnných prostředí) používaná pro vývoj i generování artefaktů pro nasazení.
  • Aspire AppHost (TypeScript) — Varianta AppHost založená na TypeScriptu pro definování stejného aplikačního modelu/topologie, které by jinak byly vyjádřeny v C#.
  • Aspire Dashboard — Dashboard postavený na OpenTelemetry pro prostředky, logy, traces a metriky; současně slouží pro využití agenty přes zpřístupněné API a MCP server.
  • OpenTelemetry — Standardizovaný pipeline pro traces/metriky/logy používaný v Aspire Dashboard; předvedeno pro end-to-end traces napříč frontendem, API a databází.
  • Aspire integration packages — Kurátorovaná sada 100+ balíčků pro propojení služeb a platformních chování (např. Postgres, Node/Vite, certifikáty, injektáž OTel proměnných prostředí) pomocí sdílených primitiv.
  • Foundry integration for Aspire — Využívá Azure autentizaci přítomnou na vývojářském počítači (např. Azure CLI/VS Code) k dotazům na subscription/region a zřízení vývojových prostředků, předávání referencí zpět do aplikačního modelu a konfiguraci rolí.
Co můžete postavit
  • Definujte kompletní topologii distribuované aplikace v jediném AppHost a spouštějte ji lokálně s konzistentním propojením (porty/endpointy/konfigurace) napříč frontendem, backendem a závislostmi
  • Poskytněte kódujícím agentům deterministický kontext systému (topologie + stav + telemetrie) a vyhněte se křehkým krokům spuštění „podle readme“
  • Použijte dashboard jako sjednocený prohlížeč pro logy z více procesů a OpenTelemetry traces pro ladění toků napříč službami
  • Přidejte provozní příkazy vázané na konkrétní prostředek (např. seed databáze, vyčištění dat), které zůstávají aktuální s repozitářem a lze je spouštět z dashboardu
  • Spouštějte izolované paralelní worktrees pro více agentních sessions s náhodnými porty, abyste předešli konfliktům
  • Zřiďte vývojové prostředky v Azure (ukázka s Foundry) pomocí parametrických dotazů místo ručního nastavování v portálu/.env a vyhněte se commitování tajemství
Kód a CLI: aspire initaspire startaspire runaspire psaspire stopAspire logsAspire log searchaka.ms/aspire/build26aka.ms/aspire/build26/whats-new/blogaka.ms/aspire/build26/whats-new/docsaka.ms/aspire/build26/aspire-repoaka.ms/build26/brk205aspire.devWinGet
AzureAgentsDeveloperOSSDevToolsAgentic SDLC
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK206 Breakout Ze slidů

Váš agent kdekoli: více klientů, více zařízení s GitHub Copilot SDK

Patrick Nikoletich, Steve Sanderson

Tato přednáška vysvětluje, jak vám GitHub Copilot SDK umožňuje posunout agenta za hranice lokálního počítače a zpřístupnit ho napříč více klienty, zařízeními a cloudovými prostředími. Řečníci pokrývají základy CLI/SDK, vzory nasazení a další kroky, včetně sandboxingu, virtualizace relací pro více tenantů a dočasných vzdálených prostředí.

Co je nového
  • GitHub Copilot SDK je nyní Generally Available
  • Copilot SDK zahrnuje multiplatformní sandbox (MXC Sandbox) v Preview pro izolované relace agentů/volání nástrojů na Windows, macOS a Linux
  • Nová rozšiřitelnost podporuje virtualizaci relací pro scénáře s více tenanty (vzdálené relace, virtualizovaný souborový systém a úložiště relací)
  • Vzdálená cloudová prostředí pro výpočet na vyžádání (ephemeral) pro agentní relace (Preview)
  • Runtime je přepisován do Rust s očekávaným zlepšením výkonu startu a paměti o >10×
  • Scénář v Preview: vzdálené připojení do Windows Cloud PC přes plugin prohlížeče z macOS
API a SDK
  • GitHub Copilot SDK · ga — SDK pro vytváření a vkládání agentů s podporou serveru, rozšiřitelností (skills/tools/hooks/MCP), správou relací, streamingem, vzdálenými relacemi a více možnostmi nasazení.
  • MXC Sandbox · preview — Multiplatformní sandboxing pro relace agentů/volání nástrojů s izolací souborového systému, sítě a procesů (izolace kontejneru procesů ve Windows, sandbox profily v macOS, namespaces/cgroups v Linux).
Co můžete postavit
  • Vložit agenta poháněného Copilot do desktopových nebo webových aplikací s jednoduchou podpůrnou architekturou
  • Spouštět agenty v cloudových kontejnerech s proxy izolací (tajemství mimo kontejner; runtime uvnitř)
  • Nasazovat agenty v air-gapped cloudech (např. vládní cloudy bez přístupu k internetu)
  • Spouštět v privátních VNet s Azure VNet inference pro kontrolu datové rezidence
  • Vytvořit více-tenantní agentní službu pomocí virtualizace relací (N tenantů ≈ 1 proces)
  • Použít vzdálené relace pro přístup ke stejnému agentovi napříč stroji/klienty
Kód a CLI: aka.ms/CopilotSDKaka.ms/CopilotSDKGettingStartedgithub.com/github/awesome-copilotgithub.com/microsoft/build26-brk206aka.ms/CopilotSDKServerSampleGitHub Copilot CLI
APIAgentsDeveloperGitHub CopilotGitHubGitHub Copilot CLI
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK206-R1 Breakout Z přepisu

Váš agent, kdekoli: MultiClient, MultiDevice s GitHub Copilot SDK

Patrick Nikoletich, Steve Sanderson

Tato přednáška ukazuje, jak vytvářet více-session agentní aplikace pomocí GitHub Copilot SDK a následně je zabezpečit a nasadit i mimo jeden lokální počítač. Řečníci předvedou zapojení vlastních nástrojů, úpravy promptů a více izolačních modelů (včetně OS-managed sandboxing v preview a virtuálních souborových systémů per-session) a proberou vzdálená cloudová prostředí pro přenositelné, dlouho běžící agentní session napříč klienty/zařízeními.

Co je nového
  • GitHub Copilot SDK je GA (1.0)
  • S GA je přidána podpora jazyka Rust
  • OS-managed sandboxing je pro Copilot SDK dostupné v preview, postavené na MXC (cross-platform sandboxing pro Windows/macOS/Linux)
  • SessionFS umožňuje virtuální souborové systémy per-session pro izolaci a přenositelnost (např. synchronizaci stavu session do úložiště a jeho pozdější obnovení)
  • Remote cloud environments pro Copilot SDK jsou dostupné v preview pro spouštění agentů v dočasných cloudových sessions a opětovné připojení z různých klientů
API a SDK
  • GitHub Copilot SDK · ga — Vkládat runtime Copilot agenta do aplikací/služeb; vytvářet klienty a sessions; konfigurovat prompty, nástroje a oprávnění; provozovat orchestraci více sessions.
  • Copilot SDK OS-managed sandboxing (MXC) · preview — Izolační model v preview, který využívá ovládací prvky OS k omezení schopností agenta, jako je přístup k souborovému systému a odchozí síťová komunikace, prostřednictvím politiky (zobrazené jako JSON).
  • SessionFS (Copilot SDK) — Abstrakce souborového systému pro stav/soubory per-session s výměnnými implementacemi (v paměti, na disku nebo vlastní) pro izolaci sessions a umožnění migrace/obnovení.
Co můžete postavit
  • Spouštět více agentních sessions paralelně v rámci jednoho runtime pro zpracování nezávislých pracovních položek (orchestrace agentů)
  • Zpřístupnit agentům vlastní nástroje (funkce/metody), aby mohli aktualizovat stav aplikace a volat backendy (např. vyhledávání nemovitostí nad SQL)
  • Ve výchozím stavu omezit agenty prázdnou sadou nástrojů a selektivně povolovat vestavěné nástroje (např. web fetch) podle potřeby
  • Omezovat prompt injection vynucením sandbox politik na úrovni OS, které blokují zápisy do souborového systému a další operace
  • Hostovat multi-user serverovou aplikaci pomocí „empty preset“ a pouze izolovaných vestavěných nástrojů, místo povolení plných výchozích nastavení CLI
  • Perzistovat, migrovat a obnovovat stav session synchronizací souborů/adresářů per-session do backendového úložiště (např. blob store) a uvolňovat disk po odpojení uživatelů
Kód a CLI: aka.ms/CopilotSDKaka.ms/CopilotSDKGettingStartedaka.ms/CopilotSDKServerSamplegithub.com/microsoft/build26-brk206github.com/github/awesome-copilotaka.ms/build/evalsCopilot SDK server sample (search term used in session)JustBash (third-party library used for virtual Bash implementation)MCP serversCopilot CLI modeempty preset
APIAgentsDeveloperGitHub CopilotGitHubGitHub Copilot CLI
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK208 Breakout Z přepisu

Zajištění, že váš kód funguje, když AI testování nestačí

Simon Willison

Simon Willison představuje praktické ověřovací vzorce pro „agentic engineering“: dodávání skutečného softwaru s pomocí coding agents bez toho, abyste četli každý řádek, který vytvoří. Zaměřuje se na pracovní postupy, které zvyšují jistotu — aktivní refaktoring během review, validaci řízenou prototypy, kontrolu dokumentace, preview prostředí, sandboxing a eliminaci flaky testů — přičemž převádí postupy kvality z velkých týmů do měřítka pro jednotlivé vývojáře.

Co je nového
  • Vymezuje „agentic engineering“ jako termín pro profesionální vývoj s coding agents (na rozdíl od „vibe coding“).
  • Doporučuje „aktivní refaktoring během review“ jako účinnější způsob validace kódu napsaného agentem než pasivní čtení po řádcích.
  • Používá agenty ke stresovému testování návrhů API tím, že generuje jednorázové prototypové funkce nad novým API a učí se z toho, co se rozbije.
  • Představuje „agentic documentation“: udělat diff vůči main a nechat agenta navrhnout úpravy dokumentace, přičemž v generovaných dokumentech/komentářích vynucuje „žádné názory, žádná zdůvodnění“.
  • Prosazuje průběžné nasazování do preview prostředí pro každý PR přes GitHub Actions, aby se ověřování posunulo od čtení kódu ke spouštění skutečných systémů.
  • Prosazuje „nulovou toleranci k flaky testům“ a používá agenty + Docker k reprodukci chyb, které se projevují jen v CI (příklad: Python 3.14 na Linuxu), a k izolaci příčin.
API a SDK
  • GitHub Actions — Používá se k sestavení workflow, která nasazují každý pull request do nového preview prostředí pro praktické ověření.
  • Docker — Agenti jej používají k lokální reprodukci CI prostředí (např. selhání Linux CI) a k ladění flaky nebo na prostředí vázaných problémů.
  • Content Security Policy (CSP) — Hlavičková obranná opatření typu defense-in-depth ke snížení dopadu nevyhnutelných chyb (zmenšení blast radius).
  • Sandboxed iframes — Mechanismus zabezpečení prohlížeče pro běh potenciálně nedůvěryhodného JavaScriptu s omezenými schopnostmi.
  • WebAssembly + WASI — Serverový přístup k sandboxingu s omezeným přístupem k souborům/síti/CPU/paměti pro běh nedůvěryhodného kódu; zmiňuje se jako robustní izolační vrstva.
  • Playwright — Automatizace prohlížeče pro UI testování; zdůrazněno jako přístup snižující flaky chování díky vestavěnému čekání/opakování.
Co můžete postavit
  • Revidujte změny s vysokým dopadem tak, že během review necháte agenta refaktorovat kód/testy (přejmenování, deduplikace, přidání komentářů), aby reviewer získal porozumění.
  • Validujte návrh API tak, že požádáte agenta, aby v jednorázových větvích naprototypoval více funkcí nad API, a poučíte se z míst, kde to drhne.
  • Naprotypujte UI/UX nebo vzory interakce (např. detekci vložení považovanou za vstup souboru) a později instruujte agenta, aby ověřený prototyp přenesl do produktu.
  • Udržujte dokumentaci důvěryhodnou tím, že uděláte diff vůči main a necháte agenta identifikovat a doplnit aktualizace dokumentace před mergem.
  • Nasazujte každý PR do dedikovaného preview prostředí, abyste ověřovali chování spuštěním systému, ne čtením vygenerovaného kódu.
  • Zpevněte systémy zmenšením blast radius pomocí CSP, sandboxed iframes a sandboxingu ve stylu WebAssembly/WASI, a poté nechte agenty zkoušet únik ze sandboxu.
Kód a CLI: Codex DesktopClaude Codegit diff against mainGitHub gistPlaywrightSeleniumChrome DevTools Protocol
AgentsDeveloperGitHub CopilotGitHubApp ModOSS
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK227 Breakout Z přepisu

Od distribuovaných systémů k AI platformám s Mark Russinovich & Ion Stoica

Mark Russinovich, Ion Stoica, Darby Kosten

Mark Russinovich a Ion Stoica probírají, jak se klasické základy distribuovaných systémů (konsenzus, vyvažování zátěže, lokalita) stále uplatňují při servírování AI a agentních pracovních zátěží, zatímco nedeterminismus, těsné provázání (např. KV cache, MoE) a optimalizace napříč vrstvami mění způsob, jakým se platformy navrhují a provozují. Věnují se dopadům na serverless/kontejnerizovanou infrastrukturu, trénování ve více regionech a rostoucímu významu zabezpečení (riziko prompt injection/jailbreak) a confidential computing pro citlivá AI data.

Co je nového
  • Oznámeno partnerství mezi Azure a Anyscale (Ray)
API a SDK
  • Azure Functions — Uvedeno jako příklad krátce běžících serverless kontejnerů; použito pro kontrast mezi „serverless“ a „krátce běžící“.
  • GitHub Copilot CLI — Zmíněno jako jedna z možností v sadě nástrojů pro vývojářskou zkušenost při tvorbě agentních/kódovacích workflow.
Co můžete postavit
  • Směrovat požadavky na inferenci LLM tak, aby se zachovala lokalita KV-cache a předešlo se plýtvání výpočetním výkonem/šířkou pásma
  • Navrhovat serving systémy tak, aby zůstaly stavové (stateful) a vyhnuly se nákladné inicializaci GPU a znovunačtení stavu, při současném zvládání náročnější tolerance chyb
  • Zaznamenávat vstupy/výstupy/trasování pro ladění nedeterministických agentních systémů pomocí přehrávání tras provádění
  • Rozhodnout, kdy použít agenty k syntéze workflow oproti implementaci deterministického workflow pro opakující se procesy
  • Použít confidential computing enclaves spolu s attestací ke snížení trusted computing base při zpracování citlivých osobních nebo podnikových dat pomocí agentů
Kód a CLI: aka.ms/build/evalsApache SparkApache MesosRayvLLMKubernetesSlurmSkyPilotPyTorchTensorRT-LLMWasm sandboxesLean
Next.jsAgent 365Post Quantum Cryptography
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK240 Breakout Z přepisu

Vytvářejte agenty vnímající kontext: Od dat k rozhodnutím

Amanda Silver, Marco Casalaina

Tato session tvrdí, že selhání agentů v produkci jsou častěji způsobena chybějícím sdíleným kontextem (signály o lidech/práci, obchodní sémantikou, podnikovými znalostmi/politikami a webovým ukotvením) než schopnostmi modelu. Amanda Silver a Marco Casalaina projdou Microsoft IQ Platform (Work IQ, Fabric IQ, Foundry IQ, Web IQ) a demo „refund agent“, které tyto vrstvy používá pro ukotvení, delegování a řízené provádění akcí. Přednáška zdůrazňuje znovupoužití (sdílený kontext napříč mnoha agenty), přístup s ohledem na oprávnění a dohledatelnost pro nasazení v podniku.

Co je nového
  • Work IQ bude obecně dostupné 16. června
  • Web IQ grounding APIs jsou dostupné pro vybrané zákazníky Azure
  • Foundry IQ zavádí novou serverless vývojářskou úroveň
  • Fabric IQ umí generovat ontologie z existujících Power BI sémantických modelů („Generate Ontology“)
  • Agenti mohou používat Fabric ontologii prostřednictvím MCP serveru a Foundry IQ se může k Fabric ontologii připojit jako ke zdroji dat
API a SDK
  • Work IQ API · ga — Vrstva API orientovaná na agenty pro organizační inteligenci s komponentami nazvanými Chat, Context, Tools, Workspaces a Organizational Intelligence; podporuje přístup přes A2A, MCP a REST API.
  • Microsoft Web IQ grounding APIs — Sada grounding API napříč Web, News, Images, Video a Browse, která vrací strukturovaný kontext připravený pro citace pro ukotvení agenta.
  • Foundry IQ — Vrstva pro enterprise knowledge/context engineering s agentním retrieval enginem a knowledge bases; prezentováno jako ukotvení pro agenty s ohledem na oprávnění a s governance.
  • Fabric IQ — Vrstva obchodního kontextu postavená na OneLake, Power BI semantic models a ontologies, která umožňuje agentům uvažování a akce nad obchodními entitami a pravidly.
  • Microsoft Agents SDK — V architektuře refund agent uvedeno pro implementaci (poznámka: CloudAdapter + aiohttp).
  • MSAL (OBO token via MSAL) — Použito pro agentní autorizaci uživatele v toku refund agent (on-behalf-of token).
Co můžete postavit
  • Vytvořte podnikového agenta, který získává kontext z M365 (pošta/Teams/kalendář) a provádí akce, jako je návrh/odeslání e-mailu v rámci řízených oprávnění (Work IQ Tools)
  • Ukotvěte odpovědi agenta v externích informacích z reálného světa pomocí citací napříč webem/zprávami/obrázky/videem (Web IQ)
  • Vytvořte znovupoužitelnou podnikovou znalostní bázi s ohledem na oprávnění, kterou může více agentů dotazovat pomocí agentního retrievalu (Foundry IQ knowledge base)
  • Umožněte agentům uvažovat nad obchodním významem (zákazníci/objednávky/expedice) pomocí Fabric ontologies místo surových schémat a tabulek (Fabric IQ)
  • Delegujte dotazování nad strukturovanými daty na specializovaného „data agent“, aby následní agenti nemuseli mít v promtech datové slovníky, ukázkové dotazy a obchodní zkratky (delegování kontextu)
  • Vytvořte z šablony agenta agenta dostupného v Teams s vlastní identitou, schránkou a rozsahem oprávnění, a poté mu delegujte práci přeposíláním e-mailů (Work IQ + Teams)
Kód a CLI: GitHub Copilot CLIaka.ms/microsoft-iqaka.ms/build26-BRK240aka.ms/MicrosoftIQLabaka.ms/iq/discussionsaka.ms/agentsleague/aisfaiohttpCloudAdapterApp InsightsGlobalProtect
AgentsGitHub Advanced SecurityFoundry IQMicrosoft FoundryGovernanceWork IQ
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK242 Breakout Z přepisu

Převeďte své agenty do akce: Připojte nástroje, API a dokumenty

Ronak Chokshi, Joe Filcik, Maria Naggaga

Tato session představuje Foundry „Toolbox“, způsob, jak sdružit heterogenní nástroje (API, MCP servery, skills, konektory apod.) za jeden endpoint kompatibilní s MCP s centralizovaným ověřováním, discovery a správou (governance). Ukazuje také, jak služba „Content Understanding“ převádí neuspořádané dokumenty (PDF, DOCX, obrázky, video apod.) na strukturované, podložené výstupy (JSON/markdown), aby se snížily halucinace a zlepšily workflow agentů. Ukázky zahrnovaly vyhledávání nástrojů pro omezení načítání kontextu/nástrojů a pipeline pro parsování/klasifikaci/extrakci dokumentů se skóre spolehlivosti a s podložením zpět ke zdrojovému obsahu.

Co je nového
  • Foundry Toolbox: znovupoužitelné balíčky nástrojů spravované ve Foundry, zpřístupněné přes jedno konzistentní rozhraní
  • Tool Search uvnitř Toolbox vybírá za běhu pouze potřebný nástroj, aby se snížila režie kontextového okna/načítání nástrojů
  • Sjednocený endpoint je kompatibilní s MCP a poskytuje jedno prostředí ověřování napříč typy nástrojů
  • Nástroj pro automatizaci prohlížeče (postavený na Playwright) je k dispozici a podporuje scraping a vyplňování formulářů
  • Content Understanding je GA (řečník uvedl GA už před šesti měsíci) a používají jej Foundry IQ a Microsoft 365 Copilot pro dotazy nad dokumenty/PDF
  • Aktualizace Content Understanding plánované na červenec: dělení podle hranic sekcí, nový trénovací proces využívající knowledge sources, předpřipravené analyzery se snížením tokenových nákladů a režim „agentic extraction“
API a SDK
  • Foundry Toolbox (unified MCP-compatible endpoint) — Slučování a publikování nástrojů; agenti je využívají přes jediný endpoint kompatibilní s MCP s centralizovaným ověřováním a observabilitou.
  • Tool Search (within Toolbox) — Běhový výběr nejlepšího nástroje z toolboxu na základě metadat nástrojů, aby se do kontextu přinášely jen potřebné nástroje.
  • Content Understanding · ga — Pipeline pro parsování/klasifikaci/extrakci, která převádí multimodální soubory do strukturovaného JSON/markdown s podložením a skóre spolehlivosti.
  • Content Understanding Studio — UI pro vytváření/vizualizaci analyzerů, které klasifikují dokumenty a extrahují pole s využitím vedení obchodními pravidly.
  • Foundry IQ (Content Understanding-backed ingestion) — Ingest znalostních zdrojů, který může využít Content Understanding k extrakci vysoce věrné struktury (tabulky/figury) pro podložení.
  • Browser automation (Playwright-based tool) — Schopnost automatizace pro agenty pro získávání informací scrapingem a vyplňování formulářů.
Co můžete postavit
  • Sdružit více integrací (např. Entra, SharePoint, ticketing, Teams, Blob Storage, search) do jednoho toolboxu pro opakované použití napříč agenty
  • Snížit využití tokenů/kontextu agentem dynamickým výběrem pouze potřebného nástroje přes Tool Search
  • Zpřístupnit stejný endpoint toolboxu různým runtime/aplikacím (demo ukázalo hostovaného agenta a agenta hostovaného v Azure Container Apps používající stejné endpoint)
  • Předzpracovat nahrané soubory pomocí Content Understanding jako poskytovatele kontextu, aby se podpořilo více typů souborů a zlepšila věrnost odpovědí
  • Extrahovat strukturované tabulky a data grafů z PDF pro navazující Q&A a automatizaci workflow
  • Vytvořit document analyzery pro klasifikaci vstupů (např. „work order“) a extrakci polí (např. technician) s využitím explicitních obchodních pravidel
Kód a CLI: ai.azure.comaka.ms/fibeyLangGraphLangChainLogic AppsPlaywrightAzure Container AppsAzure API CenterAzure API Management
APIAgentsDeveloperMicrosoft FoundryGovernanceMCP
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK243 Breakout Z přepisu

Claw a agent harness v Microsoft Foundry

Glenn Condron, Amanda Foster, Shawn Henry

Tato session rozebírá, co je „agent harness“ (agent loop plus správa kontextu, tools/skills, sub-agents, paměť, lifecycle hooks a human-in-the-loop) a proč jsou tyto schopnosti důležité pro dlouho běžící agenty používající nástroje. Řečníci předvedli spuštění claw‑podobného agenta Hermes na Foundry Hosted Agents s rutinami, které lze spouštět na vyžádání, poté ukázali, jak sestavit vlastní harnesses a víceagentové workflow pomocí Microsoft Agent Framework, a nakonec publikovat agenty do Microsoft 365 Copilot a Teams.

Co je nového
  • Foundry Hosted Agents „Routines“ (preview) pro spouštění agentů podle plánu/opakování a možnost, aby si agenti vytvářeli vlastní údržbové rutiny
  • Microsoft Agent Framework verze 1.0 (aka.ms/agent-framework) organizovaný kolem Workflows, Harness a Agent Loop
  • Agent Harness Loop v Microsoft Agent Framework je v public preview; Auto sub-agents jsou v preview; oprávnění pro Tools je v preview
  • Microsoft Agent Framework přidává integraci Copilot SDK a integraci Claude Code SDK (uvedeno jako nové funkce)
  • Publikování jedním kliknutím z Foundry do Microsoft 365 Copilot a Teams, se správou přes Entra ID a tenant-admin governance, plus nativní streaming/citations/suggested actions/attachments
  • Nový typ agenta popsaný jako „Autopilot agents“, kteří jednají vlastním jménem a mají uživatelský účet (mailbox/calendar/OneDrive)
API a SDK
  • Microsoft Agent Framework · ga — SDK/knihovna pro vytváření agentů a víceagentových workflows (Python a C#) s agent loop + workflows + harnesses; napojuje se na modely/nástroje/hosting ve Foundry a na další poskytovatele agentů.
  • Foundry Hosted Agents — Hostingové prostředí Foundry pro spouštění agentů se sandboxovaným během a souborovými systémy vázanými na session; ukázáno jako hosting backendového endpointu agenta Hermes.
  • Foundry Hosted Agents Routines · preview — Funkce pro spouštění agenta na základě opakovaných promptů vůči zvolenému agent+session; agenti mohou vytvářet routines pro provádění samoúdržby.
  • AGUI — Otevřený standard pro endpoint surface pro připojení UI k agentům; demo ukázalo povolení AGUI endpointu nad agentem Agent Framework.
Co můžete postavit
  • Spusťte claw‑podobného, dlouho běžícího agenta (Hermes) na Foundry Hosted Agents při zachování lokálního TUI klienta a nechte ho při nečinnosti vypnout, aby se řídily náklady
  • Používejte session IDs k vytvoření izolovaných prostředí/souborových systémů pro jednotlivé agenty a z nasazeného snapshotu znovu vytvářejte nové instance
  • Plánujte úlohy samoúdržby (např. kurátorství/mazání zastaralých vygenerovaných skills, zálohování stavu) pomocí routines ve Foundry Hosted Agents
  • Vytvářejte víceagentové systémy pomocí workflows v Microsoft Agent Framework (Sequential, Handoff, Author/Critic, Magentic nebo vlastní řízené workflow) kombinující agenty a běžný kód
  • Připojte agent harness k existujícímu chat klientovi Agent Framework (AsAgentHarness), abyste získali vestavěné tools a kompakci kontextu, a poté přizpůsobte tools, memory stores, telemetry a sub-agents
  • Publikujte Foundry agenty do Microsoft 365 Copilot a Teams a zvolte osobní rozsah vs. distribuci v rámci organizace přes schválení administrátorem
Kód a CLI: aka.ms/agent-frameworkai.azure.comaka.ms/build26-brk243aka.ms/foundry/discordAsAgentHarnessCopilotKitFoundry Toolkit Agent Inspector
AgentsGitHub CopilotMicrosoft FoundryMCPOSSAgent Observability
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK247 Breakout Z anotace

Scott a Mark se učí, jak agenti přetvářejí softwarové inženýrství

Mark Russinovich, Scott Hanselman, Darby Kosten

Toto breakout se zabývá tím, jak AI agenti mění každodenní softwarové inženýrství i širší SDLC, se zaměřením na to, kde agenti urychlují vývoj a kde selhávají. Řečníci slibují praktické poznatky, běžné způsoby selhání a doporučení, jak se mohou inženýři i organizace přizpůsobit; je to podané jako „real talk“ spíše než jako hype.

Co můžete postavit
  • Vyhodnotit, kde mohou AI agenti urychlit části SDLC, oproti oblastem, kde je nadále nezbytná lidská kontrola
  • Identifikovat pravděpodobné způsoby selhání agentů ve vývojových pracovních postupech a naplánovat zmírňující opatření
  • Upravit inženýrské postupy a týmové procesy tak, aby odpovědně zahrnovaly agentní nástroje
  • Vytvořit organizační doporučení pro zavádění agenty řízeného vývoje bez nadměrného spoléhání na automatizaci
AgentsDeveloperAgentic SDLCDev Tools
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK250 Breakout Z přepisu

Pozorování a řízení agentů napříč libovolným frameworkem pomocí open source nástrojů

Sarah Bird, Sandeep Atluri, Mehrnoosh Sameki, Katelyn Rothney

Tato session prochází end-to-end cyklem pro dodávání bezpečnějších agentních aplikací: identifikace rizik agentů, převod požadavků do evaluací, aplikace vymahatelných kontrol a pozorování/iterace v produkci. Na příkladu bankovního agenta řečníci představují dva open-source projekty — ASSERT pro evaluace řízené specifikací a Agent Control Specification (ACS) pro přenositelné vynucování politik napříč agentními frameworky — a následně je propojují s Microsoft Foundry pro cloudové evaluace, trasování, monitoring a optimalizaci.

Co je nového
  • Oznámen ASSERT (open source): Adaptive Spec-Driven Scoring pro evaluace a regresní testování AI agentů
  • Oznámen Agent Control Specification (ACS) (open source) jako přenosná řídicí vrstva s kontrolními body v životním cyklu (vstup/model/volání nástrojů/výstup) a více styly politik (pravidla Rego, klasifikátory, LLM hodnotitelé)
  • Agent Control Specification vydán jako modul v rámci Agent Governance Toolkit (AGT) s licencí MIT
  • Zveřejněn repozitář Agent Governance Toolkit: github.com/microsoft/agent-governance-toolkit
  • Zveřejněn repozitář ASSERT: github.com/responsibleai/ASSERT
  • Integrace s Microsoft Foundry: spouštění Foundry Evaluations na produkčním provozu a předávání výsledků do Agent Optimizer
API a SDK
  • ASSERT · announced — Open-source evaluační framework, který převádí požadavky v přirozeném jazyce do taxonomie chování, generuje stratifikované jedno-tahové i více-tahové testovací sady, spouští inference s plnými trasami a vyhodnocuje trasy vůči politice včetně zdůvodnění/citací politik.
  • Agent Control Specification (ACS) · announced — Otevřený standard/specifikační vrstva, která definuje kontrolní body zásahů napříč životním cyklem agenta a vrací konzistentní rozhodnutí/efekty politik; navrženo jako přenositelné napříč agentními frameworky a policy enginy.
  • Agent Governance Toolkit — Toolkit s licencí MIT zahrnující ACS, MCP Security Gateway, identitu/důvěru, sandboxing, funkce auditu/compliance a modul „Agent SRE“ (circuit breakers, SLO/error budgets, canary/chaos testing, trasování OpenTelemetry).
  • Microsoft Foundry Evaluations — Cloudová evaluační schopnost popsaná pro průběžné měření kvality/bezpečnosti/výkonu úloh agenta (plánovaně a vůči produkčnímu provozu), včetně simulace adversariálních útoků.
  • Agent Optimizer (Microsoft Foundry) — Schopnost ve Foundry popsaná jako využívající výsledky evaluací ke zlepšování výkonu agenta.
Co můžete postavit
  • Generování evaluací specifických pro aplikaci ze specifikace politiky v přirozeném jazyce (např. zabránit neautorizovaným transakcím, únikům, sociálnímu inženýrství) a jejich spouštění jako regresních testů v CI/CD
  • Vytvoření a revize editovatelné taxonomie povoleného/zakázaného chování a následné automatické generování jedno-tahových i více-tahových scénářů pro zátěžové testování agenta
  • Vynucení deterministických politik ve více kontrolních bodech (vstup/nástroje/výstup) a opětovné spuštění evaluací pro kvantifikaci dopadu před/po na bezpečnost a míru nadměrného odmítání
  • Aplikace politiky, která detekuje SSN ve vstupu uživatele a před odesláním dat do modelu je zablokuje nebo přepíše
  • Instrumentace tras agentů včetně volání nástrojů a mezikroků pro ladění a přehled o výkonu (pro observabilitu ve Foundry jsou zmíněny OpenTelemetry + Application Insights)
  • Přechod z lokálního testování na produkční monitoring pomocí vzorkování produkčního provozu pro kontinuální evaluaci v Microsoft Foundry
Kód a CLI: github.com/responsibleai/ASSERTgithub.com/microsoft/agent-governance-toolkitaka.ms/build/evalsmicrosoft.com/en-us/research/project/romaRegoOPA/RegoCedarOpenTelemetryApplication Insights
ObservabilitySecurityAgentsMicrosoft FoundryResponsible AI
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK251 Breakout Z přepisu

Vytvářejte bezpečné a pro podnik připravené agenty pomocí Agent 365

Neta Haiby, Kendra Springer, Ray Zhong

Tato session ukazuje, jak Microsoft Agent 365 funguje jako řídicí rovina pro pozorování, zabezpečení a správu agentů napříč jejich životním cyklem, včetně agentů mimo Microsoft. Řečníci předvádějí onboardování agenta LangChain v Node.js pomocí Agent 365 SDK a probírají, jak se Agent 365 integruje s Entra, Defender, Purview a dalšími podnikovými kontrolami, aby bylo možné uplatnit přístup s ohledem na identitu, telemetrii a správu založenou na zásadách.

Co je nového
  • Microsoft Agent 365 je popsán jako „General Availability“ a prezentován jako řídicí rovina pro agenty
  • Agent 365 SDK obaluje existující agenty (nejde o SDK pro hostování agentů ani o SDK pro jejich tvorbu), aby byly v Agent 365 dohledatelné a spravovatelné
  • Synchronizace registru načítá agenty z připojených platforem (uvedený příklad: Amazon Bedrock, Google Vertex AI) do registru Agent 365 pro zajištění viditelnosti a tam, kde je to k dispozici, přenáší také oprávnění platformy (např. delete)
  • „Templates“ v Agent 365 agregují zásady z Entra, Defender, Purview (a SharePoint) do znovupoužitelných konfigurací aplikovaných při schvalování/publikování agenta
  • „Rules“ v Agent 365 automatizují akce v životním cyklu, jako je přeřazení vlastnictví agenta nebo automatické blokování agentů při zjištění rizika
  • Zkušenosti v admin centru zahrnují inventář/registr agentů, přehledy aktivity pro jednotlivé agenty, výjimky, analytiku využití a viditelnost závislostí pro víceagentní řešení
API a SDK
  • Microsoft Agent 365 SDK — SDK integrované vývojářem pro onboardování/obalení agentů (včetně frameworků třetích stran) pro ID/identitu agenta, pozorovatelnost, integraci nástrojů/zpráv, ochranu před hrozbami, správu (governance) a (přes Purview) zabezpečení dat.
  • Purview API/SDK — Používá se pro zabezpečení dat agenta a scénáře logování/auditu; slidy uvádějí zabezpečení dat přes Purview API nebo SDK a přepis zmiňuje přístup k logům a prověřování na úrovni dokumentu/zdroje dat.
Co můžete postavit
  • Onboardovat agenta LangChain (Node.js/TypeScript) do Agent 365 pro telemetrii/pozorovatelnost pomocí instrumentace OpenTelemetry (jak je popsáno v rekapitulaci dema)
  • Vytvořit agent blueprint (znovupoužitelnou definici nástrojů/dat/pravidel) a publikovat agenta pro uživatele tenantů prostřednictvím schvalovacího toku administrátorem
  • Používat vzory identity agenta: spouštění jménem uživatele (předávání uživatelských přihlašovacích údajů) nebo spouštění pod vlastní uživatelskou identitou agenta s vlastními oprávněními
  • Aplikovat podnikové zásady (např. sensitivity labels, DLP, retention, legal hold, eDiscovery) na aktivitu agenta pomocí existujících governance kontrol založených na Purview (jak je popsáno v části o Genspark)
  • Monitorovat a vyšetřovat rizika a aktivitu agentů v Microsoft 365 admin center, včetně možnosti rozkliknout zdroje zásad (Entra/Purview) a agenta zablokovat
  • Integrovat agenty s prostředími Microsoft 365 prostřednictvím MCP serverů (příklad: Word a OneDrive), což umožňuje tvorbu dokumentů a upozornění založená na @mention z komentářů ve Word
Kód a CLI: aka.ms/A365SDK-StartGitHub - microsoft/Agent365-Samplesaka.ms/A365SDK-BlogAgent 365 CLIAzure CLIOpenTelemetryVS CodeLangChainNode.jsTypeScript
SecurityAgent 365PurviewResponsible AIGovernanceFoundry Control Plane
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK261 Breakout Z přepisu

Sestavujte a vydávejte rychleji díky vývojářsky optimalizovanému prostředí ve Windows

Kayla Cinnamon, Craig Loewen, Clint Rutkas

Tato sekce provádí novými a aktualizovanými vývojářskými prostředími ve Windows v oblastech nastavení, pracovních postupů terminálu/CLI, WSL a PowerToys, s ukázkami místo slidů. Zahrnuje také nástroje pro tvorbu aplikací pro Windows (WinApp CLI, agentní „skills“ pro WinUI 3/Windows App SDK) a pracovní postup pro výkon s využitím Sample Profile Guided Optimization (SPGO).

Co je nového
  • Repo Windows Developer Config (winget configuration) bylo publikováno pro automatizaci nastavení vývojářského počítače; konfigurace je idempotentní
  • Nový dialog Windows Run využívající architekturu PowerToys Command Palette
  • Vrací se personalizace svislého hlavního panelu (ukázáno jako funkce programu Insider Program)
  • Experiment Intelligent Terminal: doprovodný agent v terminálu, který může používat nainstalované agenty/modely
  • WSL Containers: nativní řešení kontejnerů dodávané přes WSL s novým CLI (wslc / container alias) a také s API použitelné z aplikací pro Windows
  • Pracovní postup Sample Profile Guided Optimization (SPGO) pro zvýšení výkonu bez instrumentace (vzorkování hardwarových čítačů přes xperf, předání SPD zpět do kompilace)
API a SDK
  • WinApp CLI — CLI pro správu Windows SDK, balení, generování identity aplikace/manifestu/certifikátů a nástrojů pro sestavení pro vývoj aplikací pro Windows.
  • Win Dev Skills (agent plugin) — Agentní plugin/balíček schopností (popsané jako včetně skills/MCP servers/custom agents) pro tvorbu aplikací ve WinUI 3 a Windows App SDK; zahrnuje pracovní postupy jako sestavení/spuštění, návrh, code review, testování, balení, migrace z WPF a nastavení.
  • WSL Containers CLI (wslc / container) · announced — CLI poskytované WSL pro spouštění příkazů linuxových kontejnerů, sestavování image z Containerfiles, spouštění kontejnerů a mapování portů do Windows.
  • WSL Containers API (NuGet) · announced — API zpřístupněné jako NuGet balíček „WSL Containers“ pro sestavování a spouštění linuxových kontejnerů jako součást sestavení/spuštění aplikace pro Windows (demonstrováno z projektu v C#), včetně životního cyklu relace, mapování portů a voleb jako připojení svazků a přístup k GPU.
  • SPGO (Sample Profile Guided Optimization) — Pracovní postup optimalizace kompilátoru využívající vzorkování hardwarových čítačů výkonu (xperf → ETL/SPT → SPD) pro řízení inliningu/rozvržení kódu/oddělení hot-cold, bez instrumentovaných sestavení.
Co můžete postavit
  • Zprovoznit vývojářský počítač s Windows pomocí idempotentní winget konfigurace, která nainstaluje WSL/Ubuntu a běžné nástroje (Git, GitHub CLI, Copilot CLI, VS Code)
  • Použít Intelligent Terminal k práci s agentem vedle běžného promptu (např. iterace nad nefunkčním regexem) bez toho, aby agent převzal UI terminálu
  • Spouštět linuxové kontejnery přímo z WSL přes wslc/container, sestavovat z existujících Containerfiles a předávat porty kontejnerů na localhost ve Windows
  • Používat binárky Windows Coreutils (např. grep, wc) přímo ve Windows pro unixové pipelines v terminálu Windows
  • Sestavit Windows aplikaci ve WinUI 3 s agentem asistovaným přes Win Dev Skills, včetně spuštění automatizovaného UI testování v rámci pracovního postupu
  • Integrovat spouštění linuxových kontejnerů do aplikace pro Windows přes WSL Containers NuGet API, aby aplikace mohla spouštět/ukončovat WSL VM pro jednotlivé aplikace a provozovat kontejnerizované služby za nativním UI
Kód a CLI: microsoft/WindowsDeveloperConfigaka.ms/wsldocslearn.microsoft.com/cpp/build/sample-profile-guided-optimizationaka.ms/intelligent-terminalmicrosoft/winappClimicrosoft/win-dev-skillsaka.ms/powertoysaka.ms/terminalaka.ms/wingetaka.ms/wslwslccontainer (alias for wslc)dotnet builddotnet runxperflazywslc
AIAgentsWindowsWindows DeveloperAzure LinuxVS Code
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK262 Breakout Z přepisu

Vytváření agentů, kterým můžete na Windows důvěřovat

Kirupa Chinnathambi, Patrick Nikoletich, Stuart Schaefer

Tato session tvrdí, že jak se agenti posouvají od odpovídání na otázky k provádění reálných akcí, spoléhat se na prompty a guardrails na úrovni aplikace je kvůli rostoucímu „blast radius“ nedostatečné. Představuje základní stavební prvky platformy Windows pro identitu agenta, omezení řízené politikami prostřednictvím Microsoft Execution Containers (MXC) a vzory pro centralizovanou správu a dohled. Dema ukazují přístup k souborům a síti vymezený politikami, vynucování a telemetrii za běhu a integraci GitHub Copilot CLI/SDK s ovládacími prvky sandboxingu.

Co je nového
  • Windows zavádí tři klíčové platformové schopnosti pro bezpečnost agentů „by design“: identitu agenta, omezení (containment) a spravovatelnost
  • Microsoft Execution Containers (MXC) poskytuje vrstvu spouštění řízenou politikami, která za běhu skládá odpovídající hranici izolace pomocí OS primitiv
  • GitHub Copilot CLI a Copilot SDK dodaly hotový sandbox (za experimentálním flagem) s plány přejít do GA a stát se výchozím
  • Zdůrazněné schopnosti v public preview: ochrana lokálního souborového systému a omezení odchozího síťového přístupu (k dispozici v GitHub Copilot SDK)
  • Taskbar Tasks API je zmíněno jako další krok pro agenty na Windows (aka.ms/agent-taskbar)
API a SDK
  • Microsoft Execution Containers (MXC) — Deklarativní spouštění/omezování akcí agentů řízené politikami; mapuje požadavky vývojářů a IT politiky na OS primitiva a dynamicky skládá kontejnery.
  • GitHub Copilot CLI · preview — Přidává volitelný sandboxing (za experimentálním flagem) s příkazem /sandbox pro zapnutí/vypnutí a konfiguraci ochran, jako jsou politiky pro souborový systém a síť.
  • GitHub Copilot SDK · preview — Integrační bod SDK pro možnosti sandboxingu (ochrana souborového systému a omezení odchozí sítě) a pro tvorbu UX kolem blokací/přepsání (overrides) sandboxu.
  • Taskbar Tasks API — Zmíněné Windows API pro integraci úloh agentů přes aka.ms/agent-taskbar (ve slidech/transkriptu nejsou uvedeny podrobnosti).
Co můžete postavit
  • Spusťte agenta pod odlišnou, Windows rozpoznanou identitou agenta (oddělenou od lidského uživatele) s vlastními oprávněními a auditní stopou
  • Omezte spouštění nástrojů agenta pomocí deklarativních politik, které vymezují cesty pro čtení/zápis do souborového systému, odchozí hosty, timeouty a omezený přístup k UI (např. čtení schránky)
  • Detekujte a diagnostikujte selhání agenta sledováním událostí vynucování v sandboxu (např. blokované pokusy o přístup do citlivých oblastí systému)
  • Použijte sandbox v Copilot CLI k blokování destruktivních akcí, jako je mazání souborů na Ploše, a zároveň udržte uživatele informovaného, že je sandbox aktivní
  • Omezte odchozí síťový přístup, aby se zabránilo rizikovým operacím (např. zabránění akcím, které by změnily privátní repo na veřejné) a snížil se dopad prompt injection
  • V aplikaci integrované přes SDK detekujte, kdy sandbox zablokuje akci, a poskytněte uživatelem řízené postupy pro kontrolu/vypnutí sandboxu, aby bylo možné dokončit očekávanou práci
Kód a CLI: github.com/microsoft/mxcaka.ms/agent-taskbar/sandbox (GitHub Copilot CLI slash command)Copilot CLI experimental flag (enables sandbox)
WindowsMCPAgents on WindowsGitHub Copilot CLI
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRKSP92 Breakout Z přepisu

Škálování agentní AI od on-device po orchestraci v cloudu

Colin Helms, Imran Sheik Mohamed, Karthik Vijayan, Jayneel Vora

Tato breakout session prochází třemi demy, která ukazují, jak mohou agentní AI workloady pokrýt klienta, edge i cloud. Pokrývá on-device inferenci přes API na úrovni OS, sdílení VRAM napříč více malými PC pro spuštění větších lokálních modelů a agentní „harness“ na Azure postavený na Kubernetes, napojený na LLM obsluhovaný na CPU, pro privátní a škálovatelné workflow.

Co je nového
  • Aion 1.0 Instant vydán (řečník: „released just yesterday“), ukázán běžící plně on-device na Intel Panther Lake NPU
  • Schopnost ovladače grafiky Intel nastavit až 93 % systémové RAM jako VRAM (slide + demo)
  • llama.cpp RPC použito pro sdílení VRAM napříč více systémy a vystavení OpenAI-kompatibilního endpointu
  • Copilot CLI lze nasměrovat na lokální modely přes proměnné prostředí (demo)
  • MXC (Microsoft execution containers for agents) bylo „announced yesterday“ a lze s ním experimentovat přes Copilot CLI (podle řečníka)
  • Azure demo: OpenClaw „Harness“ nasazený na Kubernetes, namapovaný na model obsluhovaný přes SGLang na Azure VM, s autoscalingem replik podle využití CPU
API a SDK
  • WinML — Rozhraní API na úrovni OS použité ke spuštění on-device modelu (podle dema s OpenVINO „pod kapotou“).
  • OpenVINO — Použito v on-device workflow; také zmíněno pro výkon na jednom stroji ve srovnání s Vulkan v sestavách založených na llama.cpp.
  • llama.cpp (RPC) — Rozděluje model napříč více stroji, na každém uzlu spouští RPC servery a může vystavit OpenAI endpoint, na který lze nasměrovat nástroje/agenty pro sdílenou lokální inferenci.
  • Copilot CLI — Ukázáno jako CLI pro práci s agenty, které lze nakonfigurovat tak, aby cílilo na lokální OpenAI-kompatibilní endpoint pro kontrolu kódu/workflow.
  • MXC (Microsoft execution containers for agents) · announced — Spouštěcí kontejnery pro provádění akcí agentů s konfigurovatelným přístupem k MCP serverům, filesystémům a síti; popsáno jako nastavení spravovatelná pomocí politik.
  • SGLang — Engine pro obsluhu LLM použitý v Azure demu; zmíněno s připravovanou podporou speculative decoding pro draft model.
Co můžete postavit
  • Spustit lokálně agenta ve stylu chatu na NPU pomocí API na úrovni OS bez psaní kódu specifického pro NPU
  • Sdílet VRAM napříč více malými Windows 11 PC pro spuštění většího lokálního LLM a poskytovat jej přes OpenAI-kompatibilní endpoint
  • Nasměrovat Copilot CLI na lokální endpoint modelu (místo cloudového modelu) pro workflow kontroly/review kódu
  • Hostovat privátní LLM na Azure VM a připojit jej k agentnímu harnessu nasazenému na Kubernetes, který umí volat nástroje (např. GitHub CLI) a sumarizovat výsledky
  • Automaticky škálovat repliky agentního harnessu na Kubernetes podle využití CPU pro podporu více person/agentů
Kód a CLI: Copilot CLIllama.cppSGLangvLLMOpenVINOWinMLGitHub CLIOC status
AIAzureCopilotMS TeamsAgentsDeveloper
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRKSP94 Breakout Z přepisu

Orchestrace specializovaných agentů s modely NVIDIA Nemotron ve Foundry

Joey Conway, AYSEN Ilkbahar, Stephen McCullough

Tato session ukazuje, jak lze otevřené modely NVIDIA Nemotron používat uvnitř hostovaných agentů Microsoft Foundry pro tvorbu podnikových agentních workflow. Řečníci se zaměřují na přístup „system-of-models“: použití modelů Nemotron pro agentní úlohy a současně funkce Foundry, jako je identita agenta přes Entra ID, spravovaný toolbox nástrojů MCP, zabezpečené session a trace/observability, aby byly akce agenta auditovatelné a řiditelné.

Co je nového
  • NVIDIA oznámila Nemotron 3 Ultra (dosud největší otevřený model Nemotron) a uvedla, že bude k dispozici v úterý
  • Nemotron 3 Ultra používá multi-teacher on-policy distillation a podporuje NVFP4 optimalizované pro Blackwell
  • Nemotron 3 Ultra používá jediný checkpoint, který běží v NVFP4 na Blackwell a může se fallbackem spustit na Hopper
  • Nemotron 3 Ultra podporuje délku kontextu až 1 milion tokenů (na vstupu)
  • Foundry hosted agents podporují nasazení vlastního kontejneru/harness a poskytují identitu agenta, kterou lze spravovat přes Microsoft Entra ID
  • Foundry toolbox poskytuje jednotnou řídicí rovinu pro připojení/správu MCP serverů a omezení povolených funkcí nástrojů, a také traces pro kontrolu krok za krokem
API a SDK
  • Microsoft Foundry hosted agents (Foundry Agent Service) — Hostované runtime pro agenty, které umí spustit vlastní harness/kontejner, poskytuje izolované sessions, správu nástrojů/MCP přes Foundry-managed toolbox a trace/observability akcí agenta.
  • Microsoft Entra ID — Používá se k přiřazení managed identity agentovi hostovanému ve Foundry a k udělení/odebrání přístupu ke zdrojům podobně jako u lidského uživatele (ukázka s Azure Storage IAM).
  • NVIDIA Nemotron 3 Ultra · announced — Otevřený model pro reasoning/orchestration; popisovaný jako model 550B s 55B aktivními parametry, podporou NVFP4, kontextem 1M a zaměřením na agentic eval (používání nástrojů, dlouhodobé plánování).
  • NVIDIA Nemotron 3 Super — Velikost modelu Nemotron použitá v demu jako podkladový model pro session Foundry-hosted Hermes Agent; popsaná jako publikovaná v březnu.
  • NVIDIA Nemotron 3 Nano — Malá velikost modelu Nemotron zmíněná pro vrstvené nasazení; popsaná jako publikovaná v prosinci a jako malý MoE model (30B, aktivní 3B).
Co můžete postavit
  • Nasadit vlastní agent harness (např. Hermes Agent) do Foundry hosted agents a připojit jej k podnikovým nástrojům přes spravovaný toolbox
  • Směrovat úlohy agenta napříč více modely (frontier reasoning, Nemotron pro komplexní dílčí úlohy, lokální/edge modely pro kroky citlivé na latenci)
  • Nechat agenta přečíst e-mail v Outlooku, provést změny kódu v GitHubu, spustit testy v sandboxu a end-to-end otevřít pull request
  • Vytvořit z uživatelské zpětné vazby znovupoužitelný „skill“ (např. vždy přidat konkrétního reviewera, vždy zahrnout docstrings) a znovu jej použít v budoucích sessions
  • Použít Foundry traces k auditu, které MCP servery/nástroje byly volány a v jaké posloupnosti, pro ladění a podnikové auditní stopy
  • Publikovat hostovaného agenta tak, aby šel používat přímo z Microsoft Teams a aby si napříč sessions zachoval naučené skills
Kód a CLI: https://build.nvidia.comhttps://github.com/nvidia/skillsLLM Perf Benchchat completions endpointHermes AgentNeMo Gym
Agents
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM301 Demo Z přepisu

Přehodnocení CI: Actions, AI agenti a konec cyklu commit-fail-commit

Salil Subbakrishna, Denizhan Yigitbas

Tato ukázka předvádí dva přístupy, které GitHub používá ke zkrácení cyklu commit–fail–commit v CI: agentní workflow, která automaticky vyšetřují selhání, a nový debugger runneru, který umožňuje kontrolu a interakci s běžící úlohou. Agentní workflow se píší v Markdownu, kompilují do Actions YAML pomocí rozšíření GitHub CLI a při selhání workflow mohou automaticky založit issue s analýzou kořenové příčiny a návrhy oprav.

Co je nového
  • „Agentic workflows“ v GitHub Actions vstoupí příští týden do public preview (dle sdělení během session).
  • Agentic workflows se píší v Markdownu a kompilují do Actions YAML (byl zmíněn výstup „.lock.yaml“ pro odlišení od neagentních workflow).
  • Předpřipravené agentic workflow „CI failure doctor“ se může automaticky spustit při selhání workflow a otevřít issue s diagnostikou a navrženými kroky nápravy.
  • Sneak peek: interní debugger runneru GitHub Actions, který čeká na připojení debugger klienta a umožňuje interaktivní vyšetřování bez přidávání print výpisů nebo dalších kroků workflow.
API a SDK
  • GitHub CLI extension for agentic workflows ("aw") · preview — Kompiluje Markdown soubory agentic workflow do GitHub Actions YAML pomocí CLI příkazu.
  • Debug Adapter Protocol (DAP) — Protokol používaný Actions runner debuggerem, aby se mohlo připojit více editorů/klientů (např. VS Code, Neovim) a ladit běžící úlohu.
  • GitHub Actions VS Code extension (modified version) — Poskytuje příkaz pro připojení k běžící úloze Actions za účelem ladění.
Co můžete postavit
  • Automaticky třídit neúspěšné běhy CI spuštěním agentic workflow, které prověří logy/kontext a otevře issue s kořenovou příčinou a návrhy oprav.
  • Přizpůsobit chování agentic workflow úpravou jeho Markdown promptu (volitelně s asistencí Copilot) a opětovnou kompilací.
  • Sdílet Markdown soubory agentic workflow napříč repozitáři/týmy jako běžné soubory v repozitáři a poté je v každém repozitáři znovu zkompilovat.
  • Ladit workflow, které „proběhne úspěšně, ale chová se podivně“, připojením debugger klienta k živému runneru a kontrolou kontextu úlohy/proměnných prostředí.
  • Během ladění ověřit předpokládané opravy spouštěním příkazů (např. git diff) přímo na runneru, aby se potvrdily očekávané sady souborů/vstupy.
Kód a CLI: gh aw compileGitHub debug running job (VS Code command)
AgentsDeveloperGitHub CopilotGitHubMCPGitHub Actions
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM302 Demo Z přepisu

Vytvoření a nasazení aplikace v Azure s vaším týmem agentů

Brady Gaster, Rong Lu

Řečníci předvádějí pracovní postup, který začíná s prázdným repozitářem a používá agenty GitHub Copilot k vygenerování víceagentního systému „customer insights“ a následně jej nasadí jako hosted agent. Ukázka probíhá výhradně ve VS Code a v nástrojích Copilot a zahrnuje lokální ladění pomocí Agent Inspector, přidání evaluací a následné zřízení/nasazení cloudových prostředků a React front endu pomocí Copilot + víceagentního nástroje Squad.

Co je nového
  • Foundry Toolkit for VS Code zahrnuje UI Agent Inspector pro vizualizaci víceagentních pracovních postupů, odesílání testovacích payloadů, ladění a kontrolu runtime událostí
  • Tok ve VS Code pro nasazení lokálního agenta jako „hosted agent“ běžícího ve službě Foundry, s živým streamováním logů a řešením problémů za asistence Copilot na základě extrahovaných logů
  • Evaluace řízené Copilot lze odesílat přes Foundry MCP server a zpětně je zobrazit ve VS Code
  • Foundry „toolbox“ může zabalit nástroje (např. Azure AI Search + konektor na Fabric) za sjednocený endpoint a sjednocené ověřování pro přístup agentů
  • Azure MCP tools a „Azure skills“ (návod v markdownu) se používají k tomu, aby Copilot pomohl z CLI skládat vícekrokové úlohy pro Azure/Foundry
API a SDK
  • Microsoft Agent Framework — Open-source framework používaný k orchestraci více agentů do pracovního postupu (klasifikace, obohacení, třídění, agregace).
  • Microsoft Foundry service (hosted agents) — Spouští agentní systém jako spravovaného hosted agent s playgroundem a streamováním logů na straně serveru.
  • Foundry Toolkit for VS Code — Rozšíření pro VS Code používané pro Foundry skills/knowledge, Agent Inspector, UX pro evaluace a pracovní postup nasazení hosted agent.
  • Foundry MCP server — Používá se na pozadí k odesílání evaluací agentů do služby Foundry.
  • Azure MCP server (Azure MCP tools) — Poskytuje MCP tools dostupné z Copilot/CLI pro úlohy související s Azure a Foundry.
  • Azure Skills (microsoft/azure-skills) — Markdownové „skills“, které instruují Copilot, jak kombinovat MCP tools pro splnění úloh v Azure.
Co můžete postavit
  • Vytvořit víceagentní pipeline pro zákaznickou zpětnou vazbu, která klasifikuje sentiment, obohacuje o data o zákazníkovi/objednávce, třídí akce a agreguje výsledky
  • Připojit jednoho agenta v pracovním postupu k podnikovým datům a vyhledávání přes toolbox (Azure AI Search + Microsoft Fabric connector)
  • Ladit a vizualizovat běh více agentů ve VS Code, včetně vstupů/výstupů pro jednotlivé agenty a kontroly runtime událostí
  • Přidat a spouštět evaluace agentů z Copilot a zobrazit výsledky evaluací ve VS Code
  • Nasadit agenta jako hosted agent ve Foundry a používat živé serverové logy k diagnostice problémů s Copilot
  • Nasadit React front end do Azure Container Apps, který volá backend hosted agent; zřídit infrastrukturu přes CLI s asistencí Copilot
Kód a CLI: Foundry Toolkit for VS Code: https://aka.ms/foundrytkAzure Skills repo: https://github.com/microsoft/azure-skillsGitHub Copilot feature page: https://github.com/features/copilotSquad repo: https://github.com/bradygaster/squadCommand: squad initCommands: skills listCommand palette search shown: "MCP show server name"Tool referenced: GitHub Copilot CLICLI referenced: azd
AzureAgentsDeveloperGitHub CopilotGitHubDeployment Pipelines
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM303 Demo Z přepisu

Jdete do agentic coding pozdě? Nepanikařte, tvořte.

Cassidy Williams, Martin Woodward

Ukázkový průchod zaměřený na demoverze, který předvádí používání agentních funkcí GitHub Copilot k tomu, abyste se dostali od nápadů k funkčnímu kódu, se zdůrazněním plánování, iterace a ochranných prvků. Řečníci ukazují vytváření GitHub Issues z promptů, používání plan mode k upřesnění implementačních kroků a lokální spuštění agentem vytvořené hry s gesty, přičemž probírají adopci v týmech a kontrolu nákladů.

Co je nového
  • Aplikace GitHub Copilot je postavená na GitHub Copilot CLI a používá na zařízení stejný podkladový engine
  • Aplikace Copilot při vytváření issues dokáže rozpoznat a dodržet existující šablony/standardy GitHub Issue
  • Aplikace Copilot podporuje volbu modelu (včetně auto mode), nastavitelnou úroveň uvažování a „bring your own key“/lokální modely (včetně modelů hostovaných na Foundry)
  • Byl zmíněn nový příkaz GitHub Copilot CLI s názvem "chronicle", včetně voleb jako "standup" a "cost tips"
  • GitHub Copilot CLI podporuje tok „remote on“ pro předání agentní session k vzdálenému ovládání (např. z telefonu)
API a SDK
  • GitHub Copilot CLI — Rozhraní příkazové řádky, které slouží jako základ pro aplikaci Copilot; zmiňuje se pro spouštění agentních sessions a příkazů jako yolo/allow-all, remote on a chronicle.
  • GitHub Copilot (github.com/copilot) — Webové prostředí, kde můžete použít „@copilot“ nebo přiřadit Copilot k issue, aby v rámci konverzace na GitHubu udělal rešerši nebo dokončil práci.
  • MCP servers — Zásuvné dovednosti/servery, které lze přidat do session Copilot; uvedený příklad byl Playwright MCP server pro pořizování screenshotů webů a uvažování o designu.
  • Playwright MCP server — Příklad MCP serveru použitého k otevírání stránek a pořizování screenshotů pro vizuální validaci a inspiraci pro styl.
Co můžete postavit
  • Sesbírat produktové nápady od týmu a automaticky vytvořit strukturované GitHub Issues, které dodržují vaše šablony issues
  • Požádat Copilot, aby vytvořil implementační plán krok za krokem („plan mode“), a pak iterovat kladením otázek a hledáním mezer
  • Nechat Copilot implementovat funkci/hru, spustit ji lokálně a interaktivně zkontrolovat výsledek
  • Použít průchod „rubber duck“ s druhým modelem pro kritiku plánu a jeho zlepšení
  • Použít nástroje MCP (např. Playwright) k ověření UI/designu pomocí screenshotů a aplikovat inspiraci pro stylování
  • Řídit efektivitu tokenů/nákladů pomocí automatického směrování modelů a doporučení zaměřených na náklady
Kód a CLI: GH.IO/DEM303/IDEAgithub.com/copilotCopilot CLI slash command: yoloCopilot CLI command: remote onCopilot CLI command: chroniclechronicle option: standupchronicle option: cost tipsSpec KitPlaywright (via MCP server)MediaPipe (mentioned as a gesture-recognition choice in a generated plan)
AgentsDeveloperGitHub CopilotGitHubGitHub ActionsGitHub Enterprise
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM306 Demo Z přepisu

OM1: Modulární, hardwarově agnostická orchestrace pro robotiku příští generace

Prachi Sethi

OM1 je open-source, modulární orchestrovací vrstva určená k propojení různých hardwarových stacků robotů se sdílenou „kognitivní“ vrstvou řízenou rozhodováním na bázi LLM. Ukázka prošla architekturou OM1, lokálním nastavením na notebooku (API key + config + run command) a workflow cloudového simulátoru včetně SLAM mapování a navigace, s odkazy na živé použití na Unitree Go2.

Co je nového
  • OM1 je open source a je prezentováno jako modulární, hardwarově agnostická orchestrovací vrstva pro roboty
  • Workflow v portálu: vytvořit API key, zaregistrovat/označit typ robota a spravovat roboty/simulace z webového UI
  • Cloudový simulátor podporuje více typů robotů a prostředí (např. byt, sklad) s UI pro video stream/teleop
  • Popisované autonomní funkce: detekce obličeje/anonymizace, generování SLAM mapy, autonomní navigace, vyhýbání se překážkám, sledování osoby
  • Popisovaná funkce specifická pro Unitree Go2: automatické nabíjení, když baterie klesne pod prahovou hodnotu
  • Zmíněny dvě implementace runtime: verze v Pythonu a rychlejší verze v Go, s probíhající migrací směrem na Go
API a SDK
  • OM1 API key (portal-managed) — API key používaný lokálními/robotickými agenty k identifikaci stroje v portálu a k povolení nasazení/konfigurace aplikací
  • OpenRouter — Možnost směrování poskytovatele LLM pro zapojení různých modelů/poskytovatelů pro komponentu Cortex/LLM robota
  • Ollama — Možnost spouštět/hostovat lokální modely a nechat OM1 směrovat odpovědi robota přes lokálně hostované LLM
  • Google ASR — Možnost vstupu rozpoznávání řeči pro mikrofon/audio ve vstupech agenta
Co můžete postavit
  • Spustit lokálního „virtuálního agenta“ na notebooku, který naslouchá a odpovídá podle konfigurovatelného system prompt/personality
  • Připojit fyzického robota přes OM1 a ovládat režimy jako konverzace, uvítání a navigace
  • Vygenerovat a uložit SLAM mapu v simulátoru, označit lokace (např. kuchyně/obývací pokoj) a následně zadávat navigační požadavky typu „jdi do kuchyně“
  • Použít teleoperation a sledování live streamu z portálu pro připojeného robota nebo instanci simulátoru
  • Zapnout chování sledování osoby a uvítání, kdy se robot přiblíží k osobě, pozdraví ji a vede krátkou konverzaci
  • Použít interakci ve stylu telepresence/video-call pro vzdálenou kontrolu (navigovat robota do místnosti a zahájit hovor)
Kód a CLI: export OEM_API_KEY=...uv runcloud SIM (file/command referenced as starting the simulator)
AIAgentsGitHubOSS
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM315 Demo Z přepisu

Přijetí hraničního výzkumu a vývoje s Microsoft Discovery

John Link, Viktor Veis

Tato ukázka rámuje „Agentic Discovery“ jako posun pracovního postupu od toho, kdy AI pomáhá s jednotlivými kroky R&D, k týmům agentů, které pod lidským vedením provádějí celý vědecký cyklus (hypotéza, experimentování, uvažování). Řečníci ukazují lokální aplikaci Microsoft Discovery, grafové vyhledávání „Bookshelf“ a Discovery Engine, který vytváří/přiřazuje úkoly agentům, aby mohli autonomně iterovat. V rámci session je také představeno enterprise cloudové řešení pro řízené, škálovatelné R&D vedle odlehčené lokální vstupní varianty.

Co je nového
  • Microsoft Discovery je obecně dostupný pro organizace (enterprise cloud).
  • Microsoft Discovery local app oznámena jako bezplatné stažení; dostupná „toto léto“ v Preview; pro začátek vyžaduje pouze účet GitHub Copilot.
  • Bookshelf používá grafové vyhledávání (GraphRAG) a během ingestu převádí indexované PDF do markdownu.
  • Discovery Engine automatizuje vyšetřovací smyčku tím, že vytváří úkoly, přiřazuje je agentům, deleguje dílčí úkoly a potenciálně opouští neperspektivní směry na základě jistoty modelu.
API a SDK
  • Microsoft Discovery (enterprise cloud) · ga — Řízená platforma produkční kvality pro provoz agentních workflow pro discovery ve velkém měřítku (enterprise nasazení).
  • Microsoft Discovery local app · preview — Lokální prostředí podobné VS Code pro provoz základních schopností discovery (Bookshelf + Discovery Engine) bez potřeby účtu Azure.
  • Bookshelf (GraphRAG) — Grafové vyhledávání informací nad korpusem (např. vědeckými články) pro ukotvení práce discovery pomocí entit a vztahů.
  • Discovery Engine — Orchestrace úkolů a agentů pro běh iterativních smyček vědecké metody (hypotézy/experimentování/uvažování) v rámci dlouhotrvajících průzkumů.
Co můžete postavit
  • Zindexovat korpus vědeckých PDF do Bookshelf a dotazovat se na něj tak, aby vznikl vygenerovaný Jupyter notebook s analýzou a grafy.
  • Vygenerovat souhrnný „1-pager“ pro vedení ze stejného výzkumného výstupu pro méně technické zainteresované strany.
  • Vytvářet vlastní agenty (název/popisek/nástroje/instrukce v markdownu) a spouštět paralelní stromy úloh se závislostmi.
  • Automatizovat iterativní výzkum tím, že Discovery Engine bude zakládat nové úkoly/agenty, delegovat dílčí úkoly a pokračovat v průzkumu po hodiny/dny.
  • Použít proprietární interní články/znalosti spolu s veřejnou literaturou a přizpůsobit výstupy discovery potřebám organizace.
  • Spouštět lokálně bez Azure, nebo používat enterprise služby s integracemi na Azure HPC a Azure AI Foundry (když je k dispozici účet Azure).
Kód a CLI: aka.ms/MicrosoftDiscoveryDocshttps://github.com/microsoft/discoveryMicrosoft Start Discovery (GitHub community repo, referenced in demo)aka.ms/build/evals
AIAzureAPIAgentsAzure Kubernetes Service (AKS)​​GitHub Copilot
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM332 Demo Z přepisu

Z nuly na spolupracovníka za 25 minut: Sestavte Teams agenta živě

Aamir Jawaid, Umang Sehgal

Tato ukázka předvádí sestavení a nasazení Microsoft Teams agenta z existující webové aplikace s využitím aktualizovaného Teams CLI, Teams SDK a dovednosti Teams „dev agent“ v GitHub Copilot. Zároveň předběžně ukazuje nové UX možnosti Teams agentů pro skupinové chaty/kanály a demonstruje, jak z agenta udělat napříč M365 fungujícího „teammate“ s vlastní identitou (včetně odesílání e‑mailu z vlastní adresy).

Co je nového
  • Teams SDK je prezentováno jako sjednocení komponent z éry Teams AI library do zjednodušeného vývojářského prostředí (na snímku je uvedena GA pro TypeScript, C# a Python).
  • Aktualizované Teams CLI: interaktivní UX pro lidi, nápověda s postupným odkrýváním pro použití agenty a strukturovaný JSON výstup přes přepínač --json.
  • V ukázce je použit „skills plugin“ v Teams SDK k integraci existující aplikace/agenta do Teams pomocí scaffolding s asistencí Copilot.
  • Nové/preview UX možnosti agentů ve skupinovém chatu: reakce pomocí emoji, cílené zprávy (soukromé zasílání zpráv v rámci skupinového chatu), slash příkazy a odpovědi s citací.
  • Je ukázán koncept „Agent 365 / Agents 365“, který má agentům dát identitu fungující napříč povrchy M365 (např. Teams + Outlook), včetně rámování z pohledu viditelnosti/pozorovatelnosti pro IT a governance.
API a SDK
  • Teams SDK · ga — SDK pro tvorbu agentů/aplikací pro Teams; zahrnuje UX pro agenty (streaming, zpětná vazba, návrhy následných dotazů, citace, úvodní prompty) a UX pro skupiny (cílené zprávy, odpovědi ve vláknech, odpovědi s citací, reakce).
  • Teams CLI — CLI pro vytváření/správu Teams aplikací a botů, generování instalačních odkazů, správu tajemství/oprávnění; zahrnuje postupné odkrývání pro použití agenty a strojově čitelný JSON výstup.
  • Teams Skills / Teams SDK skills plugin — Dovednost/plugin použitý v ukázce, který pomáhá GitHub Copilot integrovat existující aplikaci do Teams (relace Copilot je připravena se dovedností Teams dev agent, která může používat Teams CLI a číst dokumentaci Teams).
  • Teams AI library — Knihovna z předchozího roku zmíněná jako to, co existovalo před sjednocením do Teams SDK (zmíněny TypeScript a C#).
  • Agent 365 — Koncept/platforma zmiňovaná pro přidělení identity agentům a umožnění jejich fungování napříč nástroji M365 s governance/observability.
Co můžete postavit
  • Proměnit existující webového agenta na Teams agenta, který funguje v 1:1 chatu.
  • Vytvořit registraci Teams aplikace/bota a získat instalační odkaz v rámci jednoho CLI postupu namísto více ručních kroků.
  • Přivést stejného agenta do Teams skupinového chatu/kanálu a pracovat s ním i tam.
  • Použít Copilot (s dovedností Teams dev agent) pro vygenerování scaffolding a integraci podpory pro Teams do existujícího kódu.
  • Vytvořit více „teammates“ jako persony z agent blueprint, každou vymezenou na projekt/kontext.
  • Odeslat e‑mail z vlastní schránky/identity agenta (ukázáno přes Outlook) spuštěný z prostředí Teams.
Kód a CLI: teams app createteams appteams app updateteams app listteams app getteams -h / teams app -h / teams app update -h (progressive disclosure help)--json (Teams CLI JSON output flag)aka.ms/teams-sdkaka.ms/Teams-Skillsaka.ms/teamscliaka.ms/Agent365
AgentsDeveloperSkillsEnterprise
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM333 Demo Z přepisu

Jak se Foundry integruje s open-source frameworky a nástroji

Nagkumar Arkalgud, Facundo Santiago

Demo lokálně sestaví praktického agenta ve stylu „OpenClaw“ pomocí kódu ve stylu LangChain/LangGraph a poté stejného agenta zprovozní v Microsoft Foundry bez přepisování hlavní smyčky. Ukazuje přidání podnikových nástrojů přes MCP, zakotvení opakovatelného chování pomocí dovedností založených na Markdownu, zapnutí automatizace prohlížeče pomocí Playwright CLI a přechod na hostované nasazení s observabilitou přes OpenTelemetry a Application Insights, plus spotřebu agent–agent přes A2A.

Co je nového
  • Modely ve Foundry zpřístupňují API kompatibilní s OpenAI, takže LangChain může cílit na modely ve Foundry přes konfiguraci místo přepisování smyčky agenta
  • Foundry může hostovat agenta v LangGraph a zpřístupnit ho jako endpoint OpenAI-compatible Responses API
  • Foundry se integruje s Application Insights a OpenTelemetry, včetně GenAI sémantických konvencí, pro kontrolu tras napříč voláními modelu a akcemi nástrojů
  • Hostovaní agenti ve Foundry zpřístupňují endpoint A2A, který mohou A2A-kompatibilní klienti použít k nalezení agent card a odesílání zpráv
API a SDK
  • Model Context Protocol (MCP) — Otevřený protokol pro objevování a vyvolávání nástrojů; demo používá Work IQ Mail MCP server ke zpřístupnění akcí pošty Microsoft 365 (vyhledávání zpráv, získání detailů zprávy, vytvoření konceptu odpovědi).
  • OpenAI-compatible API (Foundry models) — Kompatibilita protokolu, která umožňuje chat modelům v LangChain volat modely hostované ve Foundry.
  • Responses API (OpenAI-compatible, hosted via Foundry) — Adaptér obaluje stejného agenta v LangGraph a zpřístupní ho jako endpoint kompatibilní s Responses lokálně nebo v cloudu.
  • OpenTelemetry — Trasování/observabilita pro hostovaného agenta; demo zmiňuje Microsoft OpenTelemetry distro plus OpenTelemetry GenAI sémantické konvence pro zachycení spanů, latencí, vstupů/výstupů a akcí nástrojů.
  • Application Insights — Backend používaný k zobrazení tras pro ve Foundry hostovaného agenta, včetně volání nástrojů a detailů využití tokenů.
  • A2A (agent-to-agent communication) — Hostovaný agent zpřístupňuje endpoint A2A pro objevování (agent card) a odesílání zpráv z jiných runtimů/klientů.
Co můžete postavit
  • Spustit minimální lokální smyčku agenta, která volá model ve Foundry přes API kompatibilní s OpenAI
  • Připojit agenta k podnikovým možnostem pošty Microsoft 365 přes Work IQ Mail MCP server bez pevného zakódování HTTP endpointů Microsoft 365
  • Přidat opakovatelné chování (např. třídění doručené pošty) jako dokumenty dovedností v Markdownu, které agent čte, když jsou relevantní
  • Zapnout automatizaci prohlížeče zpřístupněním Playwright přes rozhraní nástroje CLI a řídit použití pomocí dovednosti
  • Nasadit stejného agenta v LangGraph jako ve Foundry hostovaného agenta přes endpoint kompatibilní s Responses
  • Nechat jiné runtime (Copilot CLI) objevit a vyvolat hostovaného agenta přes A2A pomocí adresáře založeného na MCP
Kód a CLI: create_deep_agentPlaywright CLICopilot CLIApplication Insights Traces tabMicrosoft OpenTelemetry distroOpenTelemetry GenAI semantic conventions
AgentsDeveloperMicrosoft FoundryMCPOSSAgent Observability
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM334 Demo Z přepisu

Vytvářejte agenty pro chaty, kanály a schůzky v Microsoft Teams

Lily Du, Umang Sehgal

Tato ukázková relace ukazuje, jak se agenti v Teams mohou přesunout z 1:1 chatu do prostoru pro spolupráci (skupinové chaty a kanály) bez vytváření šumu. Řečníci zasazují efektivní „collab agents“ do tří pilířů — zdvořilost, soukromí a dotažené provedení — a předvádějí nové UX primitivy pro Teams agenty, jako jsou reakce pomocí emoji, vláknové/citované odpovědi, cílené zprávy a Markdown/Adaptive Cards, aby skupinové pracovní postupy zůstaly přehledné a důvěryhodné.

Co je nového
  • Oznámeny reakce emoji pro agenty v Teams
  • Oznámeny citované odpovědi pro agenty v Teams
  • Oznámeny vláknové odpovědi pro agenty v kanálech Teams
  • Oznámeny cílené zprávy od agenta (soukromé zprávy viditelné pouze konkrétnímu uživateli ve sdílené konverzaci)
  • Oznámeny cílené zprávy směrem k agentovi ze skupinového chatu pomocí slash příkazů (obousměrné soukromé zasílání zpráv)
  • Oznámena podpora Markdown pro odpovědi agenta v Teams
API a SDK
  • Teams SDK · ga — SDK pro vytváření agentů pro Teams a integraci UX funkcí agentů (např. streaming, citations, reactions, threaded/quoted replies, targeted messages, cards, Markdown).
  • Teams CLI — CLI zmiňované jako způsob, jak vytvářet/vyzkoušet možnosti agentů v Teams.
  • Adaptive Cards — Framework UI karet používaný agenty pro tvorbu strukturovaných, interaktivních výstupů s výzvami k akci přímo ve zprávě.
Co můžete postavit
  • Vytvořte Teams agenta, který reaguje emoji pro potvrzení zpráv nebo signalizaci dlouho běžící práce
  • Udržujte odpovědi agenta ve správném kontextu tím, že budete odpovídat ve vláknech kanálu (místo zahlcování hlavního kanálu)
  • Používejte citované odpovědi, aby odpověď agenta zůstala navázaná na přesnou zprávu, na kterou reaguje
  • Povolte soukromé, uživatelsky specifické zprávy agenta uvnitř sdílených skupinových konverzací (cílené zprávy) pro zachování důvěry a soustředění
  • Umožněte uživatelům soukromě psát agentovi ze skupinového chatu přes slash příkazy a následně publikovat veřejné shrnutí zpět do skupiny
  • Používejte Adaptive Cards a Markdown, aby výstupy agenta byly v Teams snadno skenovatelné, strukturované a akční
Kód a CLI: http://aka.ms/teams-sdkhttps://aka.ms/Teams-Skillshttps://aka.ms/teamsclihttp://aka.ms/adaptivecardshub
AgentsDeveloperSkillsEnterprise
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM340 Demo Z přepisu

Vytvářejte agenty připravené pro práci s Foundry + Work IQ, spravujte je pomocí Agent 365

Srikumar (Sri) Nair

Toto demo ukazuje propojení agenta Microsoft Foundry s Work IQ přes MCP, aby se agent ukotvil v pracovním kontextu uživatele v M365 (e-mail, Teams, SharePoint), a přidání Foundry IQ jako zdroje znalostí podloženého indexováním v Azure AI Search. Dále provede vytvářením eval datasetů a spouštěním vestavěných evaluátorů (včetně groundedness), publikováním agenta do Teams/M365 Copilot a kontrolou prvků governance/observability v Agent 365 včetně identity agenta, registru, správy nástrojů a řízení pomocí zásad.

Co je nového
  • Work IQ má být podle uvedení obecně dostupné v polovině června („během příštích dvou týdnů“)
  • Work IQ zpřístupňuje MCP a navíc byly zmíněny další rozhraní: agent-to-agent (A2A) a REST APIs
  • Work IQ zahrnuje bezpečný pracovní prostor agenta (scratch pad), který lze vymazat po ukončení běhu runtime agenta
  • Publikační tok agenta ve Foundry automaticky vytvoří bot service a publikuje do kanálů Teams a M365 Copilot a zaregistruje agenta v registru Agent 365
  • Agent 365 poskytuje SDK pro instrumentaci agentů mimo Microsoft stack (uvedené příklady: LangChain, AWS Bedrock) pro observability/security/governance
  • Agent 365 podporuje správu nástrojů (tool governance) pro MCP/connectors, včetně nastavení zásad Rego a možnosti zablokovat nástroj (příklad: Work IQ MCP) napříč tenantem
API a SDK
  • Work IQ MCP · ga — Koncový bod MCP přidaný jako nástroj ve Foundry, aby agent získal přístup k pracovnímu kontextu (e-mail, chat v Teams, SharePoint) při odpovídajících oprávněních.
  • Work IQ REST APIs — Další rozhraní zmíněné vedle MCP pro přístup ke schopnostem Work IQ.
  • Work IQ A2A — Rozhraní agent-to-agent zmíněné jako další protokol zpřístupněný ve Work IQ.
  • Agent 365 SDK — SDK pro instrumentaci agentů (včetně těch vytvořených pomocí LangChain nebo běžících na AWS Bedrock), aby bylo možné získat schopnosti Agent 365 v oblasti observability/security/governance.
Co můžete postavit
  • Přidejte Work IQ do agenta ve Foundry v jednom kroku, aby bylo možné za běhu volat nástroje nad pracovními daty (e-mail/Teams/SharePoint) s výzvami ke schválení (human-in-the-loop)
  • Připojte znalostní báze Foundry IQ ze zdrojů v dokumentech v blob/container a indexované přes Azure AI Search pro ukotvené odpovědi s citacemi
  • Spouštějte single-turn nebo multi-turn evals buď pomocí existujících konverzací, nebo nahraného ručně vytvořeného datasetu
  • Vyhodnoťte agenta podle dokončení úkolu, dodržení úkolu, spokojenosti zákazníka, groundedness a koherence; zkontrolujte skóre výběru nástroje a využití výstupu nástroje
  • Publikujte agenta do firemního store a nasaďte jej do Teams a M365 Copilot při průchodu schvalovacím tokem pro administrátory
  • Použijte registry/admin center v Agent 365 ke kontrole identity agenta, oprávnění, observability a správy nástrojů/MCP
Kód a CLI: LangChainAWS BedrockAzure AI SearchIntuneMicrosoft DefenderGitHub CopilotRego policies
Agent 365Foundry IQMicrosoft FoundryResponsible AIGovernanceWork IQ
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM350 Demo Z přepisu

GitHub Agentic Workflows: Automatizace, která skutečně chápe kontext

Ari LiVigni, Alejandro Menocal

Toto demo ukazuje GitHub Agentic Workflows, kde definujete automatizaci podobnou GitHub Actions v souboru Markdown a zkompilujete ji do vygenerovaného workflow (lock file). Prezentující projdou cvičení GitHub Skills, které vytvoří základní soubory repozitáře, a poté použijí agenta k vytvoření workflow, které periodicky stahuje aktualizace z GitHub a otevře pull request připravený ke kontrole s využitím sandboxovaného přístupu „safe output“ pro operace zápisu.

Co je nového
  • GitHub Agentic Workflows budou příští týden vydány v public preview
  • Workflows lze definovat v Markdown (přirozeným jazykem) a zkompilovat do vygenerovaného lock file, který se použije ke spuštění workflow
  • Probíraný bezpečnostní model: agent běží s oprávněními pouze pro čtení; operace zápisu (vytváření issues/PRs) probíhají přes krok „safe output“
API a SDK
  • GitHub Agentic Workflows · preview — Definujte automatizaci v Markdown, zkompilujte ji do vygenerovaného lock file, který běží jako workflow a může otevírat issues/PRs přes safe outputs.
  • GitHub Actions · ga — Základní model vykonávání workflow; agentic workflows se kompilují do Actions workflow/lock file.
  • MCP server — Zmíněno jako instalované v rámci vygenerovaného (scaffolded) nastavení pro agentic workflows.
Co můžete postavit
  • Třídit selhání CI/testů a navrhovat opravy
  • Vytvářet denní issues/reporty shrnující stav repozitáře
  • Otevírat pull requests, které aktualizují dokumentaci/testy nebo jiný obsah repozitáře
  • Vytvořit plánované workflow, které stahuje aktualizace (blogy/changelogy/poznámky v repozitáři) a navrhuje aktualizace obsahu webu přes PR
Kód a CLI: GitHub Skills exercise (linked via QR code in the demo)aka.ms/build/evals
AIAutomationAgentsDeveloperGitHub CopilotGitHub
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP380 Demo Z přepisu

Sestavte automatizované agenty pomocí optimalizovaných modelů AI Foundry na Snapdragon

Darren Oberst, Meghana Rao, Morris Novello

Tato ukázka předvádí, jak sestavit vícekrokové podnikové agenty řízené plánem, kteří běží lokálně na PC se Snapdragon X Series pomocí modelů z Foundry Local. Tok je vytvářen v LLMware Model HQ (no-code drag-and-drop), může volat do JIRA a dalších systémů a lze jej vystavit jako lokální službu Windows, aby vývojáři mohli agenty spouštět a získávat výstupy přes API.

Co je nového
  • LLMware Model HQ se integruje s Foundry Local pro lokální běh optimalizovaných modelů na PC se Snapdragon s akcelerací přes NPU
  • Agenty lze spouštět podle plánu a mohou se vykonávat bez vyžádání od uživatele pro opakované vícekrokové workflow
  • No-code agenty lze vystavit jako backendovou službu Windows a volat je přes API na localhost
  • Výstupy agentů lze generovat jako využitelné artefakty (CSV, sešity Excel, PowerPointy) a odesílat e-mailem; jako možnosti bylo zmíněno sdílení přes Teams/Slack
  • Agenty lze zabalit a sdílet jako ZIP obsahující konfiguraci JSON a vlastní datová aktiva, bez sdílení přihlašovacích údajů
  • Workflow mohou kombinovat lokální malé modely s volitelnými voláními cloudových modelů pro konkrétní kroky
API a SDK
  • Windows ML API — Používá se pro běh modelů Foundry Local na zařízení; popsáno jako integrační cesta v pozadí Model HQ na PC se Snapdragon.
  • ONNX Runtime APIs — Zmíněná alternativní možnost backendové integrace pro lokální běh modelů.
  • Qualcomm execution providers — Execution provider používaný pod vrstvou pro cílení na Qualcomm NPU kvůli nejlepšímu lokálnímu výkonu.
  • LLMware SDK (Model HQ service API) — SDK používané k programovému volání no-code agenta (např. asynchronně agenta zavolat/spustit a poté získat výstupy podle execution ID).
  • JIRA API — Integrace datového zdroje použitá v ukázce pro načtení požadavků a jejich filtrování/sumarizaci.
Co můžete postavit
  • Denní plánovaná triáž v JIRA: stáhnout požadavky přes JIRA API, filtrovat kritické/otevřené položky, generovat souhrny pro jednotlivé položky a e-mailem odeslat zhuštěný tabulkový přehled
  • Vytvořit air-gapped verzi agentního workflow, která běží kompletně lokálně (s výjimkou externích načítání dat, pokud se použijí)
  • Vystavit lokálního agenta jako API endpoint na localhost a integrovat jej do vlastní aplikace
  • Proměnit notebook se Snapdragon na malý lokální „server“ tím, že se služba vystaví i mimo localhost (popsáno jako možné)
  • Hybridní workflow: spustit většinu kroků lokálně (extrakce/sumarizace) a pro jeden složitý krok zavolat cloudový model, poté pokračovat lokálně
Kód a CLI: LLMware Model HQFoundry LocalWindows service (Model HQ backend switch)client.call_agent (method name shown in code example)run_agent (method name described for async execution)get agent outputs by execution ID (API pattern described)
AIComputeAgentsDeveloperLocal AIMicrosoft Foundry
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP381 Demo Z přepisu

Nákladově efektivní škálování agentické AI na Azure s virtuálními počítači Arm Cobalt

Gova Babu, Pranay Bakre, Sameer Nori

Tato ukázka se zaměřila na provoz agentických, cloud-native aplikací s lokální (v rámci clusteru) inferencí LLM na virtuálních počítačích Azure Cobalt na bázi Arm, orchestrovaných na AKS. Řečníci popsali preview virtuálních počítačů Cobalt 200, uváděné zvýšení výkonu na jádro oproti předchozí generaci a předvedli mikroslužbovou aplikaci nákupního košíku rozšířenou o agentický pracovní postup a inferenci na CPU.

Co je nového
  • Virtuální počítače Azure Cobalt 200 jsou v preview (oznámeno na keynote, zmíněno v této relaci).
  • Virtuální počítače Cobalt 200 zahrnují nativní podporu pro Azure Boost (dle vyjádření v relaci).
  • Zmíněné nové/rozšířené nabídky virtuálních počítačů Cobalt 200: D/DP/ECDS a také paměťově optimalizované SKU („~16 GB na jádro“) a SKU LCDS s vysokou hustotou lokálního úložiště (jak popsal řečník).
  • Preview Cobalt 200 je dostupné v osmi regionech, s plánovaným rozšířením při GA (dle vyjádření v relaci).
API a SDK
  • Azure Kubernetes Service (AKS) · ga — Platforma Kubernetes použitá pro provoz clusteru se smíšenými uzly a nasazení mikroslužbové aplikace plus vrstev inference LLM v rámci clusteru na virtuálních počítačích Cobalt.
Co můžete postavit
  • Provozovat inferenci LLM na CPU pro agentický pracovní postup kompletně uvnitř clusteru AKS (bez volání LLM třetích stran).
  • Nasadit polyglotní aplikaci z mikroslužeb (příklad nákupního košíku) napříč uzlovými pooly Cobalt na bázi Arm.
  • Použít „shopping agent“ v rámci clusteru, který směruje požadavky, vyhledává produkty, aplikuje omezení (rozpočet/kategorie) a udržuje kontext konverzace přes cache.
  • Škálovat distribuované mikroslužby napříč „stovkami uzlů“ na rodinách virtuálních počítačů Cobalt (uváděná vhodnost pro škálování mikroslužeb).
Kód a CLI: MCP (mentioned in session tags; no concrete usage details provided in transcript)
Azure Kubernetes Service (AKS)​​MCPAKS
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP382 Demo Z přepisu

Vytváření AI aplikací s Oracle Database@Azure, MCP a GitHub Copilot

Rajya Laxmi Yellajosyula, Partha Srinivasan

Tato ukázka demonstruje, jak používat servery Oracle a Microsoft MCP s GitHub Copilot ve VS Code k zajištění prostředků a práci s Oracle Database@Azure a Microsoft Fabric pomocí promptů v přirozeném jazyce. Postup zahrnuje vytvoření a ověření syntetických dat v Oracle Autonomous Database, jejich přesun do Fabric (přes CSV, se zmínkou možností GoldenGate a Fabric Mirroring) a následně tvorbu notebooků ve Fabric, pipeline, ML experimentů a dashboardu v Power BI plus data agenta ve Fabric.

Co je nového
  • Servery Oracle MCP jsou dostupné v portálu OCI a jsou také dostupné v Microsoft AI Catalog (řečník uvádí, že dnes vyšel blog)
  • Fabric MCP server lze použít z rozšíření pro VS Code pro přístup k pracovním prostorům Fabric, artefaktům v lakehouse a pro vytváření notebooků/pipeline prostřednictvím nástrojů vyvolávaných GitHub Copilot
  • Oracle Database@Azure je popisována jako dostupná přes Azure Marketplace jako nativní nabídka databáze běžící v datacentrech Azure
  • Data z Oracle lze dostat do Fabric přes replikaci OCI GoldenGate (v reálném čase) nebo Fabric Mirroring (téměř v reálném čase), podle řečníka
API a SDK
  • Oracle MCP server — Překládá prompty v přirozeném jazyce na operace nad databází Oracle (včetně spouštění SQL přes SQLcl) pro zjišťování schématu, vytváření tabulek, validaci dat a kontroly související s laděním.
  • Microsoft Fabric MCP server — Rozšíření pro VS Code zpřístupňující nástroje používané GitHub Copilot k vypsání pracovních prostorů, kontrole tabulek/vztahů v lakehouse, vytváření a nasazování notebooků ve Fabric a sestavení/spouštění datových pipeline ve Fabric.
  • Microsoft Fabric REST APIs — Používá se spolu s nástroji Fabric MCP server k vytváření/nasazování notebooků, vytváření artefaktů ML experimentů a vytváření sémantických modelů a data agentů ve Fabric.
  • SQLcl — Nástroj příkazové řádky Oracle používaný na pozadí ke spouštění SQL proti databázi Oracle během operací řízených MCP.
  • OCI GoldenGate connector — Zmíněná enterprise možnost pro přenos/replikaci dat z Oracle do Fabric v reálném čase.
  • Fabric Mirroring — Zmíněná možnost ve Fabric pro zrcadlení dat z Oracle do Fabric téměř v reálném čase.
Co můžete postavit
  • Zřídit Oracle Autonomous Database v Azure Marketplace a připojit se k ní z VS Code pomocí Oracle MCP server
  • Vytvořit tabulky a vygenerovat syntetický dataset v Oracle DB pomocí promptů v přirozeném jazyce, poté ověřit počty řádků a ukázkové dotazy
  • Exportovat data z Oracle do Microsoft Fabric OneLake (v ukázce se používá CSV) a ověřit doručení pomocí nástrojů Fabric MCP server
  • Použít Fabric MCP server + Copilot k nalezení tabulek v lakehouse a vygenerování ER‑stylu pohledu na vztahy (PK/FK)
  • Vygenerovat notebooky ve Fabric a datovou pipeline ve Fabric, která transformuje tabulky z vrstvy bronze na tabulku ve vrstvě gold, a ověřit zápisy zpět do lakehouse
  • Vytvořit ML experiment pro predikci sledovanosti (řečník používá model „profit“) a uložit výsledky predikce jako tabulku Delta, poté automaticky vygenerovat dashboard v Power BI a data agenta ve Fabric nad výslednými tabulkami
Kód a CLI: VS CodeGitHub CopilotOracle SQLclMicrosoft Fabric OneLakePySparkDelta tablePower BI
AIAzureVector EmbeddingsAPIAgentsMCP
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP385 Demo Z přepisu

Vytváření agentů vnímajících kontext pomocí GitHub Copilot, Elastic a Azure AI

Jeff Vestal

Toto demo ukazuje, jak rozšířit review pull requestů nad rámec statických kontrol tím, že agent porovnává změny v kódu s historickými produkčními incidenty a trasami OpenTelemetry uloženými v Elasticsearch. GitHub Action volá Elastic Workflow, které spustí agenta vytvořeného v Elastic Agent Builder; pokud najde sémantickou shodu s minulými incidenty, zveřejní komentář k PR s kontextem tras/incidenů a navrhovanými opravami. Tok je dostupný také z VS Code pomocí GitHub Copilot s Elastic MCP serverem, takže vývojáři mohou incident prošetřit a provést opravy, aniž by opustili editor.

Co je nového
  • PR workflow v GitHub Actions volající Elastic Workflows + Elastic Agent Builder pro kontrolu diffů proti produkční telemetrii a datům o incidentech/postmortem
  • Agent zveřejňuje automatizované komentáře k PR, když detekuje sémantickou shodu s předchozími incidenty (nikoli shodu na základě klíčových slov), včetně ukázek tras a návrhů nápravy
  • Elastic Agent Builder podporuje skills (pokyny/znalosti) oproti tools (funkcím), například dotazování do Elasticsearch, sémantické/vektorové vyhledávání, workflows a volání MCP serveru
  • Ukázky nástrojů založených na ESQL pro vyhledávání incidentů a nalezení podobných tras/skoků latence, se sémantickým párováním podloženým embeddings v clusteru
  • Tok ve VS Code využívající GitHub Copilot s Elastic MCP serverem pro volání stejných nástrojů pro incidenty/trace a aplikaci změn kódu z editoru
API a SDK
  • GitHub Actions — Spouští kontroly PR a volá URL Elastic Workflow; zpracuje odpověď a zveřejní komentář k PR, když agent nahlásí shodu
  • Elastic Workflows — Workflow endpoint volaný z GitHub Actions; shromažďuje metadata/diff PR a volá agenta, přičemž vrací obsah použitý pro komentování PR
  • Elastic Agent Builder — Agentní platforma použitá k implementaci AI reviewera pull requestů s vlastními instrukcemi, skills a tools pro dotazování nad trasami/incidenty
  • Elasticsearch ESQL — Dotazovací jazyk podobný SQL používaný v agentních tools; předveden pro vyhledávání incidentů s match dotazem použitým pro sémantické/vektorové párování
  • Model Context Protocol (MCP) — Protokol používaný pro zpřístupnění nástrojů Elastic agentů přes Elastic MCP server, aby GitHub Copilot ve VS Code mohl volat funkce jako vyhledávání incidentů a hledání podobných tras
  • GitHub Copilot (Agent Mode) — Používá se ve VS Code k interpretaci komentáře k PR, volání nástrojů Elastic zpřístupněných přes MCP a k aplikaci změn kódu navržených review s ohledem na incidenty
  • OpenTelemetry — Data tras uložená v Elasticsearch a dotazovaná agentem pro citování předchozích regresí a poskytnutí příkladů z produkční telemetrie
  • Azure AI Foundry — V přepisu není popsáno podrobněji, kromě toho, že je uvedeno jako součást řešení v metadatech/abstraktu session
Co můžete postavit
  • Blokovat nebo varovat u PR, která znovu zavádějí známé vzorce produkčních selhání, porovnáním diffů s historickými incidenty a OTel trasami
  • Přidat krok review PR s ohledem na incidenty do existující pipeline v GitHub Actions voláním externího workflow endpointu
  • Dotazovat a shrnout minulé incidenty pro konkrétní endpoint/route, včetně souvisejících tras a důkazů o skocích latence
  • Použít VS Code Copilot s MCP serverem k prověření kontextu produkční telemetrie pro změnu kódu a aplikovat bezpečnější opravu
  • Vytvářet znovupoužitelné „skills“ z opakujících se RCA incidentů (např. vzorce race condition) pro vedení chování agenta při review
Kód a CLI: Elastic MCP serverEQL/ESQL (Elasticsearch SQL-like query language)KibanaGitHub Actions workflow (calling a workflow URL and posting PR comments)VS CodeGitHub Copilot
AIObservabilityAgentsGitHub CopilotVisual Studio CodeMicrosoft Foundry
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP386 Demo Z přepisu

Vyvíjejte rychleji ve Windows pomocí AI playbooků a lokálních agentů

Adrian Macias

Tato ukázka předvádí přístup AMD „AI Playbooks“, jehož cílem je zrychlit cestu od nastavení po první commit na Ryzen AI PCs, se zaměřením na lokální agentní workflow pro psaní kódu (local-first). Řečník také představuje „Lemonade“ jako vrstvu pro směrování/abstrakci, která umí spouštět požadavky lokálně (CPU/GPU/NPU) nebo je směrovat do cloudových endpointů, včetně multimodálního směrování napříč typy modelů pomocí vzoru OpenAI-kompatibilního API.

Co je nového
  • Představení/zvýraznění „Lemonade“ a „Lemonade routers“ jako vrstvy pro směrování/abstrakci ve stacku ROCm pro lokální vs. cloudovou inferenci a výběr zařízení (CPU/GPU/NPU)
  • Nová funkce „launch“ v Lemonade pro spouštění agentních nástrojů/frameworků z Lemonade (zmíněné příklady: Codex, Claude, Gaia, OpenCLAW)
  • Nedávné spuštění obsahu vývojářského portálu „AI Playbooks“, přičemž playbooky jsou open-source na GitHubu (včetně dosud nevydaných playbooků viditelných ve veřejném repozitáři)
  • Schopnost „omnimodal“ směrování v Lemonade, která sestavuje kolekce modelů (např. generování obrázků, editace obrázků / flow ve stylu control-net, řeč) a směruje podle kontextu dotazu
  • Klientsky orientovaný přístup k sémantickému filtrování/směrování, aby citlivé dotazy zůstaly lokálně (příklad: detekce osobních údajů, jako je číslo Social Security) a aby se dotazy s nízkou hodnotou směrovaly lokálně kvůli řízení nákladů
  • Předveden bezobslužný spotřebičový PC „Halo box“ jako always-on host pro agenty; objednávání/spuštění bylo uvedeno jako plánované na červen
API a SDK
  • Lemonade (embeddable DLL) — Vložitelné lokální směrovací vrstvení („sleduje a přepíná“), které abstrahuje rozdíly hardwaru/runtime a směruje inferenci napříč CPU/GPU/NPU a volitelně i do cloudových endpointů; zahrnuje správu kolekcí modelů a směrování s ohledem na modalitu.
  • OpenAI-compatible inference endpoint API — Používá se jako standardní API rozhraní, aby aplikace/agenti mohli cílit na společné rozhraní endpointu, zatímco vykonání se směruje buď do cloudových endpointů, nebo na lokální PC přes Lemonade.
  • ROCm stack — Podkladový softwarový stack AMD, který je zmiňován jako vrstva, do níž se Lemonade integruje; zahrnuje akceleraci na GPU a související nástroje.
  • vLLM Router — Zmiňuje se jako sofistikovanější sémantický router použitý v dřívějších ukázkách; Lemonade se na něj může napojit pro směrovací rozhodování/vynucování politik.
Co můžete postavit
  • Spouštět agentní workflow pro psaní kódu plně offline na notebooku s Windows směrováním na lokální GPU/NPU/CPU
  • Dynamicky přepínat úlohy agenta mezi lokálními a cloudovými modely podle konvergence, požadavků na kvalitu nebo dostupnosti zdrojů
  • Aplikovat sémantická pravidla/politiky, aby citlivé prompty zůstaly lokální (za firewallem), zatímco necitlivá práce může používat vzdálené endpointy
  • Směrovat multimodální požadavky („draw…“, „narrate…“, „edit this image…“) na odpovídající typ modelu v rámci jediné aplikace
  • Standardizovat aplikaci na inference API ve stylu OpenAI a současně měnit cíl vykonání (lokální PC vs. různé cloudové endpointy) pomocí směrování
  • Prototypovat always-on, headless lokální host pro agenty, který přes noc spouští úlohy na pozadí a ráno vytvoří seznam úkolů/dashboard
Kód a CLI: developer.amd.comROCmHIPDocker (mentioned as heavy for some client setups)vLLM RouterOpenRouterVitisComfyUIVulkanllama.cppStable Diffusionwhisper.cppCocoroNotion
AIAPIAgentsDeveloperWindows DeveloperAgents on Windows
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP387 Demo Z přepisu

Zabezpečené pracovní postupy agentů v GitHub Copilot s NVIDIA OpenShell

Ali Golshan, Alex Watson

Tato ukázka představuje NVIDIA OpenShell jako zero-trust runtime pro spouštění kódovacích agentů v izolovaných sandbozech, přičemž vynucování politik je přesunuto na vrstvu infrastruktury/jádra namísto toho, aby bylo pouze na vrstvě agenta/modelu. Ukazuje dva pracovní postupy: použití GitHub jako vrstvy perzistence/auditu pro práci více agentů a agenta vyjednávajícího dodatečná oprávnění, která jsou před hot-reloadem aktualizovaných politik sandboxu ověřena formálním „policy prover“.

Co je nového
  • OpenShell je open source pod licencí Apache 2.0, přičemž architektura a roadmapa jsou publikovány v jeho GitHub repozitáři
  • Vynucování politik je navrženo jako deterministické na vrstvě infrastruktury/jádra, přičemž přihlašovací údaje jsou drženy mimo sandbox prostřednictvím gateway
  • „Policy Prover“ dokáže matematicky analyzovat navrhované změny politik (OPA/Rego nebo YAML popsaný jako formální logika) a určit dopady udělení nových oprávnění
  • Politiky lze hot-reloadovat do běžícího sandboxu (není vyžadován restart sandboxu) za účelem minimalizace latence pracovních postupů agenta
  • OpenShell generuje auditní logy ve formátu OCSF (Open Cybersecurity Schema Framework) pro integraci se bezpečnostními nástroji
  • OpenShell podporuje zásuvné sandboxovací „drivery“ (zmíněné příklady: Firecracker, hardened containers, trusted computing, Kubernetes SIG sandboxing primitives)
API a SDK
  • OPA / Rego policy — Definovat řízení přístupu agentů k sandboxu/síti/souborům; slouží jako vstup pro vynucování politik v OpenShell a tok vyjednávání politik.
  • OCSF (Open Cybersecurity Schema Framework) — Formát logů bezpečnostních/auditních událostí generovaný OpenShell pro následné zpracování (jako kompatibilní cíle jsou zmíněny Splunk a Datadog).
Co můžete postavit
  • Spouštět kódovací agenty ve stylu GitHub Copilot v izolovaných sandbozech pro jednotlivé agenty s oprávněními default-deny (zero-trust)
  • Ukládat artefakty/poznámky/auditní stopy z práce více agentů do GitHub jako vrstvy perzistence a následně nechat syntetizačního agenta agregovat výsledky
  • Umožnit agentovi vyžádat si dodatečné schopnosti (např. GitHub write access) a nechat požadavek ověřit policy prover před udělením
  • Zabránit úniku tajemství tím, že přihlašovací údaje/tokeny/klíče zůstanou v gateway mimo dosah dopadu kompromitace sandboxu
  • Směrovat požadavky na LLM inference podle přítomnosti PII (lokální model pro PII; frontier model, když PII není; volitelný rewriting přes diferencovaně soukromé fine-tuned modely)
Kód a CLI: OpenShell GitHub repo (examples directory referenced)OpenShell terminal interfaceOpenShell “drivers” (Firecracker, hardened container, trusted computing, Kubernetes SIG sandboxing primitives mentioned)Google A2A agent-to-agent protocol (mentioned as an option for high-rate inter-agent communication)
Agents
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP388 Demo Z přepisu

Dodávejte rychleji s Claude Code a Cowork v Microsoft Foundry

Caroline Matthews, Ryan Whitehead

Tato ukázka předvádí, jak mohou dlouho běžící kódovací agenti fungovat uvnitř Microsoft Foundry s využitím modelů Claude, včetně plánování napříč soubory, spouštění testů a zotavení po selháních. Řečníci se zaměřují na praktické vzory, jak udržet agenty produktivní a bezpečné: nastavování oprávnění přes Auto mode, oddělení generování kódu od vyhodnocení a poskytování bohatší percepce agentům (použití prohlížeče/počítače a porozumění obrázkům).

Co je nového
  • Claude Opus 4.8 byl vydán v předchozím týdnu a je dostupný v Microsoft Foundry
  • Claude Code „Auto mode“ používá klasifikátor mezi požadavky a modelem k automatickému schvalování nízkorizikových akcí a k dotazování u rizikovějších (research preview)
  • Claude Code podporuje „rewind“ pro návrat do dřívějšího stavu a opětovné spuštění úlohy s jiným nastavením
  • Byl předveden příkaz „/workflows“ pro správu dynamických workflow s více dílčími agenty (designéři, výběrčí/rozhodčí a testeři) pro jednu úlohu
API a SDK
  • Microsoft Foundry (Claude models catalog: Opus 4.8, Sonnet 4.6, Haiku) — Spouštění modelů Claude ve Foundry s podnikovými kontrolami; zde použito pro dlouho běžící agentní programování a bezpečnostní revizi na základě obrázků.
  • Claude Code Auto mode · preview — Přidělování oprávnění zprostředkované klasifikátorem, které umožňuje agentovi pokračovat u nízkorizikových akcí (např. čtení souborů, spouštění testů) a přerušuje jej u rizikovějších akcí (např. libovolný bash).
  • Claude Code rewind — Vrácení souborů/stavu do dřívějšího bodu a opětovné spuštění stejného promptu s odlišným nastavením běhu (např. zapnutí Auto mode).
  • Claude Code dynamic workflows (/workflows) — Vytváření a koordinace více dílčích agentů (generování nápadů, výběr/posuzování, testování) v rámci jedné úlohy.
  • Claude browser use (in Chrome) — Agent interaguje se skutečným prohlížečem Chrome (ne jen s headless scrapingem) jako součást použití nástrojů.
  • Claude computer use — Agent může pracovat napříč UI stroje (zmíněný příklad: ovládání iOS simulatoru a reakce na to, co vidí).
Co můžete postavit
  • Nechat kódovacího agenta přidat nový endpoint do aplikace FastAPI, aktualizovat README a spustit testy s menším počtem přerušení kvůli oprávněním díky Auto mode
  • Implementovat agentní vzor „planner / generator / evaluator“, aby jeden agent psal kód a samostatný agent jej posuzoval (včetně adversariální revize a generování testů)
  • Použít porozumění obrázkům ve Foundry k posouzení screenshotu aplikace a identifikaci potenciálních bezpečnostních rizik, která nejsou explicitně označena
  • Spouštět dynamická multi-agentní workflow pro vygenerování více návrhů řešení, výběr jednoho, jeho implementaci a provedení paralelního testovacího průchodu
  • Spustit delší úlohu (např. vytvořit arkádovou hru) a nechat ji pokračovat, když nejste u počítače, přerušovat ji jen kvůli schválení rizikovějších kroků
Kód a CLI: Claude Code/workflows
AIAgentsDeveloper
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP390 Demo Z přepisu

Vytváření multimodálních agentů AI s perzistentní pamětí

Edo Segal

CTPO Napsteru Edo Segal předvádí sestavení video‑orientovaného multimodálního agenta pomocí Napster Omniagent API, které je prezentováno jako vrstva uživatelského zážitku nad agentem v Azure AI Foundry. Přednáška klade důraz na perzistentní paměť a nasazení téhož agenta napříč kanály (web, telefon, WhatsApp, kiosk) s přístupem „edge MCP“, který na úrovni zdrojového kódu JavaScript propojuje akce/stav agenta do webu.

Co je nového
  • Veřejná preview verze „Napster on Azure“ prostřednictvím Azure Native Integrations (sjednocené účtování přes Marketplace + zřizování přes Azure portal)
  • Omni Agent API: jedno API pro multimodální agenty (video/audio/text) napříč více prostředími (web, WhatsApp, telefonní hovor, kiosk) s perzistentní pamětí
  • Přístup ke generování „edge MCP serveru“ vloženého do zdrojového JavaScriptu webu, aby agent mohl lokálně ovládat web přes DOM (namísto vzdálených volání nástrojů)
  • Popisovaný workflow: zřízení Azure prostředku v Azure portal → SSO do Napster portal → Omni agent se připojí k agentovi v Azure AI Foundry (Foundry jako „intelligence layer“, Napster jako „experience layer“)
  • Popis nových „skills“: „identify“ skill pro analýzu zdrojů webové aplikace a vytvoření vloženého MCP propojení a „agent“ skill pro vytvoření/zřízení Foundry agenta
API a SDK
  • Napster Omni Agent API — Jednotné API pro vytváření multimodálních agentů (video/audio/text) a jejich provoz napříč kanály s perzistentní pamětí; integruje se s agenty v Azure AI Foundry jako podkladovou intelligence layer.
  • Napster on Azure (Azure Native Integrations) · preview — Zřizování a účtování nativně v Azure a nastavení přes portál, které pomocí SSO propojuje prostředky v Azure s Napster portal a pod tím využívá Azure AI Foundry.
  • Edge MCP server (embedded in site JavaScript) — Generované rozhraní MCP, které běží v prohlížeči a zpřístupňuje agentovi schopnosti/stav webu pro lokální řízení přes DOM a aktualizace stavu.
Co můžete postavit
  • Přidat do existujícího webu video/avatar agenta, který se umí pohybovat v UI a obsluhovat jej (např. filtrovat produkty a přidat do košíku) pomocí vloženého MCP mostu v prohlížeči
  • Nasadit stejný agentní zážitek napříč webem, kioskem, WhatsApp a telefonními hovory při zachování perzistentní paměti uživatele
  • Zřídit agenta přes Azure portal + účtování přes Marketplace, poté spravovat jeho intelligence layer v Azure AI Foundry a pro multimodální experience layer používat Napster
  • Vytvářet zážitky pro prodejny/terén (kiosk v hlučném prostředí prodejny; holografické zobrazovací zařízení „The View“) postavené na stejném backendu agenta
Kód a CLI: Azure portalAzure MarketplaceAzure AI FoundryVisual StudioGit (local repo on developer laptop)
AIAPIAgentsEnterprise
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP393 Demo Z přepisu

Orchestrace omnichannel AI agentů pomocí Foundry a Twilio

Rachel Baskin

Tato ukázka demonstruje, jak Twilio Agent Connect integruje Twilio voice/SMS/chat s agenty hostovanými v Microsoft Foundry, aby se zachoval kontext zákazníka napříč kanály. Architektura používá API Management pro validaci a směrování webhooků, Cosmos DB pro perzistenci relací a websockets pro streamování hlasu s nízkou latencí prostřednictvím Foundry Voice Live.

Co je nového
  • Nativní integrace Twilio Agent Connect (TAC) s Microsoft Foundry prostřednictvím open-source SDK s konektory pro Twilio a Foundry
  • Možnost nasazení hosted-agents pro TAC, která používá API Management + hosted agents + Cosmos DB pro mapování relací na úrovni jednotlivých konverzací a vkládání paměti
  • Využití funkcí Foundry hosted agents (traces, monitoring, evals, playground) ihned po nasazení bez další konfigurace
  • Integrace streamování hlasu pomocí konektoru TAC Voice Live, který se integruje s Foundry Voice Live přes websockets
  • Kanály Twilio (voice/SMS/chat) jsou směrovány přes APIM, které validuje Twilio signatures a mapuje Twilio conversation IDs na hosted-agent session IDs
API a SDK
  • Twilio Agent Connect · announced — Produkt Twilio pro správu konverzací v reálném čase, perzistentní paměť a multikanálovou orchestraci; zde se používá k propojení kanálů Twilio s agenty v Microsoft Foundry.
  • Agent Connect SDK (open source) — Open-source SDK se dvěma konektory (Twilio connector a Foundry connector) používané k vytvoření jednoho agenta napříč kanály; zahrnuje možnost nasazení hosted-agents a Python třídu, která zprostředkovává požadavky na hosted agenta z Twilio.
  • Microsoft Foundry hosted agents · preview — Výpočetní primitivum pro agenty, které poskytuje sandboxing na úrovni relace, perzistenci stavu, jedinečnou identitu agenta a vestavěnou observabilitu (traces/monitor/evals); používá se jako runtime pro agenta integrovaného s Twilio.
  • Foundry Voice Live API — Používá se pro streamovanou inferenci přes websockets pro hlasové interakce s nízkou latencí prostřednictvím konektoru TAC Voice Live.
  • Hosted agents WebSocket support · preview — Podpora WebSocket používaná k umožnění hostování/streamování hlasového kanálu s nízkou latencí; je zmiňována jako nedávno dostupná v public preview.
  • Hosted agents Invocations API — Je zmiňované jako nedávno dostupné a používá se jako součást zpřístupnění možnosti nasazení hosted-agents.
Co můžete postavit
  • Vytvořit omnichannel agenta pro zákaznickou podporu, který přenáší kontext z hlasového hovoru do následné komunikace přes SMS (a naopak)
  • Nasadit Foundry agenta připojeného k Twilio pomocí hosted agents s izolací/sandboxingem pro každou konverzaci
  • Validovat webhooky z Twilio a směrovat události přes Azure API Management před voláním hosted agenta
  • Ukládat a vkládat kontextovou paměť pro konverzace prostřednictvím Azure Cosmos DB
  • Streamovat hlasové interakce s nízkou latencí pomocí websockets + Foundry Voice Live
  • Používat traces/monitoring/evals u hosted agentů pro kontrolu a vyhodnocování reálných zákaznických konverzací
Kód a CLI: GitHub repo: "Twilio Agent Connect to Microsoft" (open source)pip install (TAC hosted agents app class is installable in Python)azd upAzure API ManagementAzure Cosmos DBTwilio Conversation Relay
AIAzureAPIAgentsDeveloperFoundry IQ
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP394 Demo Z přepisu

Škálujte podnikové .NET aplikace pomocí AI asistovaných cross-platform workflow

Sam Basu, Colin Whitlatch

Uno Platform a Kahua předvádějí AI asistované workflow pro tvorbu a iteraci podnikových .NET aplikací, které cílí na web (WASM), desktop a mobil z jedné sdílené kódové báze. Důraz je na kontextovou AI: agenti ukotvení v dokumentaci Uno a schopní kontrolovat a interagovat s běžícím UI aplikace, plus živé vizuální úpravy přes Hot Design/Hot Reload jak v prohlížeči, tak v IDE.

Co je nového
  • Oznámeno Uno Platform Studio 3.0
  • Aplikace Uno Platform Studio: vytvořte plnohodnotnou cross-platform .NET aplikaci v prohlížeči s „doslova ničím k instalaci“ a poté exportujte na GitHub nebo lokálně pro práci v IDE/CLI
  • Specializovaný agent pro Uno Platform s více než 60 dovednostmi zveřejněn „od dneška“
  • Nástroje MCP pro ukotvení agentů v nejnovější dokumentaci a umožnění interaktivity UI aplikace (např. snímek obrazovky/kliknutí) pro ověřovací smyčky
  • Náhledy UI komponent pro ověření komponent v izolaci napříč responsivními hranicemi, stavy datového kontextu a motivy
API a SDK
  • Uno Platform Studio 3.0 · announced — Nástroje pro AI a design (dovednosti/pluginy agenta, integrace MCP, náhledy, snippetty, Hot Design/Hot Reload) pro tvorbu a ověřování Uno Platform .NET aplikací napříč platformami.
  • Uno Platform Studio app · announced — Klientské prostředí běžící na desktopu, webu a mobilu pro generování a iteraci plnohodnotné .NET aplikace v prohlížeči a export na GitHub nebo lokálně pro další vývoj.
  • Uno Platform — Open-source cross-platform .NET stack pro tvorbu aplikací z jedné sdílené kódové báze cílené na iOS, Android, WebAssembly/prohlížeč, Windows, macOS a Linux.
  • MCP servers/tools (Uno context + app interactivity) — Servery/nástroje Model Context Protocol používané k ukotvení agenta v dokumentaci Uno a k poskytnutí interaktivity UI (např. kliknutí, snímek obrazovky), aby agent mohl ověřovat změny vůči živě běžící aplikaci.
Co můžete postavit
  • Spusťte z promptu skutečnou cross-platform .NET aplikaci přímo v prohlížeči, prohlédněte si světlý/tmavý režim a více form faktorů a poté exportujte na GitHub/lokálně
  • Použijte vizuální návrhář za běhu (Hot Design) pro prohlížení vizuálního stromu a živé úpravy UI se synchronizací změn zpět do C#/XAML v IDE
  • Spusťte stejnou aplikaci na desktopu z VS Code a iterujte s Hot Reload/Hot Design při kontrole živých navázaných dat v šablonách
  • Nechte AI agenta ovládat a ověřovat UI pomocí nástrojů pro interaktivitu aplikace (snímky obrazovky/kliknutí) na podporu smyček UI/integračního testování
  • Ověřujte UI komponenty pomocí izolovaných náhledů napříč responsivními breakpointy, motivy a stavy datového kontextu
Kód a CLI: Visual Studio CodeVisual StudioGitHub CopilotMCP (Model Context Protocol)WebAssemblySkiaMVVMMVUXGPT-5 mini
AIAgents.NETDeveloperGitHub CopilotVisual Studio Code
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP395 Demo Z přepisu

Naučte AI agenty spravovat kontext pomocí Elastic Agent Builder

Deepti Dheer, Mike Richter

Tato ukázka předvádí, jak Elastic Agent Builder (v abstraktu zmiňovaný jako součást Elasticsearch 9.4) může agentům pomoci spravovat dlouhodobě probíhající kontext tím, že využívá skills, tools a connectors k načítání správných informací bez nafukování promptů. Řečníci se zaměřují na provoz Elastic na Azure (včetně pořízení přes Marketplace a podnikové sítě/identity) a demonstrují scénář podpory, který v rámci jednoho konverzačního toku čerpá data z indexů Elastic i ze systémů jako SharePoint, GitHub a Slack.

Co je nového
  • Elastic je k dispozici na Azure v hostovaných a serverless variantách; lze jej zakoupit přes Microsoft Marketplace s jedním vyúčtováním Azure (a lze využít Azure commitment dollars)
  • Elastic na Azure podporuje přihlášení přes Microsoft Entra ID pro přístup k Elastic (přístup a správa přes portál)
  • Ke spravované službě Elastic lze přistupovat přes Azure Private Link (považováno za součást VNet zákazníka)
  • Elastic Agent Builder podporuje transparentní zobrazení volání tool/skill během běhu agenta (ke snížení chování typu „black box“)
  • Agent Builder podporuje vlastní skills a vlastní tools, včetně nástrojů vytvořených pomocí ES|QL, workflow nad indexovanými daty a MCP
API a SDK
  • Elastic Agent Builder (Elasticsearch 9.4) — Sestavujte a přizpůsobujte agenty pomocí skills, tools, connectors a konverzačního toku, který má spravovat kontext a omezit nafukování promptů.
  • ES|QL — Dotazovací jazyk Elastic používaný k vytváření agentních tools.
  • Azure Private Link — Privátní konektivita z Azure VNet do spravované služby Elastic pro potřeby compliance a privátního přístupu.
  • Microsoft Entra ID — Identita používaná k přihlášení do Elastic přes identitu Microsoft portálu pro sjednocený přístup.
Co můžete postavit
  • Nasadit Elastic na Azure a pořídit jej přes Microsoft Marketplace kvůli konsolidovanému vyúčtování
  • Vytvořit agenta, který odpovídá na otázky podpory týkající se analytiky a generuje dashboard, který lze uložit
  • Vytvořit vlastní skills pro omezení chování agenta na konkrétní instrukce a formáty (udržet agenta „v plavebním koridoru“)
  • Vytvořit vlastní tools napojené na indexovaná data v Elastic (např. vyhledání zásad) a dotazy ES|QL
  • Použít connectors/federated search k načtení relevantních dokumentů ze SharePoint a technických issue z GitHub v rámci stejné konverzace s agentem
  • Přidat krok workflow pro odeslání schváleného shrnutí do kanálu Slack (s explicitním schválením uživatele pro akce typu zápis)
Kód a CLI: ES|QLMicrosoft MarketplaceAzure Private LinkMicrosoft Entra ID
AIAgentsDeveloper
Stránka přednášky ▶ Záznam
LAB500 Lab Ze slidů

Od terminálu k párty: živé programování s GitHub Copilot CLI a Hydra

Christopher Harrison, Toby Padilla

Tato laboratoř vás provede použitím GitHub Copilot CLI k vytvoření prohlížečové aplikace pro „vibes“ živé programování s hudbou generovanou z kódu a vizuály Hydra, které jsou s ní synchronizované. Zdůrazňuje agentní pracovní postupy v CLI — plánování, kontext/instrukce, více agentů a oprávnění nástrojů — s využitím startovacího projektu, který kombinuje Hydra s GitHub Copilot SDK.

Co je nového
  • GitHub Copilot SDK je prezentováno jako programovatelné SDK („engine behind GitHub Copilot“) pro přidávání agentů do vlastní aplikace
  • Copilot CLI podporuje správu MCP serverů, vlastních agentů, dovedností, pluginů a výběr modelu pomocí příkazů se lomítkem
API a SDK
  • GitHub Copilot SDK — Programovatelné SDK pro integraci agentů ve stylu Copilot do aplikace.
  • Hydra (hydra-synth) — Open-source videosyntetizátor a prostředí pro živé programování, určené pro vizuály v prohlížeči.
  • GitHub Copilot CLI — Pracovní postup v CLI pro plánování a implementaci změn s využitím agentů, modelů, MCP, revizí, diffů, pluginů a dovedností.
Co můžete postavit
  • Vytvořit prohlížečovou aplikaci s editorem kódu přímo na stránce, která generuje hudbu z kódu a synchronizuje vizuály Hydra
  • Přidat chat přímo v aplikaci pro „mluvení s Copilot“ za účelem vytváření nových vizuálních/hudebních témat a generování kódu
  • Používat agentní smyčky Copilot CLI k plánování, implementaci, revizi a iteraci vícedílného projektu
  • Používat soubory s instrukcemi a PRD k poskytnutí trvalého kontextu a zlepšení výsledků Copilot
  • Spravovat oprávnění nástrojů během vývoje (reset oprávnění vs povolit vše)
Kód a CLI: https://github.com/hydra-synth/hydrahttps://hydra.ojack.xyz/docs/https://github.com/github/copilot-sdkhttps://awesome-copilot.github.comaka.ms/CopilotCLICommandsaka.ms/CopilotCLIBestPracticesaka.ms/CopilotCLIBeginnerTutorialgithub.com/features/copilot/cli/plan <describe what you're building>/agent/model/plan/mcp/cwd/cd/reset-allowed-tools/yolo/context/diff/review/skills/plugin
AgentsDeveloperGitHub CopilotGitHubGitHub ActionsOSS
Stránka přednášky
LAB502 Lab Ze slidů

Přizpůsobte GitHub Copilot svému způsobu práce: vlastní nástroje, kontext a pracovní postupy

Josh Johanning, Tiago Pascoal

Tato praktická laboratoř ukazuje, jak přizpůsobit GitHub Copilot tak, aby odpovídal týmovým pracovním postupům, vytvořením a nakonfigurováním vlastních agentů, instrukcí a agent skills. Zahrnuje také rozšíření Copilot pomocí pluginů, používání GitHub Copilot CLI a připojení agentů k externím službám přes MCP napříč VS Code, Visual Studio a CLI.

Co je nového
  • Sestavte vlastní agenty definováním rolí, instrukcí a rozsahu nástrojů
  • Vytvořte znovupoužitelné Agent Skills pro doménové znalosti
  • Připojte agenty k externím službám pomocí MCP, včetně vzdáleného serveru MCP
  • Nainstalujte plugin pro Copilot z marketplace
  • Používejte GitHub Copilot CLI ve vývojářských pracovních postupech
  • Bonus: používejte cloudového agenta Copilot
API a SDK
  • GitHub Copilot CLI — Použití Copilot přes CLI, které je pokryto v pracovních postupech laboratoře.
  • MCP — Mechanismus pro připojení agentů k externím službám, včetně připojení ke vzdálenému serveru MCP.
Co můžete postavit
  • Vytvořte hru Space Invaders s asistencí Copilot
  • Nainstalujte a používejte plugin pro Copilot z marketplace
  • Prozkoumejte přizpůsobení agentů ve Visual Studio Code
  • Vytvořte vlastní instrukce pro řízení chování agenta
  • Vytvořte agent skill a znovu jej použijte napříč pracovními postupy
  • Připojte agenta ke vzdálenému serveru MCP
Kód a CLI: https://aka.ms/build2026-LAB502github.com/github-samplesgithub.com/github-samples/pets-workshophttps://learn.github.com
AgentsDeveloperGitHub CopilotGitHubVisual Studio CodeMCP
Stránka přednášky
LIVE199 Broadcast Stage Z přepisu

Mistrovství světa Imagine Cup

Patrick Brown, Rohan Ganesh, Surya Kukkapalli, Troy McBride, Vivaan Sawant, Advika Vuppala, Hans Yang

Mistrovství světa Imagine Cup 2026 představuje tři studentské startupy, které prezentují a předvádějí své produkty: CopyFlag (detekce porušení autorských práv a podávání žádostí o stažení), SpoilSafe (predikce kažení potravin řízené senzory) a Revora Health (párování a podpora fyzioterapie s asistencí AI agenta). Součástí je také sdílení zkušeností zakladatelů o budování důvěry, o změnách směru vycházejících ze zákaznických potřeb (od „dat“ k „akcím“) a o tom, jak převádět osobní problémy do podoby produktů.

Co je nového
  • Hlavní cena Imagine Cup 2026 se zvýšila ze 100 000 USD na 150 000 USD
  • CopyFlag byl vyhlášen světovým šampionem Imagine Cup 2026
Co můžete postavit
  • Detekovat porušení autorských práv upravené pomocí AI pomocí vytváření otisků a vyhledávání kopií nahraného obsahu na webu a poté doporučit žádosti o stažení na základě prahové hodnoty míry jistoty
  • Po potvrzení uživatelem odesílat žádosti o stažení z pracovního postupu v „Alert Center“
  • Predikovat pravděpodobné budoucí porušování („kdo, kdy, co“) pomocí historie produktu a dat o prodejcích a hromadně jednat na základě map vztahů opakovaných porušovatelů
  • V reálném čase sbírat data ze senzorů těkavých plynů, teploty a vlhkosti a automaticky poskytovat predikce času do zkažení pro konkrétní šarže potravin
  • Porovnávat scénáře skladovacích podmínek pro stejný typ potraviny a generovat provozní rozhodnutí (např. ponechat vs. okamžitě zlevnit)
  • Použít AI agenta k přijetí popisu zranění, rychlému spárování pacienta s fyzioterapeutem, zachycení průběžných poznatků o zotavování a jejich předání fyzioterapeutovi pro aktualizaci léčebného programu
Kód a CLI: GitHub EducationReplit
AzureAgentsGitHubFoundry IQMicrosoft FabricMicrosoft for Startups
Stránka přednášky ▶ Záznam
LIVESP126 Broadcast Stage Z přepisu

Rychlý přehled od Qualcomm: Živě z Microsoft Build

Ana Schafer, Morris Novello

Krátký rozhovor ve vysílání z prostoru Qualcomm na Microsoft Build se zaměřil na spolupráci Microsoft–Qualcomm pro AI agenty napříč zařízeními. Řečníci zdůrazňují těsnou integraci s Foundry Factory a Windows ML a také ukázky na stánku týkající se nativního portování aplikací a automatizace workflow pro inference a orchestraci napříč různými form faktory.

Co je nového
  • Partnerství Microsoft–Qualcomm je popisováno jako zahrnující těsnou integraci s Foundry Factory a Windows ML
  • Jsou popisovány ukázky na stánku / v rámci session pro AI agenty, kteří vývojářům pomáhají portovat aplikace nativně
  • Automatizace workflow pro inference je prezentována jako způsob, jak snížit využití tokenů a podpořit orchestraci napříč form faktory
API a SDK
  • Foundry Factory — Zmiňováno jako součást těsné integrace Microsoft–Qualcomm pro tvorbu prostředí a workflow souvisejících s AI agenty.
  • Windows ML — Zmiňováno jako součást těsné integrace Microsoft–Qualcomm podporující AI prostředí a workflow související s inferencí.
Co můžete postavit
  • Vytvářejte kontextově vnímající AI agenty, kteří získávají data napříč více typy zařízení (např. prsten, přívěsek) a rozšiřují se až do datového centra
  • Používejte AI agenty k tomu, aby pomohli portovat existující aplikace tak, aby běžely nativně (jak je popsáno v ukázkách)
  • Automatizujte workflow pro inference, abyste snížili využití tokenů a koordinovali zátěže napříč různými form faktory
AIAgentsDeveloper
Stránka přednášky ▶ Záznam
OD832 Pre-recorded Z přepisu

Od pracovních postupů k agentní automatizaci s Azure Logic Apps

Divya Swarnkar

Tato přednáška představuje Logic Apps Automation, novou nabídku založenou na Logic Apps, jejímž cílem je snížit tření při nastavování při zachování podnikových kontrol pro provoz agentních pracovních postupů v produkci. Ukazuje také spravovanou schopnost „knowledge as a service“ pro RAG uvnitř pracovních postupů a užší integraci, kde lze agenty Azure AI Foundry vytvářet/spravovat a vyvolávat z Logic Apps s provozní viditelností napříč celým řešením.

Co je nového
  • Oznámeno Azure Logic Apps Automation; k dispozici ve veřejné preview na auto.azure.com
  • Logic Apps „knowledge as a service“ pro spravované RAG v pracovních postupech (nahrání souborů; automatické dělení na chunky/vektorizace; vyhledání jako krok pracovního postupu); veřejná preview
  • Integrace Logic Apps + Azure AI Foundry: v rámci pracovního postupu Logic Apps lze vybírat Foundry agenty, nebo z Logic Apps vytvořit nového Foundry agenta přes Foundry API a udržovat jej synchronizovaný
  • Model správy Project/App v Logic Apps Automation: sdílené prostředky a zásady v rámci projektu plus spolupráce a oprávnění na úrovni aplikace
  • Provozní trasování zahrnuje vstupy/výstupy po krocích, časy/stavy provádění a využití tokenů; korelované run ID napříč zobrazeními Logic Apps a Foundry
API a SDK
  • Azure Logic Apps Automation · preview — Hostované prostředí Logic Apps na auto.azure.com s projects/apps, izolovaným spuštěním agentů v sandboxu, generováním kostry pracovních postupů v přirozeném jazyce a podnikovými kontrolami (RBAC, auditovatelnost, podpora VNet).
  • Logic Apps Knowledge (managed RAG) · preview — Znalostní báze v rozsahu aplikace postavená na Cosmos DB (vector store) a Azure OpenAI (embeddings + chat), s nahráváním souborů, seskupováním, automatickým ingestem/dělením na chunky/embeddingem a vyhledáváním používaným agenty v pracovních postupech.
  • Azure AI Foundry integration in Logic Apps — Vyvolávání agentů hostovaných ve Foundry z pracovních postupů Logic Apps; procházení agentů ve Foundry projektu a vytvoření/provizionování nového agenta z Logic Apps (přes Foundry API) s hlubokými odkazy mezi portály a korelovanými logy.
  • GitHub Copilot SDK — Použito pro „invoice agent“, který běží v izolovaném sandboxu a kterému lze poskytnout business kontext i dovednosti (včetně podpory pro MCPs) pro uvažování/akce.
Co můžete postavit
  • Pracovní postup zpracování faktur kombinující deterministické kroky (např. vytvoření ticketu v ServiceNow, aktualizace v Salesforce) s agentem pro validaci faktur
  • Pracovní postup příjmu dokumentů, kde agent klasifikuje příchozí dokumenty a pokud jde o smlouvu, ověří ji vůči organizačním schvalovacím pravidlům ukotveným v znalostní bázi v aplikaci
  • Pracovní postup schvalování auto úvěru orchestrující více Foundry agentů (kontrola duplicit + rozhodnutí o schválení) s dlouhotrvajícím lidským schválením v Microsoft Teams
  • Provoz podnikových agentů: sledování běhů krok za krokem s auditovatelností, streamování do akcí v reálném čase a využití tokenů pro každý krok agenta
Kód a CLI: auto.azure.comCosmos DBAzure OpenAIMicrosoft Entra IDGitHub Copilot agentsGitHub Copilot SDKMCPsAzure DevOpsGitHubMicrosoft TeamsARM RBAC
AzureAgentsDeveloperDevelopment pipeline
Stránka přednášky ▶ Záznam
OD840 Pre-recorded Z přepisu

Povolte podnikové agenty pomocí Agent 365 SDK

Jeremiah Follis

Tato prezentace vysvětluje, jak Agent 365 SDK pomáhá připravit vlastní a třetími stranami dodané agenty pro nasazení v podniku tím, že na stávající agentní stacky vrství observabilitu, správu (governance) a zabezpečení. Zaměřuje se na přístup, kdy je agent chápán jako „aktor“ s vlastní vymezenou identitou, auditovatelnými akcemi a přístupem k nástrojům a datům řízeným správci, a ukazuje, jak se po integraci projeví výstupy v Microsoft Entra, Purview a Defender.

Co je nového
  • Agent 365 byl zpřístupněn v režimu obecné dostupnosti 1. května společně s Agent 365 SDK
  • Agent 365 je nativně integrovaný (bez další práce) pro agenty vytvořené v Agent Builder, Copilot Studio a Foundry, takže se automaticky zobrazí s identitou/observabilitou/správou (governance)/zabezpečením
  • Agent 365 se připojuje přímo k platformám třetích stran včetně Vertex AI a AWS Bedrock a umožňuje registraci agentů prostřednictvím integrace připojené platformy
  • Agent 365 SDK přidává trasování založené na OpenTelemetry pro vstupy/výstupy agentů, volání nástrojů a vyvolání modelů, a to buď pomocí Microsoft OpenTelemetry Distro (automatická instrumentace), nebo přímým vložením OTel endpointu
  • Agent 365 SDK umožňuje správcem řízený přístup k nástrojům včetně dat Microsoft 365 prostřednictvím MCPs (pošta, kalendář, OneDrive, SharePoint, Teams) s auditovatelnými/odvolatelnými oprávněními a podporou pro přinesení/registraci vlastních MCPs
  • Entra Agent ID lze prostřednictvím SDK povolit, aby bylo možné na agenty aplikovat řízení v Entra (ochrana identity, podmíněný přístup, správa identity)
API a SDK
  • Agent 365 SDK · ga — Přidává podnikové kontrolní mechanismy ke stávajícím agentům (observabilita přes trasování OpenTelemetry, správa (governance) přístupu k nástrojům/datům a zabezpečení přes integraci Entra Agent ID).
  • Agent 365 CLI — CLI, které vedoucí týmu Agent 365 zmínil jako součást vývojářského toolchainu SDK/CLI.
  • Microsoft OpenTelemetry Distro — Doporučená cesta pro observabilitu v Agent 365 SDK s automatickou instrumentací pro OpenAI, LangChain a Agent Framework plus hooky pro další komponenty.
  • Purview APIs — API, která mohou vývojáři použít k napojení datových kontrol Microsoft Purview (např. štítky citlivosti/DLP) do agentů mimo prostředí Microsoft 365.
  • Entra Agent ID — Schopnost identity agenta povolená prostřednictvím Agent 365 SDK, aby správci mohli na agenty aplikovat řízení identity a přístupu v Entra.
Co můžete postavit
  • Registrovat agenty třetích stran nebo vlastnoručně vytvořené agenty do podnikového registru, aby je správci mohli objevovat a spravovat (řeší nekontrolované množení agentů)
  • Instrumentovat stávajícího agenta trasami OpenTelemetry pro viditelnost end-to-end do promptů, odpovědí, volání nástrojů a vyvolání modelů
  • Povolit vyhledávání hrozeb v Defender pro agenty pomocí signálů z observability a vyšetřovat výstrahy v portálu Defender
  • Zpřístupnit přístup k datům Microsoft 365 prostřednictvím správcem řízeného přístupu k nástrojům MCP (pošta, kalendář, OneDrive, SharePoint, Teams) s odvolatelnými oprávněními
  • Aplikovat řízení Entra na identitu agenta (auditní protokoly, protokoly přihlášení, podmíněný přístup, správa životního cyklu/přístupu)
  • Vynucovat zásady Purview za běhu (štítky citlivosti, DLP) na interakce agenta s aplikacemi Microsoft 365 (např. Teams) a i mimo ně prostřednictvím Purview APIs
Kód a CLI: Agent 365 CLIOpenTelemetry (OTel) endpointMicrosoft OpenTelemetry DistroMCPsMicrosoft Defender portalMicrosoft 365 Admin CenterMicrosoft Entra audit logsMicrosoft Entra sign-in logs
SecurityAgent 365Responsible AIGovernanceEnterpriseIdentity
Stránka přednášky ▶ Záznam
OD849 Pre-recorded Z přepisu

Plugin Dataverse: nasazení agentů pro psaní kódu v podniku

Suyash Kshirsagar, Kent Weare

Tato sekce předvádí plugin Dataverse Skills, který dává agentům pro psaní kódu přístup k schématu Dataverse, datům, dotazům, zabezpečení a balení řešení s ochrannými mantinely a s oporou v nástrojích. Řečníci ukazují tři tokové scénáře podle rolí (builder, DevOps analyst, admin), kde prompty v běžné angličtině spouštějí vícekrokové operace, jako je vytváření modelu, importy z Excelu s vyřešením lookupů, dotazy/aktualizace v CRM a konfigurace zabezpečení s validací.

Co je nového
  • Plugin Dataverse Skills umožňuje vícekrokové operace v Dataverse v přirozeném jazyce z vývojářských nástrojů bez nutnosti znát URL organizace
  • Tok připojení umí zjistit prostředí Dataverse z přihlášení Microsoft, nakonfigurovat MCP server a ověřit konektivitu z jediného promptu
  • Jediný prompt může vytvořit datový model Dataverse včetně tabulek, relací (včetně many-to-many), hlavního formuláře, zobrazení a vše zabalit do pojmenovaného solution
  • Plugin umí importovat referenční data z Excelu a vyřešit lookupy pomocí business keys (nikoli GUID), a poté spustit validační dotazy (např. počty řádků, vazby na nadřazené záznamy)
  • Dotazování v přirozeném jazyce může omezit výsledky podle pojmenovaného uživatele (např. „Carlos“) tím, že vyřeší identitu system-user a vygeneruje/spustí dotazovací skript v Pythonu
  • Admin tok zahrnuje kontrolu oprávnění před spuštěním, vytvoření bezpečnostních komponent (business units, roles, field security, access team templates), validaci ve stylu impersonation s maticí splněno/nesplněno a zapnutí auditingu s kontrolami napříč vrstvami org/table/column
API a SDK
  • Model Context Protocol (MCP) server — Integrační bod pro agenty, který plugin konfiguruje, aby propojil nástroje s operacemi Dataverse (ověření připojení a následné hlídané akce).
  • Python SDK — Používá se na pozadí ke generování a spouštění skriptů pro úlohy, jako je dotazování dat Dataverse/CRM a podpora pracovních toků importu a dotazování.
  • Dataverse Skills plugin — Plugin poskytující hlídané schopnosti pro schéma Dataverse, data, dotazy, zabezpečení a administrátorské operace řízené prompty v přirozeném jazyce.
Co můžete postavit
  • Připojení k prostředí Dataverse pomocí přihlášení Microsoft bez znalosti URL organizace, s automatickým ověřením
  • Vygenerování kompletního datového modelu aplikace v Dataverse z business popisu (tabulky, sloupce, lookupy, self-referential relace, many-to-many) včetně formuláře a filtrovaného zobrazení, uvnitř solution
  • Import více souborů Excel do nově vytvořených tabulek při současném vyřešení lookupů přes business keys a s hlášením neúspěchů
  • Spuštění kontrolních dotazů (sanity check), jako jsou počty řádků v tabulkách a validace relací po importech
  • Dotazování CRM dat v běžné angličtině (např. otevřené příležitosti nad určitou hranicí, zákazníci, kteří znovu neobjednali za N dní) s automatickými joiny a výpočty s daty
  • Automatizace změn správy/zabezpečení pomocí promptů: vytvoření business units/roles/field security/access team templates, přiřazení uživatelů, validace přístupu pro jednotlivé uživatele, nasdílení jednoho záznamu přes team template a zapnutí auditingu s vrstvenými kontrolami
Kód a CLI: MCP serverPython SDK
AgentsDeveloperGitHub CopilotVisual Studio CodeMCPData
Stránka přednášky ▶ Záznam
OD858 Pre-recorded Z přepisu

Váš PC, vaše pravidla: AI agenti se setkávají s personalizací Windows

Samantha Song

Tato sekce ukazuje konkrétní vzor pro mapování požadavků na personalizaci v přirozeném jazyce na reálné změny ve Windows prostřednictvím „skill“ kontraktu (skill.md) podloženého MCP. Předvádí efekty Dynamic Lighting řízené agentem, změny motivu Windows (tapeta/akcent/režim) a osvětlení spouštěné notifikacemi, s důrazem na strukturované nástroje, oprávnění/rozsah a návrat zpět (rollback) jako součást spolehlivé automatizace OS.

Co je nového
  • Open-source repozitář dovednosti Copilot pro personalizaci Windows postavený kolem kontraktu skill.md, který agenti mohou číst a vyvolávat
  • Agenti mohou ovládat Windows Dynamic Lighting přes veřejná Windows LampArray APIs pro implementaci animací pro jednotlivá zařízení a jednotlivé lampy
  • Modul pro motivy může orchestrálně provést více změn OS v rámci jednoho záměru (např. tapeta + akcentní barva + režim + osvětlení)
  • Sledovač notifikací může reagovat na události Windows toast a spouštět světelnou odezvu (např. červené bliknutí při zprávách)
API a SDK
  • Model Context Protocol (MCP) servers — Používá se jako rozhraní nástrojů, které dovednosti vystavují, aby agenti mohli mapovat výzvy na strukturovaná volání nástrojů a následně na akce personalizace Windows.
  • Windows LampArray APIs — Veřejná API používaná k objevení zařízení Dynamic Lighting a k nastavení barev/animací pro jednotlivé lampy (např. efekty klávesnice + lamp).
  • Windows toast notifications (event watching) — Sledují se pro spouštění reaktivního chování, jako je blikání osvětlení při příchozích oznámeních; je popsáno pokračování bez ztráty stavu.
Co můžete postavit
  • Vygenerovat a spustit vlastní animace Dynamic Lighting z výzvy v přirozeném jazyce (např. jezírko s koi kapry, táborák, padající hvězdy)
  • Použít celou „atmosféru“ jednou akcí: tapeta + akcentní barva + světlý/tmavý režim + RGB osvětlení
  • Synchronizovat světelné efekty s obsahem na obrazovce (popsáno jako odrážení barev na obrazovce během přehrávání videí)
  • Blikat světelnými signály pro notifikace sledováním událostí Windows toast
  • Zabalit a sdílet znovupoužitelné rozhraní dovednosti přes skill.md, aby stejný tooling mohlo vyvolávat více agentů
Kód a CLI: skill.mdgithub.com/samanthamsong/windows personalization skillGitHub Copilot CLIC# driverPython effect scriptsrender frameMSIX package themesExplorer accent registry path
WindowsMCPAgents on WindowsPersonalizationWindows APIsDynamic Lighting
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP900 Pre-recorded Z přepisu

Ladění výkonu na Cobalt s Arm Performix

David Haikney

Tato prezentace předvádí Arm Performix, sadu nástrojů pro analýzu výkonu určenou k profilování a optimalizaci zátěží běžících na instancích Azure Cobalt. Ukazuje pracovní postup postavený na „targets“ (vzdálené systémy, ke kterým se přistupuje přes SSH) a „recipes“ (opakovatelná profilovací/benchmarková měření), který postupuje od charakterizace na úrovni systému k úzkým místům na úrovni kódu a analýze mikroarchitektury CPU. Součástí ukázky je také integrace MCP serveru, která propojuje výsledky profilování s LLM a umožňuje v rámci vývojového workflow získat návrhy optimalizací s vyjádřenou mírou jistoty.

Co je nového
  • Sada nástrojů Arm Performix pro analýzu výkonu (vyvíjená ve spolupráci s experty na výkon z Microsoft) pro zátěže na Cobalt
  • Performix poskytuje UI i CLI pro spouštění stejných analýz
  • Performix zahrnuje MCP server pro propojení výsledků profilování s LLM a navrhování optimalizací
  • Performix je k dispozici nyní, zdarma ke stažení a zdarma k používání
API a SDK
  • Arm Performix MCP server — Zpřístupňuje profilovací běhy (včetně systémových informací, profilovacích dat, disassemblace a provázání se zdrojovým kódem) pro LLM za účelem generování návrhů optimalizací s vyjádřenou mírou jistoty.
Co můžete postavit
  • Přidat vzdálenou instanci Cobalt jako profilovací target pomocí přihlašovacích údajů SSH (host/user/port/keys)
  • Spustit mikrobenchmarky pro charakterizaci systému k ověření výkonu na úrovni instance (např. propustnost paměti vs. velikost přístupu / chování cache)
  • Profilovat využití systému pomocí heat map napříč jádry, buď spuštěním zátěže, připojením k procesu, nebo profilováním všech procesů
  • Najít úzká místa v kódu a přiřadit je zpět ke zdrojovému kódu napříč jazyky (včetně Java a .NET)
  • Porovnávat profilovací běhy pro pochopení změn mezi experimenty (např. rozdíly ve skladbě instrukcí, jako jsou implementace NEON vs SVE)
  • Použít analýzu mikroarchitektury CPU (metodika top-down) k identifikaci chování cache, prodlev (stalls) a chybných predikcí větvení
AutomationAzureComputeDeveloperGitHub CopilotLocal AI
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP904 Pre-recorded Z přepisu

Vytvářejte spolupráci podporovanou AI na vizuálním plátně

Tato relace ukazuje AI funkce Lucid pro generování a úpravu diagramů a obsahu na whiteboardu přímo z textových promptů, včetně AI podporovaného hledání nápadů, třídění a sumarizace na sdíleném plátně. Dále předvádí připojení AI agenta k serveru Lucid MCP za účelem programového vytváření, načítání, sdílení a aktualizace dokumentů Lucid jako součást vývojářského workflow.

Co je nového
  • Lucidchart: generování diagramů z textových promptů v Lucid AI Prompt Editoru, v kontejneru s asistovaným rozvržením a automatickým přeuspořádáváním konektorů
  • Lucidchart: aktualizace existujícího diagramu vygenerovaného AI (přidání/odebrání kroků, změna rozhodnutí/větvení) přes AI nástroj, nejen ručními úpravami
  • Lucidspark: rozšiřování myšlenkových map pomocí AI a generování nápadů na lepících lístcích (např. vygenerování devíti lepících lístků z promptu)
  • Lucidspark: třídění vybraných lepících lístků do kategorií odvozených AI s volitelnými vlastními instrukcemi (např. podle prvního písmene nebo podle priority vysoká/střední/nízká)
  • Lucidspark: sumarizace vybraného obsahu tabule (uvedeno, že je aktuálně zaměřena na obsah jako diagramy/lepící lístky/rámce, se zmínkou o širších souhrnech widgetů jako budoucí práci)
  • Lucid MCP server: umožňuje vyhledávání, načítání, sumarizaci, sdílení a vytváření diagramů Lucid prostřednictvím agentního připojení
API a SDK
  • Lucid MCP server — Server, ke kterému se AI agent může připojit pro vyhledávání, načítání, sumarizaci, sdílení a programové vytváření diagramů/dokumentů Lucid.
Co můžete postavit
  • Převod popisu procesu v přirozeném jazyce na návrh vývojového diagramu, který můžete upřesnit (s asistovaným rozvržením a automaticky se přizpůsobujícími šipkami)
  • Generování BPMN choreografií a sekvenčních diagramů z promptů (příklad: proces žádosti o úvěr)
  • Vytváření ERD z obecnějších instrukcí nebo z vloženého kódu popisujícího třídy a vztahy
  • Generování síťových diagramů a diagramů cloudové architektury (AWS/Azure/Google Cloud) s logickým seskupováním do kontejnerů
  • Ideace na whiteboardu: rozšiřování myšlenkových map a generování/rozšiřování brainstormingu na lepících lístcích, následně jejich sumarizace nebo třídění do kategorií
  • Automatizace diagramových workflow: agent vytvoří z codebase více diagramů, nasdílí je recenzentům, poté načte úpravy od recenzentů a porovná je zpět s kódem
Kód a CLI: GitHub (referenced: a BPMN converter repo used in the demo; specific repo name not provided)
AIAutomationDeveloperMCPAI Toolkit
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP906 Pre-recorded Z přepisu

Použití orchestačních vzorů pro produkční AI agenty

Cliff Simpkins

UiPath představuje Maestro jako vrstvu pro spouštění/orchestrace, která má posunout AI agenty od dem ukázek ke spravovaným, pozorovatelným a auditovatelným produkčním workflow se schvalováním člověkem a perzistentním stavem. Session se zaměřuje na prostředí orientovaná primárně na Microsoft (Teams, Microsoft 365, GitHub Copilot, VS Code) a ukazuje nové/aktualizované možnosti UiPath včetně nasazení do Teams pro konverzační agenty, vývojářsky přívětivého plátna Flow, plátna pro case management pro práci řízenou výjimkami a agentního testování v UiPath Test Cloud.

Co je nového
  • Konverzační agenty UiPath lze nasadit do Microsoft Teams prostřednictvím standardního procesu balíčkování pro Teams pro 1:1 chat i workflow v kanálech
  • GitHub Copilot může získat plný kontext o UiPath prostřednictvím UiPath „skills“ + UiPath CLI instalovaného přes NPM, což umožňuje sestavovat/nasazovat/spravovat workflow z VS Code
  • Maestro Flow: nové vývojářsky přívětivé orchestační plátno, jehož schéma je nativně podporováno kódovacími agenty; Flow je v režimu early access a má být veřejně dostupné „v následujících týdnech“
  • Evaluations (testovací případy) přicházejí do end-to-end procesů ve Flow
  • Maestro Case: nové plátno pro dynamické procesy řízené výjimkami s aktivací fází řízenou pravidly/agenty a se zdůvodněním v exekuční stopě
  • Agentní testování v UiPath Test Cloud: autonomní spouštění testovacích případů s Autopilot, autonomní prozkoumávání a asistent „Delegate“ pro zajištění administrativní práce kolem testování
API a SDK
  • UiPath Maestro — Vrstva orchestrace/spouštění pro agentní procesy se správou, pozorovatelností, schvalováním člověkem, perzistentním stavem, opakovanými pokusy/timeouty a auditní stopou.
  • UiPath CLI · ga — CLI nástroje pro řízení/sestavování/nasazování/správu automatizací UiPath a integraci s kódovacími agenty; popisováno jako dostupné již nyní s podporou GitHub Copilot.
  • UiPath skills for GitHub Copilot · ga — Copilot skills instalované přes NPM, které dávají Copilot kontext o API platformy UiPath / příkazech UiPath CLI / vzorech nasazení.
  • Maestro Flow · preview — Vývojářské plátno pro procesy v Maestro s lokálními soubory ve VS Code, inline konfigurací agentů, tracingem a podporou schémat vytvářených kódovacími agenty.
  • Maestro Case — Plátno pro case management pro dynamické procesy řízené výjimkami (paralelní práce, přepracování, eskalace) se zdůvodněním / exekuční stopou.
  • UiPath Test Cloud (Autopilot, Delegate) — Možnosti agentního testování pro autonomní spouštění/prozkoumávání a automatizaci administrativních úloh kolem testování (výsledky, reporting, zakládání issues).
Co můžete postavit
  • Nasadit konverzačního agenta vytvořeného v UiPath do Microsoft Teams, aby zaměstnanci mohli zadávat informace, kontrolovat stav a dostávat aktualizace
  • Modelovat dlouhotrvající enterprise proces napříč více systémy se schvalovacími kroky člověkem a s dohledatelností/viditelností pro audit pomocí Maestro
  • Vyvíjet a spravovat verze orchestací Flow jako lokální soubory ve Visual Studio Code a revidovat změny přes Git
  • Přidat do orchestrace více vstupních bodů (např. trigger webhooks plus trigger Outlook „email received“)
  • Vytvořit orchestraci pro spor o fakturu/účtování s extrakcí, dohledáváním dat, detekcí nesrovnalostí, zadáváním schvalovacích úkolů, voláními ERP API a notifikacemi
  • Implementovat založení úvěru jako case plán řízený výjimkami (přepracování, eskalace, paralelní underwriting) s aktivací fází řízenou agenty/pravidly
Kód a CLI: NPM (install UiPath skills and CLI)Visual Studio CodeGitHub CopilotClaude CodeGemini CLIBPMN 2.0Outlook (email received trigger)webhook triggerPlaywrightAppiumSAPEpicCitrixJirauipath.com/developers
AIMS TeamsAgentsDeveloperGitHub CopilotGitHub
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP907 Pre-recorded Z přepisu

Monitorujte aplikace GenAI nad rámec golden signals

Relace vysvětluje, proč jsou klasické golden signals (latence, chyby, provoz, saturace) pro aplikace GenAI nezbytné, ale nedostatečné kvůli nedeterminismu, proměnlivým nákladům, novým vektorům útoků a subjektivní kvalitě. Navrhuje přidat tři dimenze monitoringu — náklady, bezpečnost/ochranu a kvalitu — s konkrétními příklady metrik a přiřazováním nákladů na základě tagování.

Co je nového
  • Observabilita GenAI by měla kombinovat LETS (latence, chyby, provoz, saturace) se třemi doplněnými dimenzemi: náklady, bezpečnost/ochrana a kvalita
  • Přiřazování nákladů by mělo být vybudováno pomocí povinného tagování na úrovni funkcí, uživatelů, modelu/poskytovatele a endpointu (region/prostředí/poskytovatel)
  • Zvýrazněné metriky pro monitoring bezpečnosti: míra prompt injection, míra detekce PII, skóre moderování obsahu a pokusy o jailbreak
  • Zvýrazněné metriky pro monitoring kvality: míra halucinací, skóre relevance, spokojenost uživatelů, úplnost odpovědi, kvalita retrievalu a koherence odpovědi
  • Latence by měla být instrumentována pro každou fázi pipeline (např. čas retrievalu v RAG, čas volání LLM, celkový čas požadavku)
API a SDK
  • Datadog Large Language Model Observability — Přístup k monitoringu je popsán jako sběr metrik volání LLM (např. latence, chyby, tokeny/s, využití limitů rychlosti API) plus náklady, vyhodnocování kvality, trasování použití nástrojů a signály bezpečnosti/ochrany, jako je maskování PII a detekce prompt injection.
Co můžete postavit
  • Rozdělit end-to-end latenci na retrieval v RAG, volání LLM, volání externích API a celkový čas požadavku pro nalezení úzkých míst
  • Segmentovat monitoring chyb nad rámec HTTP kódů tak, aby zahrnoval chyby poskytovatele modelu (překročena délka kontextu, aktivován bezpečnostní filtr, model přetížen) podle endpointu/modelu/segmentu uživatelů
  • Segmentovat provoz podle funkce, typu uživatele a modelu pro řízení kapacity, limitů rychlosti modelu a nákladů
  • Monitorovat saturaci se zaměřením na využití GPU a limity rychlosti modelu/API
  • Detekovat eskalace nákladů způsobené token creep, model drift a necachovanými voláními pomocí granulárních tagů pro přiřazování nákladů
  • Sledovat rizika bezpečnosti/ochrany GenAI (únik PII/exfiltrace dat, prompt injection/jailbreaking, denial of wallet, extrakce modelu) pomocí dedikovaných bezpečnostních metrik
AIAutomationAzureAzure MonitorCost ManagementPlatform Engineering
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP908 Pre-recorded Z přepisu

Zefektivněte svůj vývojářský workflow od začátku do konce pomocí AI

Will Wang

Will Wang prochází čtyřfázové workflow pro dodání produktu od začátku do konce — tvorba nápadu, vývoj, týmová komunikace a uvedení na trh — s využitím AI ke snížení tření. Relace se zaměřuje na praktické návyky kolem GitHub Copilot ve VS Code, přepisů v Teams a znovupoužití otestovaných promptů (včetně využití hardwaru Logitech MX), aby bylo možné postupovat rychleji při zachování konzistentní dokumentace a navazujících kroků.

Co je nového
  • Vzor: pro každou funkci si držet samostatný AI chat/relaci, aby nedocházelo k „přelévání“ kontextu v rámci kontextového okna, a po každé relaci sepsat podrobný předávací dokument pro zachování návaznosti
  • Vzor: standardizovat a znovu používat otestované prompty (pro dokumentaci, testy, oslovení), aby byl výstup AI konzistentnější a zkrátil se čas strávený přepisováním instrukcí
  • Workflow: používat přepisy schůzek z Microsoft Teams spolu s AI napsanými úkoly/dokumenty, aby tým zůstal sladěný a aby po hovorech zůstaly artefakty
API a SDK
  • GitHub Copilot (VS Code / Copilot Chat) — Používá se k psaní kódu, generování dokumentace a vytváření testů pomocí promptů během vývoje funkcí.
  • Microsoft Teams (transcription) — Používá se k zachycení přepisů hovorů; ve dvojici s dokumentací/akčními položkami napsanými AI pro sladění týmu.
Co můžete postavit
  • Generovat kód, testy a dokumentaci ve VS Code pomocí GitHub Copilot s využitím znovupoužitelných promptů
  • Vytvořit vývojové workflow po jednotlivých funkcích, kde má každá funkce vlastní AI relaci a písemný předávací dokument
  • Vést týmové schůzky s AI generovaným HTML shrnutím spolu s přepisy z Teams pro sledování rozhodnutí a akčních položek
  • Rychle zachytávat produktové nápady (poznámky + screenshoty) během výzkumu/čtení, aby se neztratily
  • Uvést produkt na trh publikováním tam, kde se uživatelé sdružují (např. Twitter, Product Hunt, open source na GitHub), a provozovat rychlé smyčky zpětné vazby přes oslovovací zprávy
Kód a CLI: VS CodeGitHub CopilotMicrosoft TeamsLogitech MX Master 4Logitech MX Creative Keypad
AIAgentsGitHub CopilotWindowsWindows DeveloperVS Code
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP909 Pre-recorded Z přepisu

Přesuňte AI agenty z prototypu do produkce s OpenTelemetry

Harry Kimpel

Tato přednáška ukazuje, jak zajistit end-to-end observabilitu multiagentního plánovače cest pomocí Microsoft Agent Framework s vestavěným trasováním OpenTelemetry a odesíláním telemetrie do New Relic. Pokrývá trasování běhu agenta a nástrojů, přidání vlastních spanů/metrik a korelaci logů, včetně přidání quality gates v CI/CD řízených evaluacemi a vrstvené obrany proti prompt injection, která je rovněž instrumentovaná.

Co je nového
  • Microsoft Agent Framework obsahuje vestavěnou podporu OpenTelemetry pro emitování tras běhů agentů a volání nástrojů s minimálním nastavením
  • Korelace logů v OpenTelemetry přidává do logů kontext trace/span, takže lze z chyby přejít na původní trace/span
  • Quality gates v CI/CD řízené evaluačními testy (skórování pomocí LLM) mohou ukončit build chybou, když kvalita výstupu klesne pod prahovou hodnotu
  • Microsoft Foundry guardrails lze nakonfigurovat pro pokusy o jailbreak, nepřímou prompt injection a content safety a kombinovat je s evaluacemi z evaluator catalog
API a SDK
  • Microsoft Agent Framework — Definovat agenty (název/popisek/model/nástroje), orchestrovat multi-agentní smyčky a smyčky volání nástrojů a emitovat vestavěné OpenTelemetry spany pro vyvolání agentů a volání nástrojů.
  • OpenTelemetry — Standardní instrumentace pro traces/metriky/logy; používá proměnné prostředí exportéru OTLP a umožňuje korelaci trace/log přes trace/span ID.
  • New Relic — Observability backend přijímající telemetrii OTLP a zobrazující traces, korelované logy, dashboardy a alerty pro signály výkonu, kvality a bezpečnosti.
  • Microsoft Foundry guardrails — Ochrany na úrovni platformy konfigurovatelné pro pokusy o jailbreak, nepřímou prompt injection a content safety; lze je spárovat s vestavěnými evaluacemi z evaluator catalog pro tvorbu metrických skóre.
Co můžete postavit
  • Instrumentovat agentní aplikaci tak, aby se každý běh agenta stal trace s podřízenými spany pro každé volání nástroje a s dobami trvání/stavovými kódy
  • Identifikovat úzká hrdla kontrolou, který nástroj nebo krok uvažování dominuje end-to-end latenci
  • Přidat vlastní spany s business atributy (např. kategorie destinace) pro filtrování a ladění tras podle doménového kontextu
  • Vytvořit vlastní metriky (counters/histograms), jako itineráře za hodinu, průměrné skóre kvality a procento cache-hit, pro dashboardy
  • Korelovat logy s trasami pro přechod z chybového logu na přesný selhávající span/volání nástroje pro rychlejší analýzu příčiny
  • Přidat vrstvenou obranu proti prompt injection (platform guardrails + detekce na úrovni aplikace) a instrumentovat ji pro sledování pokusů a účinnosti guardrails
Kód a CLI: FlaskMicrosoft What the Hack repositoryWhat the Hack #073: New Relic agent observabilityGitHub CodespacesOTLP exporter (OpenTelemetry environment variables)New Relic endpointNew Relic API key (as mentioned for exporter configuration)
AIObservabilityReliabilityMonitorAgentsMCP
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP912 Pre-recorded Z přepisu

Vytvářejte agentní testovací systémy pro validaci kódu generovaného AI

Tato prezentace tvrdí, že kód generovaný AI potřebuje deterministickou validační vrstvu, protože tradiční testování a ruční kontrola nestíhají změny psané agenty. Sparsh Kesari předvádí Kane CLI od TestMu AI jako přístup k „agentnímu testování“: popište cílový end-to-end záměr v přirozeném jazyce, spusťte jej v lokálním prohlížeči nebo bez UI z agenta a získejte reprodukovatelné důkazy plus vygenerovaný kód pro Playwright.

Co je nového
  • TestMu AI oznámilo Kane CLI, příkazovou validační vrstvu pro agentní end-to-end testování
  • Kane CLI umí převzít cíle v přirozeném jazyce, provést je v lokálním prohlížeči a volitelně validovat v cloudových konfiguracích napříč prohlížeči/zařízeními/prostředími
  • Kane CLI ve výchozím stavu generuje testovací kód pro Playwright z cíle v přirozeném jazyce
  • Kane CLI vypisuje strukturované výsledky v NDJSON určené k tomu, aby je dokázali číst agenti
  • Kane CLI poskytuje sdělitelné důkazy (video záznamy a trace běhy) plus sdílitelný odkaz pro kontrolu provedení
API a SDK
  • Kane CLI · announced — Nástroj příkazové řádky pro spouštění validace end-to-end na základě záměru (lokální prohlížeč nebo headless přes agenta), generování testů pro Playwright a emitování sdílitelných důkazů z běhu a výstupů NDJSON
  • Kane SDK — SDK pro import Kane do CI pipelines, vlastních agentů nebo testů
  • Playwright (generated output) — Kane CLI generuje testovací skripty pro Playwright odpovídající provedenému cíli v přirozeném jazyce
Co můžete postavit
  • Převést end-to-end cíl v přirozeném jazyce na automatizované spuštění v prohlížeči a vygenerovaný test pro Playwright
  • Spouštět vícekrokové workflow, které se táhne přes více sessions (např. checkout, získání order ID, použití v druhém toku)
  • Integrovat end-to-end validaci do CI/CD automatickým přehráváním testů definovaných v markdownovém frameworku test.md
  • Použít AI coding agenta (např. Claude/Codex/Copilot, jak bylo zmíněno) k vyvolání headless end-to-end validace a ke zpracování výsledků NDJSON
  • Zachytit trace/video důkazy a sdílet odkaz na přehratelný běh pro kontrolu před merge/deploy
Kód a CLI: Kane CLIKane SDK (import Kane)Playwright (generated test script)NDJSON output formatagent.mdtest.mdnpm module install (command not shown in transcript)
AIAutomationReliabilityResiliencyMonitorAgents
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP914 Pre-recorded Z přepisu

Provozujte AI ve velkém měřítku s Ray + Kubernetes pomocí Anyscale on Azure

Daniel Arrizza, Katarina Stanley

Tato přednáška vás provede vytvořením end-to-end AI workflow na Anyscale on Azure: přípravou multimodálních dat, distribuovaným fine-tuningem s PyTorch, dávkovým generováním embeddingů a nasazením inference služby běžící nepřetržitě. Ukázka se zaměřuje na to, jak Ray na AKS poskytuje nativní distribuované runtime prostředí pro Python s řízenými provozními funkcemi, jako je škálování, checkpointing a observabilita v rámci předplatného Azure.

Co je nového
  • Anyscale on Azure provozuje Ray na Azure Kubernetes Service (AKS) uvnitř vašeho předplatného Azure a je dostupné přes Azure portal
  • Integrace s Microsoft Entra ID pro RBAC
  • Řízený životní cyklus Ray na AKS a plánovač zohledňující priority, jehož cílem je zlepšit využití GPU
  • Služby Anyscale podporují aktualizace verzí bez výpadku a nezávislé škálování komponent
  • Checkpointing v Ray Train může po selhání pokračovat, včetně pokračování uprostřed epochy (jak je popsáno v ukázce)
  • Ray Data streamuje data na GPU, aby udrželo vysoké využití, a může škálovat CPU nody, aby se předešlo vstupním úzkým hrdlům
API a SDK
  • Ray — Distribuovaný výpočetní framework pro Python, zde použitý pro zpracování dat (Ray Data), distribuované trénování (Ray Train/TorchTrainer) a serving modelů (Ray Serve) na AKS.
  • Ray Train (TorchTrainer) — Orchestrace distribuovaného trénování v PyTorch s konfigurací škálování (workeři/GPU) a checkpointingem pro odolnost.
  • Ray Data — Vrstva datové pipeline používaná ke streamování trénovacích dat na GPU a škálování CPU zdrojů tak, aby byly akcelerátory průběžně zásobované daty.
  • Ray Serve — Serving framework používaný ke skládání více modelů za jeden endpoint (krok image-to-text + fine-tuned model) a vracení JSON odpovědí.
  • PyTorch — Framework pro hluboké učení používaný pro fine-tuning a inference kód v rámci trénování a nasazení řízených Ray.
  • Anyscale CLI — CLI předvedené pro práci s Anyscale (včetně výpisu „skills“, které mají fungovat s code AI asistenty) a pro vytváření jobs/services.
Co můžete postavit
  • Vytvoření Anyscale cloud v Azure, výběrem existujícího AKS clusteru nebo použitím one-lineru pro vytvoření clusteru
  • Interaktivní vývoj na Ray clusteru přes workspace, včetně VS Code desktop přes SSH nebo webového VS Code
  • Fine-tuning open-source modelu na multimodálních produktových datech pomocí PyTorch zabaleného Ray Train s checkpointingem
  • Generování dávkových embeddingů napříč velkým katalogem a ověření podobnosti embeddingů pro doporučování
  • Nasazení doporučovacího API pomocí Ray Serve, které řetězí model image-to-text a fine-tuned model a vrací JSON
  • Monitorování a ladění workloadů pomocí metrik/logů ve workspace a observability workloadů Ray pro nalezení úzkých míst
Kód a CLI: Anyscale CLIanyscale skillsRay TrainTorchTrainerRay DataRay ServeAzure Kubernetes Service (AKS)Azure Container RegistryMicrosoft Entra ID
AIAzureCost ManagementObservabilityPlatform EngineeringReliability
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP915 Pre-recorded Z přepisu

Řešení případů podpory pomocí multi-agentních workflow

Carlos Camacho

Tato session předvádí open-source multi-agentní systém, který směruje dotazy na podporu ke specializovaným agentům za účelem diagnostiky a vyřešení problémů napříč partnerskými ekosystémy. Ukazuje nasazení Azure MCP server z OpenShift AI MCP catalog na Red Hat OpenShift a následné použití prostřednictvím Azure support agent se zajištěním autentizace/autorizace a auditu přes OpenTelemetry.

Co je nového
  • OpenShift AI MCP catalog poskytuje předpřipravené MCP servery, které lze nasadit do clusteru (demo: Azure MCP server)
  • Nasazení z catalog zajišťuje image kontejneru, konfiguraci a autentizaci přes managed identity (dle popisu demo ukázky)
  • Multi-agent quickstart zahrnuje směrování podle záměru, řízení přístupu agentů a auditní stopu postavenou na událostech OpenTelemetry
API a SDK
  • MCP (Model Context Protocol) — Používá se jako integrační vrstva nástroj/server; Azure MCP server se nasazuje z catalog a agent jej využívá bez vlastního propojovacího kódu.
  • ADK — Používá se k vývoji agentů v demo ukázce (směrovací agent a support agents).
  • OpenTelemetry — Používá se k ukládání událostí pro auditní logování a trasování bezpečnostních a výsledků požadavků.
  • Managed identity — Používá se pro autentizaci při konfiguraci nasazení Azure MCP server pro připojení k Azure tenant.
Co můžete postavit
  • Nasazení Azure MCP server z MCP catalog do OpenShift clusteru a jeho připojení k Azure tenant
  • Vytvoření chatového prostředí podpory, které směruje dotazy uživatelů ke specializovaným agentům podle detekovaného záměru
  • Zabalení MCP server do doménově specifického support agent a zpřístupnění spuštěných MCP tools/výsledků zpět uživateli
  • Vynucení řízení přístupu per-agent tak, aby bylo možné uživatele v čase požadavku povolit/zakázat
  • Zachycení auditní stopy požadavků a bezpečnostních událostí a kontrola povolených/zakázaných výsledků pomocí traces/logs
Kód a CLI: PatternFlyAzure MCP serverOpenShift AI MCP catalogRed Hat AI secure MCP catalogAzure and Red Hat OpenShift AI (ARO)A2A
AIAzureObservabilityPlatform EngineeringVector EmbeddingsAgents
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP918 Pre-recorded Z přepisu

Vytvořte perzistentní a škálovatelnou paměť AI agenta s TiDB

Ravish Patel

Tato session ukazuje, jak implementovat perzistentní paměť AI agenta pomocí TiDB s jednou SQL tabulkou, která podporuje ukládání chatu/stavu i sémantické, klíčové a hybridní vyhledávání. Demo prochází automatickým generováním embeddingů při insertu přes Azure OpenAI deployment, spuštěním vektorového vyhledávání a fulltextového vyhledávání, jejich kombinací pomocí RRF a využitím ACID transakcí pro aktualizace agenta napříč více tabulkami.

Co je nového
  • Nastavení paměti agenta v jedné tabulce: SQL sloupce + vektorové vyhledávání + fulltextové vyhledávání ve stejné tabulce
  • Automatické embeddingy při insertu pomocí SQL funkce (embed_text), která volá Azure OpenAI deployment
  • Hybridní vyhledávání implementované jako vektorové vyhledávání + vyhledávání podle klíčových slov + řazení Reciprocal Rank Fusion (RRF) v SQL
  • ACID transakce napříč tabulkami pro vícekrokové zápisy agenta (např. vložení paměti + aktualizace agregací po uživateli)
  • Funkce TiDB zacílené na agentní workloady: scale-to-zero, větvení databáze pro každého agenta, řízení zdrojů, rychlé škálování (oddělený compute/storage)
API a SDK
  • TiDB SQL function embed_text — Generuje vektorové embeddingy z vkládaného textu voláním Azure OpenAI deployment a ukládá vektor do generovaného sloupce.
  • TiDB vector search (HNSW index) — Ukládá embeddingy do vektorového sloupce a podporuje vyhledávání podle podobnosti přes vektorový index pro sémantické vybavení.
  • TiDB full-text search (multilingual parser) — Vyhledávání podle klíčových slov pomocí fulltextového indexu, který podporuje více jazyků pro přesné párování termínů.
  • TiDB Python SDK (pytidb) — Python SDK, které má podle tvrzení poskytovat hybridní vyhledávání a RRF na pár řádcích.
  • TiDB MCP server + agent rules — MCP server a agent rules pro integraci TiDB do workflow v Cursor/Claude.
Co můžete postavit
  • Ukládat historii chatu agenta a stav po uživateli v SQL a současně umožnit vyhledávání pro vyvolání kontextu
  • Provádět sémantické vybavení nad minulými vzpomínkami pomocí vektorového vyhledávání podle podobnosti bez samostatné vektorové databáze
  • Provádět vyhledávání podle klíčových slov (např. města, identifikátory) pomocí fulltextového vyhledávání ve stejné tabulce
  • Implementovat hybridní vyhledávání (sémantické + klíčová slova) s RRF pro zlepšení relevance u dotazů na paměť agenta
  • Provádět spolehlivé vícekrokové aktualizace agenta pomocí transakcí napříč tabulkami memory a agregované tabulky „facts“
Kód a CLI: pip install pytidbgithub.com/pingcap/agentrulestidb.compingcap.com/ai/agenticai
AIAzureStorageVector EmbeddingsAgentsDeveloper
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP919 Pre-recorded Z přepisu

Přechod od dat k inteligenci s Oracle MCP a Microsoft IQ

Ram Kakani, Jeff Smith

Tato relace ukazuje, jak v Azure AI Foundry vytvořit podnikového agenta, který dotazuje Oracle Database@Azure prostřednictvím serveru Model Context Protocol (MCP) spravovaného společností Oracle, a současně používá komponenty Microsoft IQ pro uvažování a orchestraci pracovního kontextu. Demo krok za krokem ukazuje propojení agenta s Oracle Remote MCP Server, jeho ukotvení pomocí dokumentů z OneLake a Azure Blob Storage a použití Work IQ k vytvoření konceptu e-mailu v Outlooku na základě živých dat z Oracle a probíhajících e-mailových vláken.

Co je nového
  • Oracle nabízí spravované, hostované MCP servery pro databáze Oracle v Oracle Cloud Infrastructure a pro Oracle Databases běžící v Azure, přičemž samotný MCP server je bez dalších poplatků (platí se pouze za využití databáze/AI).
  • Agenti v Azure AI Foundry se mohou připojit k nástroji „Oracle Remote MCP Server“ přes položku v katalogu zadáním endpointu plus regionu a OCID, s autentizací pomocí klíče nebo OAuth.
  • Přístup k Oracle MCP lze udělit prostřednictvím uživatelů Azure Entra ID a členství ve skupinách s využitím toku OAuth 2 on-behalf-of (OBO), aby agent jednal jménem uživatele a databáze viděla identitu koncového uživatele.
API a SDK
  • Model Context Protocol (MCP) — Protokol používaný agenty (MCP klienty) pro volání nástrojů zpřístupněných MCP serverem, včetně vzorů jako převod přirozeného jazyka na SQL přes Oracle MCP nástroj.
  • Oracle managed MCP server (Oracle Database@Azure / OCI) — Spravovaný, hostovaný MCP server, který zpřístupňuje nástroje nad databází Oracle pro MCP klienty/agenty; konfigurovatelné nástroje a autentizace; integruje se s identitami Azure Entra ID prostřednictvím skupin.
  • Foundry Agent Service — Hostuje agenty a MCP klienta s nativní podporou MCP, který může směrovat na MCP server (ukázáno se serverem Oracle MCP).
  • Microsoft IQ (Foundry IQ, Fabric IQ, Work IQ) — Používá se pro uvažování/ukotvení (Foundry IQ), historickou analytiku (Fabric IQ) a doručení pracovního kontextu plus akce, jako je příprava e-mailu (Work IQ).
  • Microsoft Entra Agent ID — Dává každému agentovi identitu se scoped oprávněními podle principu nejmenších oprávnění (governance plane).
  • Agent 365 Governance — Inventarizace a správa agentů napříč tenantem (jak je popsáno v governance plane).
Co můžete postavit
  • Vytvořit agenta pro AP analytika v Azure AI Foundry, který provádí živá čtení proti Oracle Database@Azure přes Oracle Remote MCP Server (bez ETL).
  • Pokládat dotazy v přirozeném jazyce (např. neuhrazené faktury nad určitý limit v časovém okně) a nechat agenta převést je do SQL a spustit dotazy přes MCP nástroje se schválením člověkem v procesu.
  • Ukotvit doporučení agenta pomocí znalostní báze vytvořené z compliance reportů v Microsoft OneLake a z dokumentů dodavatelů/smluv v Azure Blob Storage.
  • Použít Work IQ k vyhledání relevantních e-mailových vláken v Outlooku, shrnutí toho, na čem se strany dohodly, a vygenerování konceptu odpovědi na základě aktuálního stavu faktur v Oracle.
Kód a CLI: OCI SDK (referenced as prior boilerplate code developers used to write for setup and connections)
AIAPIAgentsMCPDataApp Integration
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP923 Pre-recorded Z přepisu

Vytvářejte podnikové aplikace s AI a MCP

Jason Beres

Tato session předvádí rychlé vytvoření podnikového UI pomocí komponent Infragistics Ignite UI, App Builder (low-code WYSIWYG) a VS Code se servery MCP plus Agent Skills. Jason Beres ukazuje vygenerování aplikace ve stylu CRM, publikování kódu na GitHub a poté použití promptů řízených Copilotem pro doplnění plnohodnotného datového gridu a pro vygenerování dashboard UI z obrázku pomocí Ignite UI for Blazor.

Co je nového
  • Infragistics na Build 2026 oznámil novou sadu komponent pro WinUI
  • Ignite UI CLI umí vygenerovat konfiguraci VS Code MCP (mcp.json a MCP servery) pomocí příkazu pro AI konfiguraci
  • Ignite UI Agent Skills lze nainstalovat (např. z igniteui/igniteui-blazor) a používat s nástroji včetně GitHub Copilot a Claude Code
  • App Builder umí publikovat vygenerované aplikace na GitHub, Azure DevOps nebo jako stažitelný zip
API a SDK
  • Ignite UI (Infragistics UI components for Angular/React/Blazor/Web Components) — Knihovna komponent pro tvorbu podnikových UI (datové gridy, grafy, motivy) s konzistentními API napříč podporovanými webovými frameworky.
  • Infragistics App Builder — Low-code WYSIWYG nástroj s konverzační AI pro sestavování obrazovek, zapínání funkcí gridu, aplikaci motivů a export do kódu specifického pro daný framework (např. Blazor, React).
  • Ignite UI CLI — CLI použité v demu k přidání AI/MCP konfigurace do projektu ve VS Code a k podpoře motivů a agentních workflow řízených skills.
  • Ignite UI MCP servers — MCP servery spouštěné z VS Code, aby agenti mohli při úpravách aplikace podle promptů konzultovat nástroje/znalosti Ignite UI.
  • Ignite UI Agent Skills (e.g., igniteui/igniteui-blazor) — Instalovatelné skills, které vedou agenty při generování/úpravách aplikací Ignite UI (motivování, gridy a generování Blazor UI z návrhu v obrázku).
  • Infragistics WinUI component suite · announced — Nové komponenty pro WinUI včetně datového gridu, grafů, geoprostorových map, vstupních prvků a Dashboard Tile; ukázáno s použitím v XAML, např. Infragistics XamCategoryChart.
Co můžete postavit
  • Vytvořte UI podnikové aplikace ve stylu CRM přes App Builder a poté exportujte produkční kód pro Blazor Server nebo React
  • Zapněte pokročilé možnosti datového gridu (seskupování, filtrování, přesouvání/připínání/změna velikosti/skrývání sloupců, export) s minimem nebo bez ručního kódování
  • Publikujte vygenerovaný kód aplikace do nového GitHub repozitáře přímo z App Builder a poté jej naklonujte a dále upravujte ve VS Code
  • Použijte prompty v Copilot spolu se servery/skills MCP pro přidání nového gridu navázaného na JSON data, včetně vykreslení obrázku loga a sbalitelných záhlaví přes více řádků
  • Vygenerujte Blazor dashboard UI ze screenshotu/obrázku a výsledek dále iterujte s agentem (napojte na živá data, přidejte obrazovky, dolaďte rozvržení)
  • Vytvářejte desktopové aplikace pro WinUI s komponentami Infragistics a přizpůsobujte je přes chat Copilot, při zachování konzistentních API napříč platformami Infragistics
Kód a CLI: .NET runIgnite UI CLI (AI config)GitHub skill installigniteui/igniteui-blazorVisual Studio CodeGitHub CopilotClaude Code
AICopilotAgents.NETDeveloperVisual Studio Code
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP925 Pre-recorded Z přepisu

Doručení AI vyhledávání připraveného pro produkci nad nestrukturovanými daty pomocí RAG

Tato session vysvětluje základní koncepty RAG (oproti context- and cache-augmented generation) a proč je produkční RAG komplexní kvůli mnoha vzájemně provázaným částem napříč ingestí, embeddingy, vyhledáváním, evaluací a UI. Následně projde přístup dodávaný vendorem (Progress Agentic RAG) a demo s aplikací .NET/Blazor, která volá C# SDK a vrací jak konverzační odpovědi, tak strukturovaný JSON pro vykreslení grafů z ingestovaných PDF finančních výkazů.

Co je nového
  • Progress Agentic RAG je prezentován jako spravovaná platforma typu „RAG as a service“ s ingestí dokumentů, extrakcí řízenou agenty a hybridním vyhledáváním (keyword, semantic, graph) s agentním rerankingem
  • Vestavěný evaluační agent/metrika s názvem „REMi“ je popsán jako monitoring stability systému při ingestování a vyhledávání dat
  • Je uvedena dostupnost SDK pro .NET, TypeScript/JavaScript a Python, plus REST APIs pro hlubší přizpůsobení
  • Je ukázán HTML widget builder pro rychlé vložení vyhledávacího prostředí s citacemi/vyhledáváním do webové stránky
API a SDK
  • Progress Agentic RAG C# SDK — Použito z aplikace Blazor Server pro volání vyhledávacího rozhraní a metody „AskAsync“, která může vyžádat typovanou/strukturovanou odpověď mapovanou do JSON schématu a deserializovanou zpět do objektu .NET pro vykreslení (např. grafů).
  • Progress Agentic RAG REST APIs — Zmíněno jako dostupné pro tvorbu vlastních agentů, vlastních UI nebo kompletních aplikačních architektur.
  • Progress Agentic RAG SDKs for TypeScript/JavaScript and Python — Zmíněno jako dostupné pro složitější scénáře nad rámec přístupu s vestavěným widgetem.
Co můžete postavit
  • Vytvořit RAG pipeline, která chunkuje velké dokumenty, vytváří embeddingy obsahu, ukládá vektory, vyhledává sémanticky podobné pasáže a ukotvuje odpovědi LLM pomocí citací
  • Ingestovat nestrukturované zdroje (PDF, soubory Office, obrázky, video, audio/MP3, chat logy, weby/sitemaps) a dotazovat je přirozeným jazykem
  • Použít agentní vyhledávání pro reranking výsledků a extrakci tagů/entit/klíčových textů během ingeste
  • Vytvořit vložený vyhledávací widget pomocí HTML snippetů pro rychlé nasazení
  • Vytvořit vlastní Blazor Server dashboard, který dotazuje PDF a vrací jak narativní odpovědi, tak strukturovaná data vhodná pro komponenty grafů
Kód a CLI: AskAsync (Progress Agentic RAG C# SDK method)Blazor ServerTelerik UI for BlazorHTML widget builder / HTML snippetsprogress.com
AIAgentsDeveloperDeveloper Technologies
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP926 Pre-recorded Z přepisu

Vytvářejte do aplikací kolaborativní agenty pomocí API

Ziv Navoth, Edo Segal, Gillian Sheldon

Tato sekce předvádí Azure-native Omniagent API od Napsteru pro nasazování multimodálních (video + hlas) agentů v reálném čase přímo v aplikacích. Zaměřuje se na to, aby tito agenti byli nákladově efektivní ve velkém měřítku, snadno zřiditelní z Azure portalu, nasaditelní napříč kanály web/mobil/telefon/text a plně monitorovatelní včetně auditu přepisů, volání nástrojů a paměti.

Co je nového
  • Omniagent API běží za 0,01 USD za minutu renderování, pokud si přinesete vlastní LLM (pozicováno jako přibližně 20× levnější než alternativy)
  • Omniagent API je Azure Native: zřizuje se z Azure portalu a účtuje se jako položka na faktuře Azure
  • SDK na straně prohlížeče se připojuje přes HTTPS a WebRTC přes Azure Front Door / load balancing; je zmíněna podpora private endpoint
  • Runtime Omniagentu používá automaticky škálované pody v AKS plus renderovací pipeline na dedikovaných clusterech Azure VM, která streamuje synchronizované video přes WebRTC
  • Je popsáno nasazení napříč kanály: web (WebRTC), nativní aplikace (streamování hlasu přes WebSocket), telefon (příchozí hovory SIP/VoIP) a textové zprávy
  • Volitelná paměť napříč kanály: API může extrahovat fakta / shrnovat a přenášet kontext napříč kanály s viditelností čtení/zápisu v monitoringu
API a SDK
  • Napster Omniagent API (REST API) · ga — Vytváření/konfigurace agentů (persona, znalosti, FAQ, nástroje), nasazení do kanálů, zapnutí paměti a kontrola sessions včetně přepisů a volání nástrojů.
  • Omniagent browser-side Web SDK — Vkládá a renderuje video agenta v reálném čase ve webové aplikaci; otevírá spojení HTTPS + WebRTC (popisováno jako vedené přes Azure Front Door / load balancing).
Co můžete postavit
  • Vložit realistického video concierge v reálném čase na stránku s ceníkem, do centra nápovědy nebo do onboarding flow ve webové aplikaci
  • Přidat agenta primárně zaměřeného na hlas do nativních mobilních/desktop aplikací streamováním hlasu v reálném čase přes WebSocket handler
  • Provozovat mimo pracovní dobu podpůrnou linku, kde agent přijímá příchozí SIP/VoIP hovory na běžném telefonním čísle
  • Směrovat stejného agenta do textového/messaging kanálu při zachování stejných nástrojů a paměti
  • Vytvořit asistenta pro field service, který přes volání nástrojů načítá historii servisů, objednává díly a plánuje inspekce
  • Auditovat a iterovat chování agenta pomocí přepisů po jednotlivých sessions, logů vyvolání nástrojů a stop čtení/zápisu paměti
Kód a CLI: Azure portalAzure Front DoorAzure Kubernetes Service (AKS)WebRTCWebSocketSIPVoIPAzure OpenAIAzure PolicyMicrosoft DefenderAzure DDoS Protection
AIAzureAPIAgentsFoundry AgentsDeveloper Technologies
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP928 Pre-recorded Z přepisu

Provozujte AI SRE bez vyčerpání tokenových rozpočtů

Natan Yellin

Tato přednáška rozebírá, proč vyšetřování upozornění AI SRE často stojí kolem 2 USD za kus, což při enterprise objemech upozornění ekonomicky ztěžuje přístup „spouštět na každé upozornění“. Zaměřuje se na to, odkud náklady skutečně pocházejí (vstupní tokeny), a na praktické optimalizace – zejména seskupování upozornění nativně pro LLM a znovupoužití předchozího kontextu – aby se výdaje na jedno upozornění dostaly do reálně použitelného rozmezí.

Co je nového
  • Typické podkladové náklady LLM na vyšetřování ve stylu SRE jsou popsány jako přibližně 0,50–5 USD, přičemž dominuje útrata za vstupní tokeny
  • Kontext/runbooky (paměť/schopnosti) mohou snížit náklady na vyšetřování zhruba o 20–30 % tím, že se vyhne opakovanému znovuobjevování prostředí/nástrojů
  • Seskupování upozornění nativně pro LLM může snížit výdaje tím, že se během incidentů zabrání lineárnímu opakovanému vyšetřování duplicitních upozornění
  • Znovupoužití předchozího kontextového okna pro stejnou hlavní příčinu může snížit náklady; další úspory, pokud je kontext stále v cache poskytovatele modelu (uveden příklad: pětiminutová hierarchie cache)
API a SDK
  • Anthropic prompt caching (five-minute cache hierarchy) — Znovupoužití „horkého“ kontextového okna pro snížení nákladů na opakované vkládání kontextu při opakovaných vyšetřováních.
Co můžete postavit
  • Odhadnout roční útratu za LLM při spouštění vyšetřování AI SRE na každé upozornění na základě objemu upozornění a nákladů na jedno vyšetřování
  • Optimalizovat agenta pro třídění upozornění snížením objemu vstupních tokenů a opakovaného zjišťování kontextu
  • Přidat runbooky/paměť, aby se SRE agent pokaždé znovu neučil, jak dotazovat nástroje observability v organizaci
  • Během výpadků seskupovat duplicitní upozornění pomocí pravidel seskupování generovaných LLM místo deterministického párování
  • Znovu používat vyšetřovací kontext napříč znovu spuštěnými upozorněními pro stejnou hlavní příčinu, aby se snížily náklady na tokeny
  • Spouštět vyšetřování na všech upozorněních a eskalovat na lidi pouze tehdy, když agent detekuje vyšší důležitost
AIObservabilityOutagesPlatform EngineeringReliabilityResiliency
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP930 Pre-recorded Z přepisu

AI s nízkou latencí pro vývojářské pracovní postupy

Řečníci ze společností Cerebras a OpenAI diskutují o tom, jak velmi rychlá inference mění způsob, jakým vývojáři používají kódovací agenty: posun od občasných promptů k nepřetržité automatizaci. Předvádějí Codex Spark jako lehčí a rychlejší variantu Codex běžící na Cerebras Inference a procházejí příklady zahrnující monitorování na pracovišti, údržbu OSS a rychlé interaktivní úpravy UI.

Co je nového
  • Codex Spark je popisován jako lehčí a rychlejší verze Codex běžící na Cerebras Inference
  • Codex Spark podporuje definování víceagentových pracovních postupů, včetně hlavního agenta, který spouští rychlé dílčí agenty
  • Pozicování: Spark je dnes „v1“ a zaznívá tvrzení, že modely na Cerebras budou v průběhu času chytřejší
API a SDK
  • Codex Spark — Rychlejší/lehčí způsob práce s Codex používaný v aplikaci Codex, včetně víceagentového rozkladu úloh a interaktivního programování.
  • Cerebras Inference — Runtime/hardwarový stack pro inferenci, uváděný jako prostředí, na kterém Codex Spark běží, aby dosáhl nízké latence.
  • Codex — Pomalejší, schopnější model uváděný jako alternativa ke Spark pro delší úlohy.
Co můžete postavit
  • Automatizace monitorování Slacku, která shrnuje témata a sleduje uvedení produktů
  • Víceagentový denní briefing, který čte Slack, Google Drive a Google Meets, aby odvodil priority a odpovědnosti
  • Denní úloha údržby open-source, která kontroluje PR a issues, označuje duplicity a třídí stav pipeline
  • Automatizovaný PR workflow, který stáhne změny, zreviduje kód a komentáře, aplikuje opravy a odešle aktualizace
  • Interaktivní iterace UI, kdy model provádí rychlé úpravy kódu v souladu s konkrétními pokyny pro stylování a rozvržení
AIAgentsDeveloperGitHub CopilotVS CodeDevTools
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP933 Pre-recorded Z přepisu

Agentická infrastruktura potřebuje agentické observability

Tato přednáška tvrdí, že tradiční observability (logy, trasování, dashboardy, alerty) bylo postaveno pro lidi, kteří zkoumají deterministické systémy, a že tyto předpoklady selhávají ve chvíli, kdy agenti píší, provozují a ladí software. Popisuje, proč workflow agentů produkují spíše „stopy uvažování“ než jednoduché event logy, proč se ze samplování a stavových kódů (např. 200 OK) stávají nespolehlivé signály a proč citlivost telemetrie a rychlost instrumentace vynucují novou architekturu observability. Navrhovaný směr je „agentická“ vrstva observability, která vyhodnocuje kompletní telemetrii, odděluje záměr LLM od deterministické backendové analýzy a otevírá nové otázky řízení v oblasti autonomie a guardrails.

Co je nového
  • Navrhuje posun od observability zaměřeného na člověka k „agentické observability“, kde je konzumentem telemetrie agent, nikoli člověk
  • Prosazuje architektonický vzor: „přesuňte LLM výš; analýzu zatlačte níž“, kdy LLM orchestrace řídí šetření nad deterministickou analytikou blízko dat
  • Uvádí „BYOC (bring your own cloud)“ jako návrhovou volbu, která ponechá citlivou telemetrii uvnitř cloudu zákazníka
  • Argumentuje pro „zero instrumentation / zero friction“, protože ruční instrumentace nedokáže držet krok se službami a workflow generovanými AI
Co můžete postavit
  • Vyšetřovat selhání agentů rekonstruováním rozhodovací cesty agenta (zvolené dokumenty, opakování nástrojů, blokace politikami) namísto sledování pouze infrastrukturních událostí
  • Provádět šetření incidentů řízené záměrem („Proč to selhalo?“, „Co se změnilo?“, „Kteří zákazníci byli zasaženi?“), kdy agent poskytuje odpovědi a další kroky namísto dashboardů
  • Dynamicky přizpůsobovat sběr telemetrie pro workflow agentů (zvyšovat věrnost, instrumentovat za běhu) s tím, jak se systémy vyvíjejí
  • Dodávat strukturovanou produkční telemetrii přímo do coding agentů a CI/CD systémů namísto ručního kopírování screenshotů dashboardů do chatovacích nástrojů
  • Navrhovat telemetrické pipeline tak, aby počítaly s nedeterminismem, kdy totožné vstupy mohou vést k odlišným rozhodnutím a výsledkům
Kód a CLI: MCP
AIObservabilityAgentsAgent Observability
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP934 Pre-recorded Z přepisu

Odemkněte Claude v Microsoft Foundry

Keiji Kanazawa, Caroline Matthews

Tato sekce představuje, jak používat modely Anthropic Claude v rámci Microsoft Foundry k vytváření a provozu podnikových agentů se správou, zabezpečením a pozorovatelností. Pokrývá výběr modelu Claude (Opus/Sonnet/Haiku), předvádí agenta pro objednávání cupcakes postaveného na MCP a ukazuje workflow podpory/operací u hostovaného agenta se trasováním, artefakty a evaluacemi ve Foundry.

Co je nového
  • Modely Claude jsou dostupné v Microsoft Foundry (Opus, Sonnet, Haiku); v ukázce se používá Claude Sonnet 4.6
  • Foundry Agent Service podporuje otevřené standardy/protokoly včetně MCP a protokolu agent‑to‑agent a umí spouštět multiagentní workflow
  • Hostovaní agenti ve Foundry Agent Service spouštějí agenty s vlastním kódem v hostovaném kontejnerovém sandboxu se zabezpečeným/autentizovaným přístupem k prostředkům Foundry a připojeným nástrojům
  • Claude Agent SDK (framework používaný v Claude Code) je programovatelný v Pythonu a TypeScriptu a poskytuje agentní smyčku plus vestavěné nástroje (spouštění kódu, souborový systém, webové vyhledávání, seznam úkolů, MCP, vlastní nástroje)
  • Foundry poskytuje historii sezení, trasování/přehrání volání nástrojů a úložiště artefaktů (např. shrnutí v markdownu, grafy) pro běhy agentů, dále monitoring a evaluace
API a SDK
  • Microsoft Foundry Agent Service — Služba pro vytváření/provoz AI aplikací a agentů (včetně hostovaných agentů), napojení na modely, datové zdroje (např. Foundry IQ), nástroje/MCP a provoz s pozorovatelností/evaluacemi.
  • Claude Agent SDK — Programovatelný framework pro agenty (Python/TypeScript), který pohání Claude Code; poskytuje smyčku agenta, správu kontextu, sezení/paměť, oprávnění, lifecycle hooky, sub‑agenty, zpracování chyb a pozorovatelnost, včetně nástrojů jako spouštění kódu, souborový systém, webové vyhledávání, seznam úkolů, MCP a vlastní nástroje.
  • Anthropic Foundry client (Foundry SDK) — Klient použitý v ukázce pro propojení kódu s nasazeními Claude ve Foundry pomocí modelu + API klíče + base URL (zmiňuje se i možnost nasazení bez klíče).
  • Model Context Protocol (MCP) — Protokol používaný k balení instrukcí a nástrojů agenta; ukázka demonstruje použití veřejného MCP serveru a zmiňuje privátní MCP přes autorizační hlavičky.
  • Microsoft 365 Graph — Uvedeno jako příklad podnikového zdroje znalostí/nástrojů, na který se mohou agenti napojit pro hlubší podnikový kontext.
Co můžete postavit
  • Vytvořit agent řízený kódem, který používá MCP server pro instrukce + nástroje (např. objednávkový proces) a běží proti nasazení Claude ve Foundry
  • Spouštět dlouhodobá provozní workflow (týdenní ops review), která čerpají z incidentů/tiketů podpory/komunikace a následně generují reporty, predikce a uložené artefakty
  • Nasazovat agenty s vlastním kódem jako hostované agenty ve Foundry Agent Service pro bezpečné provádění a autentizovaný přístup k modelům a podnikovým nástrojům
  • Trasovat a auditovat sezení agentů: kontrolovat tahy, volání nástrojů a přehrávat kroky provádění ve Foundry
  • Nastavit rané a průběžné evaluace napříč kvalitou, rizikem/bezpečností a metrikami používání agenta/nástrojů; spouštět je ve Foundry UI i programově pro detekci driftu/regresí
Kód a CLI: VS CodeGitHub Copilot CLIClaude CodeLangChainLangGraphMicrosoft EntraMicrosoft PurviewMicrosoft Defender
AIAgentsDeveloperMicrosoft FoundryResponsible AIMCP
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP937 Pre-recorded Z přepisu

Vytvářejte multimodální agenty v reálném čase pomocí LiveKit a Azure

Jesse Hall

Tato prezentace provede vytvořením hlasového agenta s nízkou latencí v reálném čase pomocí mediální infrastruktury LiveKit založené na WebRTC a modelů Azure pro speech-to-text, LLM a text-to-speech. Zaměřuje se na praktické otázky, jako jsou latence, detekce střídání replik, práce s přerušováním a škálování, a poté ukáže end-to-end agenta, který odpovídá na dotazy k Microsoft Build.

Co je nového
  • LiveKit poskytuje open-source vrstvu médií v reálném čase založenou na WebRTC (hlas/video/data) s Agents SDK pro Python a TypeScript
  • LiveKit podporuje kaskádovanou hlasovou pipeline (VAD → STT → LLM → TTS) a je nezávislý na konkrétním modelu; Azure lze použít pro STT, LLM (přes Azure OpenAI) i TTS
  • LiveKit nabízí MCP docs server, aby byly kódovací agenti průběžně aktualizováni podle dokumentace LiveKit
API a SDK
  • LiveKit Agents SDK (Python) — Implementuje orchestraceční vrstvu pro agenty v reálném čase; propojuje WebRTC média se STT/LLM/TTS a vlastní logikou/nástroji.
  • LiveKit Agents SDK (TypeScript) — Varianta v TypeScriptu pro vytváření stejné logiky agenta, která běží napříč zařízeními a klienty.
  • LiveKit Azure plugin — Plugin LiveKit použitý v demu k napojení Azure STT, v Azure hostovaného OpenAI LLM a Azure TTS do agenta.
  • Azure Speech-to-Text (STT) — V kaskádované pipeline přepisuje zvuk uživatele na text.
  • Azure Text-to-Speech (TTS) — Generuje mluvený zvuk pro odpověď agenta; demo v kódu nastavuje konkrétní hlas.
  • Azure OpenAI (LLM via Azure deployment env vars) — LLM použitý v demo agentovi ke generování odpovědí asistenta z přepsaného textu.
Co můžete postavit
  • Vytvořit hlasového asistenta v reálném čase, který streamuje zvuk z mikrofonu přes WebRTC a s nízkou latencí zpět předčítá odpovědi
  • Spustit agenta s kaskádovanou pipeline (VAD → STT → LLM → TTS) a měnit modely s minimálními změnami kódu
  • Nasadit vrstvu médií v reálném čase buď self-hosted (open source), nebo přes LiveKit Cloud
  • Připojit webové (React) front-endy k pojmenovanému identifikátoru relace agenta, aby se připojily ke stejné relaci agenta
Kód a CLI: LKAppCreateAgentStarterPython templateReactStarter templateAgent.pyuv syncuv run agent.py download-filesuv run (dev mode)pnpm installpnpm devSilero VAD
AIAzureAgentsDeveloper
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP940 Pre-recorded Z přepisu

Vytvářejte enterprise AI aplikace ve velkém měřítku s Bolt a Microsoft

Joe Keyes, William Sayer

Tato session ukazuje, jak Bolt zapadá do workflow orientovaných na Microsoft, aby bylo možné přejít od požadavků řízených Copilot k řízeným aplikacím připraveným pro produkci. Řečníci předvádějí použití enterprise design systémů, workflow v Bolt CLI pro inicializaci schválených komponent a kolaborativní iteraci aplikace v Bolt včetně autentizace, secrets a jednoduché serverové funkce, která volá model OpenAI.

Co je nového
  • Copilot může předat strukturovaný projektový brief přímo do Bolt přes Bolt agent a zahájit tvorbu z nasbíraných požadavků
  • Bolt CLI může zabalit a publikovat organizační design systém / knihovnu komponent do Bolt pro opakované použití napříč projekty
  • Bolt podporuje „Plan mode“ pro kontrolu implementačního plánu agenta před provedením změn
  • Bolt umí přidat uživatelskou autentizaci přes e-mail s volitelným přihlášením přes Google, včetně UI pro správu uživatelů
  • Bolt obsahuje správu secrets, která se používá k uložení API klíče a jeho napojení do serverové funkce
  • Bolt může publikovat live site poté, co vestavěný bezpečnostní sken databáze neohlásí žádné problémy
API a SDK
  • Bolt CLI — Programové rozhraní pro zabalení/publikování design systémů a pro přenesení schválených assetů/repozitářů/workflow do projektů v Bolt.
  • Microsoft Copilot (agent) — Používá se k převodu konverzace na strukturovaný brief a ke spuštění akcí v Bolt (shrnutí pro Bolt a následné sestavení).
  • OpenAI API (GPT-5) — Voláno z vygenerované serverové funkce pro převod vstupů o cestě na itinerář; API klíč je uložen přes Bolt Secrets.
Co můžete postavit
  • Převést konverzaci v Copilot na projektový brief a poslat ji do Bolt, aby vygeneroval startovací webovou stránku / šablonu
  • Iterovat změny UI označením Bolt agent v týmových konverzacích, aby aplikoval úpravy do projektu
  • Publikovat týmově schválenou knihovnu komponent / design systém do Bolt a generovat nové stránky pomocí těchto komponent
  • Přidat e-mailové přihlášení a ukládání vázané na účet do vygenerované aplikace, s volitelným přihlášením přes Google
  • Vytvořit serverovou funkci, která volá externí modelové API a aktualizuje stav UI (spinner + obnovený modal) během čekání
  • Publikovat aplikaci vytvořenou v Bolt na live site po spuštění vestavěného bezpečnostního skenu databáze
Kód a CLI: bolt.newVS Codepackage.jsonStorybookprivate NPM registryOpenAI GPT-5
AIAzureAgentsDeveloper
Stránka přednášky ▶ Záznam

Foundry & models

BRK209 Breakout Z anotace

Rekapitulační relace pro Japonsko

Tadashi Okazaki

Shrnutí v japonštině klíčových oznámení a technických poznatků z prvních dvou dnů Microsoft Build. Je koncipováno tak, aby pomohlo vývojářům v Japonsku porozumět technickému směrování Build a určit praktické další kroky pro jeho uplatnění v produktech a týmech.

Co můžete postavit
  • Získat v japonštině přehled hlavních oznámení Build a technických poznatků
  • Převést technické směrování Build do konkrétních dalších kroků pro váš produkt/tým
AzureSecurityGitHubWindowsMicrosoft FoundryData
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK241 Breakout Z přepisu

Od prototypu k produkci: vytváření a provoz agentů ve velkém měřítku

Tina Schuchman, Jeff Hollan, Takuto Higuchi

Tato sekce prochází kompletním životním cyklem: od lokálního vývoje agentů až po jejich přesun do hostovaného podnikového nasazení pomocí Foundry Agent Service a Microsoft Agent Framework. Ukázka se zaměřuje na scénář reakce na výpadek optické sítě a pokrývá ukotvení nástrojů/znalostí přes Foundry Toolbox, publikování do Teams/Microsoft 365 Copilot s identitou agenta a provoz agentů se tracingem, evaluacemi a iterací řízenou optimizerem.

Co je nového
  • Microsoft Agent Framework v1.0 je připravený pro produkci a zahrnuje vestavěný agent harness pro bezpečné spouštění kódu
  • Foundry Toolkit for VS Code je obecně dostupný
  • Integrace Voice Live s Foundry Agent Service je obecně dostupná pro prompt agenty a ve veřejném náhledu pro hosted agenty
  • Hosted agenty ve Foundry Agent Service budou brzy obecně dostupné (sandbox izolace na relaci, cold start pod jednu sekundu, nulové náklady za dobu nečinnosti)
  • Routines ve Foundry Agent Service jsou ve veřejném náhledu pro plánování/proaktivní probouzení agentů
  • Rubric pro vlastní evaluaci je ve veřejném náhledu; Agent Optimizer ve Foundry Agent Service je v privátním náhledu; Procedural memory ve Foundry Agent Service je ve veřejném náhledu
API a SDK
  • Microsoft Agent Framework · ga — Framework používaný k orchestraci vícekrokových/víceagentních workflow; zahrnuje vestavěný harness pro spouštění shell příkazů a pro čtení/zápis/spouštění kódu v zabezpečeném prostředí.
  • Foundry Toolkit for VS Code · ga — Rozšíření pro VS Code pro vytváření a ladění agentů ve Foundry přímo v editoru, včetně přístupu k modelům a také workflow pro tracing a evaluace.
  • Foundry Agent Service (hosted agents) · announced — Spravované runtime prostředí pro hostování a škálování agentů s izolovanými relacemi na úrovni konverzace/routine, trvalým stavem, přístupem k souborovému systému a nulovými náklady za dobu nečinnosti.
  • Foundry Toolbox · announced — Centrální správa nástrojů přes jediný MCP-kompatibilní endpoint, včetně zpracování autentizace, guardrails (např. prevence úniku PII) a volitelného „Tool Search“, které vrací pouze relevantní nástroje pro daný úkol.
  • Routines (Foundry Agent Service) · preview — Mechanismus plánování/událostí pro proaktivní spouštění agentů (např. hodinový heartbeat pro kontrolu logů/anomálií a spuštění upozornění/dispečerských workflow).
  • Agent Optimizer (Foundry Agent Service) · preview — Optimalizační smyčka, která používá produkční traces/evals k návrhu seřazených kandidátních variant úpravou promptů, skills, konfigurace nástrojů a modelů, se řízeným povýšením/rollbackem ze strany vývojáře.
Co můžete postavit
  • Vytvořit prototyp agenta lokálně ve VS Code, ladit jej (F5) a připojit jej k nástrojům přes jediný MCP-kompatibilní endpoint Toolbox
  • Ukotvit provozního agenta na podnikových zdrojích (např. Fabric IQ, Work IQ, Web IQ, Foundry IQ) a přidat extrakci dokumentů přes Content Understanding pro PDF/smlouvy
  • Doplnit agentovi hlasové ovládání přes Foundry Agent Service Voice Live pro terénní scénáře, kdy máte plné ruce
  • Provozovat dlouhoběžné autonomní agenty pomocí hosted agentů s izolací na relaci a trvalou perzistencí stavu/souborového systému
  • Nastavit proaktivní monitoring přes Routines (např. hodinové kontroly anomálií) a začlenit brány pro schválení člověkem s trvalým stavem
  • Publikovat agenty do Microsoft Teams / Microsoft 365 Copilot s identitou agenta (včetně e-mailové adresy a dostupnosti v Teams) a chováním autopilota
Kód a CLI: GitHub Copilot CLIClaude CodeVisual Studio CodeFoundry Toolkit (VS Code extension)azdazd ai agent eval initazd ai agent optimizeOpenClawHermes agentsDurable Task SchedulerGitHub Copilot SDKClaude Agent SDKaka.ms/build/evals
SecurityDeveloperGitHub CopilotMicrosoft FoundryFoundry AgentsScaling
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK246 Breakout Z přepisu

Foundry IQ: Napájejte agenty podnikovými znalostmi a agentní retrieval

Pablo Castro, Allison Sparrow

Tato prezentace provede Foundry IQ jako platformou pro context-engineering a retrieval, která ukotvuje agenty v podnikovém i externím znalostním kontextu. Předvede vytváření Knowledge Bases, připojení více znalostních zdrojů (soubory, Blob/OneLake, Work IQ, Fabric IQ a zdroje založené na MCP) a použití vestavěného agentního retrieval včetně evaluací a zlepšení tokenové efektivity.

Co je nového
  • Foundry IQ Serverless tier je ve veřejné preview: účtování podle využití, škáluje na nulu a lze jej vytvořit přibližně za 10–20 sekund
  • Knowledge Bases jsou ve výchozím stavu vystavené jako MCP servery (bez nutnosti dalšího hostingu), dostupné přes endpoint /mcp
  • Foundry IQ se integruje s Azure Content Understanding pro OCR, práci s rozložením/tabulkami, generování PDF-to-markdown a vstupy pro extrakci/verbální popis multimédií
  • Vylepšení agentního retrieval pipeline 2. generace: dynamická retrieval smyčka, vylepšený sémantický ranker, lepší syntéza odpovědí a adaptace na varianty modelů (evals jsou publikované)
  • Podnikové zabezpečení: propagace identity na bázi Entra, vynucení ACL na úrovni dokumentu v indexech a podpora sensitivity labelů z Microsoft Purview
API a SDK
  • Foundry IQ Retrieval API — Získání podkladových důkazů pro grounding z Knowledge Base s agentním plánováním/iteracemi, citacemi a metadaty zdrojů.
  • Azure AI Search Search API — Základní retrieval vrstva používaná Foundry IQ pro lexikální, vektorové a hybridní vyhledávání a ranking.
  • MCP endpoint for Knowledge Bases (/mcp) — Použijte Knowledge Base jako MCP server, aby se na ni agenti (např. Copilot) mohli dotazovat přes nástroje.
  • Azure Content Understanding — Režim extrakce pro ingest: OCR, rozložení/pořadí čtení, tabulky, práce s obrázky a generování PDF-to-markdown.
Co můžete postavit
  • Vytvoření Knowledge Base z drag-and-drop souborů a její dotazování z agenta přes MCP
  • Ingest PDF/Office dokumentů/obrázků z Azure Blob Storage nebo OneLake s OCR/extrakcí rozložení/tabulek a inkrementálním sledováním změn do indexů
  • Kombinace nestrukturovaných zdrojů (soubory/Blob) se strukturovanou analytikou připojením Fabric IQ data agentů v rámci jedné Knowledge Base
  • Přidání web grounding pomocí MCP serveru jako Knowledge Source (v demu je použit endpoint Web IQ s nástrojem Web Search)
  • Vynucení oprávnění na úrovni dokumentu propagací identit Entra a ACL polí do vyhledávacího indexu, včetně práce se sensitivity labely z Purview
  • Přepínání mezi vrstvami: použití agentního retrieval v Knowledge Base pro kvalitu vs. přímé dotazování podkladových indexů pro scénáře s vysokou propustností/nízkou latencí
Kód a CLI: aka.ms/build26-brk246aka.ms/foundry/discordhttps://aka.ms/FoundryIQ-evalshttps://contentunderstanding.ai.azure.comgithub.com/Azure-Samples/azure-search-openai-demo-purviewdatasecurity
AIAzureSecurityDeveloperFoundry IQMicrosoft Foundry
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK252 Breakout Ze slidů

Od observability k ROI pro AI agenty v libovolném frameworku

Vivek Bhadauria, Sebastian Kohlmeier, Filisha Shah

Tato prezentace popisuje, jak se Microsoft Foundry Observability snaží připravit nedeterministické, multiagentní systémy pro produkční nasazení pomocí trasování, vyhodnocování, monitorování a optimalizace. Zdůrazňuje trasování napříč frameworky založené na OpenTelemetry a strukturované evals a následně propojuje tyto signály s optimalizačními workflow a měřením ROI ve Foundry.

Co je nového
  • Trasování a evals založené na OpenTelemetry, které se rozšiřují na LangChain, LangGraph, OpenAI SDK a Microsoft Agent Framework (nejsou omezené jen na agenty hostované ve Foundry)
  • Public preview: nové evaluační schopnosti včetně vyhodnocování více tahů (multi-turn evaluation), simulace uživatele, převodu tras na datasety (traces-to-datasets) a chytrého filtrování pro průběžné evals
  • Agent optimizer ve Foundry Agent Service pro hledání konfigurací prompt/skill/model s cílem zvýšit kvalitu a snížit náklady
  • ROI for Agents ve Foundry: obchodní hodnota vs náklady na tokeny, porovnání verzí a denní zobrazení trendů; dostupné ve Foundry portálu a přes API (public preview již brzy)
API a SDK
  • OpenTelemetry (OTel) — Standardizované trasování pro zachycení kroků agenta end-to-end (prompt → model → tool) napříč frameworky
  • Azure Monitor — Jednotná integrace observability s Foundry, včetně dashboardů a upozornění
  • Application Insights — Zmiňovaný integrační bod pro trasování/observability s Foundry Observability
  • Foundry evaluators — Vestavění hodnotitelé pokrývající kvalitu, RAG/vyhledávání dokumentů, rizika a bezpečnost, agenty/nástroje, plus vlastní hodnotitelé a hodnotitelé rubrik (rubric evaluators)
  • AI Red Teaming Agent (PyRIT-based) — Schopnost red teamingu uvedená jako součást evaluační sady nástrojů Foundry Observability
  • ROI for Agents in Foundry API · announced — API rozhraní pro přístup k ROI pohledům (obchodní hodnota vs náklady na tokeny), včetně porovnání verzí a zobrazení trendů
Co můžete postavit
  • Instrumentovat agenta (vytvořeného v LangChain, LangGraph, OpenAI SDK nebo Microsoft Agent Framework) pomocí OTel tras a zobrazit volání nástrojů, invokace LLM a předávání (handoffs) v jednotném pohledu na trasu
  • Spouštět strukturované evals nad produkčními trasami a získat konzistentní signály kvality/bezpečnosti napříč flotilou agentů
  • Při vytváření Foundry agenta vygenerovat hodnotitele rubriky (rubric evaluator) citlivého na kontext a testovací dataset a následně povýšit evals z vývoje na produkční trasy
  • Průběžně monitorovat metriky tokenů, latence, nákladů a chyb a produkční skóre kvality/bezpečnosti; spouštět upozornění v Azure Monitor
  • Převádět produkční trasy na strukturované evaluační datasety pro rozšíření offline pokrytí a podporu iterací
  • Použít optimalizátor ve Foundry Agent Service k návrhu konfigurací prompt/model/skill podložených důkazy pro lepší poměr kvalita/náklady
Kód a CLI: ai.azure.comaka.ms/build26-BRK252aka.ms/ai/discordaka.ms/build/evalsVS CodeGitHub Copilot Chat/CLI
ObservabilityMicrosoft FoundryResponsible AI
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK260 Breakout Z přepisu

Vytvářejte aplikace s lokální AI pro neměřenou inteligenci na každém Windows PC

Jordi Janer, Aditi Narvekar, Anastasiya Tarnouskaya, Tucker Burns

Tato přednáška vysvětluje Microsoft Foundry na Windows jako stack pro AI na zařízení napříč NPU, GPU a CPU s použitím tří vrstev: Windows AI APIs (inbox, hotové k použití), Foundry Local (open-source modely) a Windows ML (přineste si vlastní model). Ukázky demonstrují převod řeči na text, strukturovanou extrakci JSON pomocí Phi Silica na GPU, video super resolution, lokální VLM inventarizaci s Qwen přes Foundry Local a webovou sentimentovou inferenci přes WebNN + Windows ML.

Co je nového
  • Windows AI APIs byly rozšířeny za hranice NPU tak, aby podporovaly spouštění mnoha API také na CPU a GPU
  • Nové API pro rozpoznávání řeči ve Windows AI APIs
  • Nové API pro generování strukturovaného JSON výstupu s Phi Silica pomocí JSON schématu
  • Aion představen jako nástupce Phi Silica a použitý v ukázkách Edge Prompt API (odkaz na preview byl poskytnut)
  • Foundry Local je nyní GA
  • Windows ML CLI oznámen jako nový preview nástroj pro konverzi/analýzu/optimalizaci/benchmarking modelů s agent skills
API a SDK
  • Windows AI APIs (via WinAppSDK) · ga — Hotová on-device API opřená o inbox modely pro úlohy jako rozpoznávání řeči, souhrny, přepisy, popis obrázků, zpracování obrazu, video super resolution a funkce přizpůsobení, například LoRA pro Phi Silica a strukturovaný výstup.
  • Speech recognition API (Windows AI APIs) — On-device převod řeči na text s mikrofonním vstupem (podporuje také audio soubory/streamy); nejlépe běží na NPU, ale funguje i na CPU.
  • Phi Silica prompt / structured output (Windows AI APIs) — API malého jazykového modelu používané k extrakci detailů objednávky a vrácení strukturovaného JSON podle dodaného JSON schématu; v ukázce běželo na GPU.
  • Video Super Resolution API (Windows AI APIs) — On-device API pro upscaling videa integrované v ClipChamp; v ukázce bylo uvedeno, že může běžet na CPU i NPU.
  • Aion (Windows AI APIs / Edge Prompt API) · announced — Nástupce Phi Silica; ukázán jako model pro demonstraci Prompt API v Edge Canary s experimentálními flags a popsán jako zlepšující kvalitu, kontextové okno a tokens/sec.
  • Foundry Local SDK · ga — SDK pro lokální běh předoptimalizovaných open-source modelů s abstrakcí nad správou modelů a hardwarovou akcelerací napříč CPU/GPU/NPU.
  • Foundry Local CLI · ga — CLI pro experimentování s modely a výběr toho, co se hodí pro daný scénář, spolu se SDK.
  • Windows ML · ga — Sjednocený on-device framework pro inferenci pro spouštění vlastních/custom a open-source modelů napříč CPU/GPU/NPU s ONNX Runtime a execution providers od dodavatelů; podporuje nativní aplikace i webové aplikace přes WebNN.
  • Windows ML CLI · preview — Preview CLI pro přípravu modelů: kontrola, export/konverze do ONNX, analýza podpory operátorů, optimalizace grafu a benchmarking/výkon; prezentováno jako sjednocená pipeline s agent skills a integrací do nástrojů jako GitHub Copilot.
  • Foundry Toolkit for VS Code — Rozšíření pro VS Code zmíněné jako způsob s UI pro přípravu/optimalizaci modelů (vedle Windows ML CLI).
  • WebNN (via Windows ML) in Chromium browsers · preview — Preview cesta, jak získat nativní hardwarovou akceleraci (CPU/GPU/NPU) pro webové aplikace v Edge/Chrome přes experimentální flags; ukázka používá ONNX Runtime Web s WebNN execution provider.
  • ONNX Runtime Web APIs — API pro inferenci ONNX na straně prohlížeče použité v ukázce WebNN; nakonfigurováno s WebNN context a WebNN execution provider, aby bylo možné využít akceleraci Windows ML na Windows.
Co můžete postavit
  • Objednávání v drive-through: převod mluvených objednávek na text lokálně pomocí speech recognition API
  • Převod nestrukturovaného textu objednávky na strukturovaný JSON (velikost/modifikátory/množství) pomocí strukturovaného výstupu Phi Silica
  • Zvýšení rozlišení uživatelských videí přímo v editoru pomocí Video Super Resolution (pipeline snímek po snímku)
  • Příjem inventáře: klasifikace/popis položek z fotek dodávek pomocí vision-language modelu z katalogu Foundry Local (ukázka Qwen 3.5 VLM)
  • Analýza sentimentu pro recenze produktů pomocí vlastního open-source modelu optimalizovaného s Windows ML CLI a spuštěného přes Windows ML
  • Spuštění stejného ONNX sentiment modelu ve webu pomocí ONNX Runtime Web + WebNN se zacílením na CPU a NPU
Kód a CLI: aka.ms/TryAionaka.ms/foundrylocalaka.ms/winmlaka.ms/winmlcliaka.ms/foundry-toolkitaka.ms/ai-dev-galleryaka.ms/winappsdkWinMLWinML CatalogWinML InspectWinML AnalyzeWinML OptimizeWinML PerfFoundry Local CLIget ready stateensure ready asynccreate asyncgenerate structured JSON responseget modelmodel.downloadmodel.loadcreate responses clientcreate streamingWebNN create contextExecution provider: WebNNONNX RuntimeONNX Runtime Web
AIAPIDeveloperLocal AIWindowsMicrosoft Foundry
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRKSP91 Breakout Z přepisu

Převeďte foundation modely na produkční AI v Microsoft Foundry

Vivek Chauhan, Alicia Frame, Jetashree Ravi

Tato session vysvětluje, jak se Fireworks AI integruje s Microsoft (Azure) Foundry pro nasazení a provoz open-weight modelů s optimalizací inference specifickou pro danou zátěž, a jak můžete do Foundry přenést doladěné/vlastní váhy. Dále popisuje vrstvené možnosti trénování ve Fireworks (agentem řízené, spravované workflow a Training API) a ukazuje, jak režimy nasazení ve Foundry (serverless, PTU, BYOW/custom) odpovídají různým produkčním potřebám. Případová studie s Harvey rozebírá benchmarking kvality agentů v právních workflow a použití hybridního routování modelů „worker + advisor“ pro vyvážení kvality, nákladů a latence.

Co je nového
  • Obecná dostupnost (GA) Fireworks v Microsoft Foundry
  • Modely Fireworks ve Foundry podporují více režimů nasazení: serverless (PayGo), PTU/Global PTU (provisioned) a BYOW/custom
  • Katalog modelů ve Foundry zahrnuje modely optimalizované pro Fireworks, označené prefixem „FW“
  • Tok nasazení vlastního modelu ve Foundry podporuje nahrání vlastních doladěných vah (natrénovaných jinde, např. ve Fireworks) a nasazení bez limitů vah sdílené infrastruktury
  • Možnosti trénování ve Fireworks jsou prezentovány jako tři úrovně: Training Agent, Managed Training a Training API
API a SDK
  • Fireworks in Microsoft Foundry · ga — Používejte open-weight modely optimalizované pro Fireworks z katalogu Foundry a nasazujte je v režimech serverless, PTU nebo BYOW/custom; nasazený model integrujte do aplikací/agentů přes Foundry APIs.
  • Fireworks Training Agent — Workflow řízené přirozeným jazykem, které zajišťuje přeformátování dat, psaní evaluací, výběr modelu, hledání hyperparametrů, trénovací běh a kroky nasazení.
  • Fireworks Managed Training — Spravované trénovací workflow řízené přes UI, kde zvolíte metodu/model, nahrajete naformátovaná data, nastavíte hyperparametry, sledujete trénovací metriky a nasadíte natrénované modely.
  • Fireworks Training API — Nížeúrovňové trénovací rozhraní pro pokročilé týmy s kontrolou nad training loop/loss (včetně custom loss) a přístupem k primitivům/receptům pro post-training.
  • Azure Agents (via Foundry) — Nakonfigurujte agenta tak, aby používal vybraný model Fireworks (nebo custom model), a připojte nástroje (web search nebo vývojářem definované funkce/nástroje).
Co můžete postavit
  • Nasaďte špičkový open-weight model z katalogu Foundry přes serverless PayGo pro rychlé prototypování
  • Rezervujte provisioned throughput (PTU/Global PTU) pro známou produkční zátěž a připojte endpoint nasazení ve Foundry k vaší aplikaci
  • Natrénujte/dolaďte model ve Fireworks, stáhněte váhy, nahrajte je jako Foundry custom model a nasaďte pomocí své Azure kapacity/kreditů
  • Vylaďte inferenci pro konkrétní zátěž volbou deployment „shape“ (např. rychlost vs. propustnost vs. přesnost) a spolehněte se na autoscaling při proměnlivém provozu
  • Vyměňte model za Azure agentem na model z katalogu Fireworks nebo na svůj custom model a přidejte nástroje (web search nebo vývojářem definované funkce)
  • Vytvořte hybridní agentní systém, který směruje volání mezi levnějšími open-weight modely „worker“ a robustnějšími modely „advisor“ kvůli kompromisu mezi kvalitou/náklady/latencí
Kód a CLI: aka.ms/build/evals
AIAPIDeveloperMicrosoft FoundryApp DevelopersAI Toolkit
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM323 Demo Z přepisu

Co se děje „pod kapotou“ modelů Microsoft AI

Dave Citron

Dave Citron (CVP, Microsoft AI) provází nově oznámenou rodinou modelů Microsoft AI a poté jde do hloubky u toho, jak byl trénován MAI Thinking 1. Session se zaměřuje na filozofii tréninku (bez distilace), volby ohledně datové genealogie, výstup v posilovaném učení, bezpečnostní RL a na to, jak je Microsoft Frontier Tuning pozicováno pro soukromé ladění a iteraci v rámci tenantu.

Co je nového
  • MAI oznámilo 7 modelů napříč obrazem, přepisem, hlasem, kódováním a uvažováním, s několika variantami „Flash“ určenými pro nižší cenu/latenci.
  • Image 2.5 je popisován jako #2 v žebříčku image-to-image „Ella Marina“; Image 2.5 Flash cílí na produkční propustnost přibližně za třetinu nákladů (tvrzení ze session).
  • U Transcribe 1.5 se uvádí, že je nejpřesnější napříč 43 jazyky a až 5× rychlejší než konkurenční modely, a že se integruje napříč produkty Microsoft (např. Copilot v Teams, GitHub, Dynamics 365).
  • Voice 2 přidává jemnozrnné řízení emocí a variantu Flash zaměřenou na latenci pod 150 ms pro hlasové agenty (tvrzení ze session); klonování hlasu je demonstrováno tak, že vyžaduje jen několik sekund zdrojového audia.
  • Code 1 Flash je popisován jako výchozí kódovací model dodávaný v GitHub uvnitř VS Code (tvrzení ze session).
  • Detaily Thinking 1: mixture-of-experts, 35B aktivních parametrů (~1T celkem), kontext 256K, trénováno „from scratch“ bez distilace; používá RL založené na GRPO a samostatný bezpečnostní bezpečnostní RL výstup.
API a SDK
  • Microsoft Foundry — Místo, kde mají být Image 2.5, Voice 2 a Transcribe 1.5 „dnes“ dostupné; Thinking 1 má být dostupné malé skupině zákazníků v privátním preview, s plánovaným rozšířením.
  • Microsoft Frontier Tuning · announced — Workflow pro ladění/trénink popisovaný tak, že běží uvnitř zabezpečeného tenantu s využitím dat a kontextu organizace (M365, Azure Fabric), s nasazením přes Foundry nebo Copilot a s iterativním zlepšováním na základě reálného používání.
  • GitHub Copilot in VS Code — Code 1 Flash je popisován jako dostupný a dodávaný jako výchozí model v rámci GitHub uvnitř VS Code.
Co můžete postavit
  • Vysoce věrná úprava obrázků s cílenými úpravami oblastí (např. přidání objektů, změna osvětlení) pomocí Image 2.5; generování ve velkém objemu pomocí Image 2.5 Flash.
  • Hlasoví agenti s nízkou latencí pomocí Voice 2 Flash (tvrzení pod 150 ms) a expresivní generování řeči s řízením emocí (např. vřelé/urgentní/radostné).
  • Klonování hlasu z několika sekund audia pomocí Voice 2 (tvrzení ze session).
  • Vícejazyčný speech-to-text napříč 43 jazyky, navržený pro hlučná prostředí, akcenty, oborovou terminologii a více mluvčích, pomocí Transcribe 1.5.
  • Agentní kódovací úlohy ve vysokém tempu pomocí Code 1 Flash ve VS Code.
  • Soukromé, tenantově oddělené ladění modelů MAI pro doménové workflow (uvedený příklad: generování reportů o kvalitě produktu z diskusí degustátorského panelu).
Kód a CLI: MAI PlaygroundMicrosoft FoundryMicrosoft.AI (model cards, API documentation, pricing)GitHub CopilotVS CodeBase10OpenRouterFireworks
Microsoft for StartupsMicrosoft FoundryAI Toolkit
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM331 Demo Z přepisu

Proměňte API, nástroje a data ve skutečné zrychlení práce agentů

Chu Lahlou

Tato ukázka předvádí, jak Azure Content Understanding v Microsoft Foundry převádí neuspořádaný, multimodální podnikový obsah (PDF, dokumenty Office, obrázky, zvuk, video) do strukturovaných výstupů připravených pro agenty, včetně groundingu a skóre spolehlivosti. Prochází aplikaci pro reakci na incident s přerušením optického vlákna, kde se extrahovaný obsah používá pro diagnostiku a vyslání zásahu, a poté ukazuje přesnější orchestrace prostřednictvím Content Understanding context provider v Microsoft Agent Framework (včetně práce s přílohami a vícekolové cache).

Co je nového
  • Předpřipravený analyzátor Content Understanding „document search“ extrahuje rozvržení i vložené prvky (tabulky, obrázky, značky výběru, čárové kódy/QR kódy, podpisy) pro následné použití agentem/RAG
  • Portál Foundry obsahuje Content Understanding Playground s předpřipravenými analyzátory a JSON výstupem, který zahrnuje offsety/délky a ohraničující rámečky pro dohledatelnost/citování
  • Content Understanding podporuje vlastní analyzátory definované schématem (název pole, typ/metoda, popis v přirozeném jazyce), včetně odvozených polí, která vyžadují uvažování/koroboraci
  • Klasifikátor dokáže identifikovat kategorie dokumentů a automaticky směrovat dokumenty do předpřipravených/vlastních analyzátorů pro jediné volání v pipeline classify→route→extract
  • Integrace Microsoft Agent Framework prostřednictvím Content Understanding context provider dokáže automaticky zpracovat přílohy ještě předtím, než se dostanou k LLM, a znovu použít výsledky z cache v navazujících kolech
  • Poznámky ve slidech: zlepšení kvality extrakce tabulek „přijde v červenci“
API a SDK
  • Azure Content Understanding SDK (Python) — Inicializujte klienta pomocí endpointu prostředku Foundry/Azure a přihlašovacích údajů; volejte předpřipravené analyzátory (např. document search) a nasazujte/spouštějte vlastní analyzátory a klasifikátory pro pipeline classify+route+extract.
  • Content Understanding Studio / Playground (Foundry portal) — No-code UI pro spouštění předpřipravených analyzátorů (včetně audia/videa) a kontrolu strukturovaných JSON výstupů s ohraničujícími rámečky/offsety pro grounding a citace.
  • Microsoft Agent Framework — Použijte Content Understanding context provider k detekci a zpracování příloh v agentním cyklu a k předání strukturovaných výstupů zpět do konverzace; v ukázce podporuje vícekolovou cache.
  • Agent Framework Foundry chat client — Chat klient použitý v ukázce ke spuštění agenta s instrukcemi plus Content Understanding context provider a více přílohami.
Co můžete postavit
  • Automatizovat reakci na incident extrakcí a korelací důkazů z více příloh (dokumenty, obrázky, zvuk, video) pro diagnostiku hlavní příčiny a vytvoření plánu/e-mailu pro vyslání zásahu
  • Spouštět multimodální předzpracování (OCR/rozvržení + přepisy + popisy obrázků), aby LLM mohl uvažovat nad zachovanými tabulkami/obrázky a vloženými prvky
  • Definovat vlastní pole připravená pro rozhodování (např. naléhavost, rozhodnutí o rozpočtu) pomocí vlastních schémat a extrahovat/vypočítat je z dokumentů
  • Klasifikovat neznámé příchozí dokumenty a automaticky je směrovat do správného analyzátoru, aby se v produkčních pipelinech omezila větvící logika
  • Integrovat zpracování příloh do konverzací agenta pomocí context provider v Agent Framework a vyhnout se opakovanému předzpracování při navazujících dotazech
Kód a CLI: aka.ms/build26-DEM331aka.ms/foundry/discordaka.ms/agentsleague/aisf
APIFoundry IQMicrosoft FoundryGovernanceAgent ObservabilityGrounding
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM341 Demo Z přepisu

Jakýkoli agent, jakýkoli cloud: standardizované trasování s Foundry+OpenTelemetry

Nagkumar Arkalgud, Hanchi Wang

Tato ukázka předvádí, jak Microsoft Foundry Observability používá sémantické konvence OpenTelemetry GenAI k zajištění jednotného prostředí trasování napříč heterogenními agenty běžícími na různých cloudech a ve frameworkách. Řečníci projdou instrumentací volání modelů/nástrojů, spojováním cross-cloud tras do jednoho pohledu a využitím pracovních postupů monitorování a vyhodnocování řízených trasami k diagnostice výpadků, latence a nárůstů nákladů.

Co je nového
  • Foundry Observability dokáže spojit end-to-end, cross-cloud vykonávání agentů do jednotné trasy, pokud agenti emitují OpenTelemetry spany pomocí sémantických konvencí GenAI
  • Nativní agenti ve Foundry mají vestavěnou instrumentaci Microsoft OpenTelemetry Distro; externí agenty lze automaticky instrumentovat pomocí krátkého inicializačního úryvku
  • Foundry Observability je postavené na Azure Monitor a Azure Application Insights, přičemž trasy jsou ukládány v Azure Monitor
  • Foundry podporuje zobrazení tras a vyhodnocování založené na trasách nejen pro sémantické konvence OpenTelemetry GenAI, ale také pro formáty OpenInference a OpenLLMetry
API a SDK
  • OpenTelemetry Generative AI semantic conventions — Společné schéma trasování pro názvy agentů, volání modelu a klíčové události napříč frameworky, aby Foundry mohlo trasy konzistentně korelovat a analyzovat
  • Microsoft OpenTelemetry Distro — Jednotné SDK/distro pro instrumentaci agentních frameworků ve více jazycích; podporuje auto-instrumentaci a export do Azure Monitor přes connection string
  • Azure Monitor — Základní úložiště/analytická vrstva pro trasy ve Foundry Observability; integruje se se stávajícími workflow v Azure Monitor
  • Azure Application Insights — Podkladová telemetrická komponenta používaná Foundry Observability (přes Azure Monitor) pro trasování/monitorování
Co můžete postavit
  • Instrumentovat stávajícího agenta (volání modelu + nástrojů) pomocí OpenTelemetry bez změny logiky agenta a zobrazit trasy ve Foundry
  • Zaregistrovat externě hostované agenty (např. na GCP/AWS) ve Foundry a korelovat jejich telemetrii pomocí ID agenta
  • Spustit multi-agent, multi-cloud orchestrátor, který směruje požadavky na specializované agenty, a vidět celý workflow jako jednu trasu
  • Ladit problémy se získáváním ve stylu RAG kontrolou spanů nástrojů a jejich metadat (dotazy a získaný obsah) v trase
  • Monitorovat vzorce živého provozu, rozdělení latence, využití tokenů a odhadované náklady a vyšetřovat nárůsty nebo změny chybovosti
  • Spouštět vyhodnocování založené na trasách a přejít přímo z neúspěšného eval do související trasy, abyste diagnostikovali, co se pokazilo
Kód a CLI: https://github.com/microsoft/Build26-DEM341-any-agent-any-cloud-standardized-tracing-with-foundry-and-opentelemetryaka.ms/build26-DEM341ai.azure.comaka.ms/ai/discordcurl
ObservabilityMicrosoft FoundryResponsible AITracingOpen Telemetry
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM345 Demo Z přepisu

Od promptu k aplikaci: tvorba Windows aplikací s podporou AI

Nikola Metulev, Lei Xu

Praktická ukázka krok za krokem, jak vytvořit desktopovou aplikaci ve WinUI s využitím dovedností GitHub Copilot CLI a vývojářských nástrojů pro Windows zaměřených na práci z terminálu. Přednášející ukazují kompletní end-to-end postup pro běh lokální AI (přepis, sumarizace pomocí LLM a vyhledávání snímků ve videu) i pro přípravu a optimalizaci modelů tak, aby běžely efektivně přímo na zařízení přes Windows ML a Windows AI APIs.

Co je nového
  • Plugin WinUI pro GitHub Copilot CLI s dovednostmi specifickými pro WinUI (návrh, workflow, balení, code review, nastavení)
  • Nové šablony WinUI .NET, které lze spouštět z CLI jako balenou aplikaci (podobně jako Visual Studio F5, ale přes příkazový řádek)
  • Nové CLI pro vývoj Windows aplikací: Winapp (balení/identita a další příkazy pro vývoj Windows aplikací)
  • Nový nástroj oznámený během session: WinML CLI pro zjednodušení exportu/analyzování/optimalizace (a volitelně kvantizace/kompilace) modelů pro zařízení s Windows
  • Winapp UI nástroje pro agenty pro inspekci UI, vyvolávání ovládacích prvků a pořizování screenshotů pro automatizované funkční ověřování
API a SDK
  • GitHub Copilot CLI — Používá se s pluginy/dovednostmi pro generování a iteraci nad aplikací ve WinUI z terminálu.
  • WinUI — UI framework použitý pro vytvoření ukázkové desktopové aplikace.
  • Foundry Local / Microsoft Foundry on Windows — Součást Windows AI stacku používaná pro běh lokálního jazykového modelu v ukázkové aplikaci.
  • Windows ML — Funkce platformy Windows zmiňovaná pro lokální běh AI úloh a pro přípravu modelů přes Windows ML model kit.
  • Windows AI APIs — API platformy Windows zmiňovaná pro integraci on-device AI primitiv (např. jazykových modelů) do aplikací.
  • WinML CLI · announced — Sada CLI nástrojů pro export modelů (např. z Hugging Face), analýzu podpory operátorů, generování konfiguračních souborů pro optimalizace, optimalizaci modelů a spouštění výkonnostních testů; podporuje více execution providerů (CPU/GPU/NPU).
Co můžete postavit
  • Vytvoření desktopové aplikace ve WinUI primárně z terminálu pomocí dovedností a šablon Copilot CLI
  • Spuštění plně offline přepisu s lokálním modelem (Whisper) uvnitř desktopové aplikace pro Windows
  • Použití lokálního jazykového modelu (přes Foundry Local) pro sumarizaci nebo zpracování médií lokálně/offline
  • Příprava modelu z Hugging Face pro Windows exportem/konverzí do ONNX, analýzou grafových operátorů a aplikací optimalizací přes WinML CLI
  • Spouštění lokální inference ve výchozím nastavení na NPU na Copilot+ PC, při současném ponechání GPU volného pro jiné úlohy
  • Implementace „vyhledávání ve videu“ pomocí vzorkování klíčových snímků, výpočtu embeddingů a seřazení shod vůči textovému dotazu
Kód a CLI: copilot plugin listcopilot plugin install winuiskills listdotnet new winuiWinappwinui searchWinMDWinapp UI inspectWinapp UI invokeWinML exportWinML analyze --optim-config <file>.jsonWinML optimizeWinML perf
AIAPIDeveloperLocal AIWindowsMicrosoft Foundry
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP383 Demo Z přepisu

Přesuňte AI workflow z testu do produkce v Microsoft Foundry

Vignesh Sridhar

Tato ukázka provází použitím open-source inferencování modelů od Fireworks AI v Microsoft Foundry – od úvodního vyhledání modelu a serverless testování až po single-tenant provisioned nasazení. Ukazuje porovnání modelů vedle sebe, uložení vybraného modelu jako agenta, spuštění evaluací na agent harness a následné publikování přes webový náhled nebo použití vygenerovaných úryvků kódu a projektových endpointů.

Co je nového
  • Fireworks AI je integrováno jako poskytovatel modelů v Microsoft Foundry a zpřístupňuje multi-tenant modely i single-tenant provisioned nasazení.
  • Ukázané workflow ve Foundry: nasaďte open model, porovnejte výstupy dvou modelů, uložte vybraný model jako agenta, spusťte evaluace na plném agent harness a poté publikujte přes webový náhled nebo volejte přes úryvek kódu / projektový endpoint.
  • Podpora pro přinesení vlastních fine-tuned vah: zaregistrujte vlastní model ve Foundry, vytvořte nasazení a směrujte inferenci přes serving stack od Fireworks.
API a SDK
  • Microsoft Foundry model deployments (data zone standard / provisioned throughput) — Ukázané možnosti nasazení pro inferenci: multi-tenant serverless endpoint pro testování a možnosti provisioned throughput pro vyhrazené/single-tenant produkční workloady, včetně kalkulačky PTU.
  • Foundry Agents (Save as agent / Call agent) — Uložte model jako agenta, vyhodnoťte agent harness a poté publikujte přes náhled webové aplikace nebo vyvolejte přes vygenerované úryvky kódu pomocí projektového endpointu a API key.
  • Foundry evaluations (matrix configurator + judge model) — Spouštějte evaluace nad datasetem (příklad: 50 řádků) proti celému agent harness s volitelnými kritérii a LLM judge (uvedený příklad: „GPT-4o mini“).
Co můžete postavit
  • Zprovozněte serverless endpoint pro open model, abyste před uvedením do produkce mohli rychle dělat experimenty/evaluace.
  • Přejděte na vyhrazené single-tenant nasazení s provisioned throughput a kalkulačkou dimenzování PTU.
  • Proveďte A/B porovnání dvou open modelů ve Foundry UI se stejným promptem a zvažte latenci vs. kvalitu odpovědi / využití tokenů.
  • Vytvořte agenta pro code review a testujte problémy, jako jsou rizika SQL injection a hard-coded secrets.
  • Vyhodnoťte agent harness (prompt + potenciální volání nástrojů) proti vlastnímu datasetu a sledujte metriky (např. relevance, koherence, groundedness).
  • Publikujte agenta do jednoduchého webového UI náhledu nebo jej integrujte do externích Python workflow přes projektový endpoint a API key.
Kód a CLI: Python code snippets in Foundry 'Call agent' tab (project endpoint + API key)
AIAzureMicrosoft Foundry
Stránka přednášky ▶ Záznam
LAB513 Lab Z anotace

Vytvoření AI aplikace pomocí Azure SQL Hyperscale, Fabric a Foundry

Matt Calder, Someleze Diko

Tato laboratoř provede vytvořením AI asistenta pro FAQ s využitím vektorového vyhledávání v Azure SQL Database podle vzoru Retrieval-Augmented Generation (RAG) s využitím Azure OpenAI Service. Zahrnuje také použití GitHub Copilot pro urychlení práce s T-SQL, zrcadlení dat do Microsoft Fabric (OneLake) pro analytiku, aplikaci správy a řízení dat pomocí Microsoft Purview a orchestrace workflow pomocí Microsoft Foundry Agents.

API a SDK
  • Azure SQL Database vector search — Ukládání a dotazování embeddingů v Azure SQL Database pro podporu RAG retrieval pro asistenta FAQ.
  • Azure OpenAI Service — Generování odpovědí pro asistenta FAQ pomocí RAG s kontextem získaným z Azure SQL Database.
  • Microsoft Fabric (OneLake) — Zrcadlení dat z Azure SQL do OneLake pro analytické workflow.
  • Microsoft Purview — Aplikace kontrol správy a řízení dat na data používaná napříč aplikací a analytickým workflow.
  • Microsoft Foundry Agents — Orchestrace workflow pro AI asistenta a související datové kroky.
  • GitHub Copilot — Urychlení vývoje v T-SQL při vytváření řešení.
Co můžete postavit
  • Vytvoření AI asistenta pro FAQ pomocí RAG s vektorovým vyhledáváním v Azure SQL Database a Azure OpenAI Service
  • Tvorba a iterace T-SQL pro aplikaci s využitím GitHub Copilot
  • Zrcadlení provozních dat z Azure SQL do Microsoft Fabric (OneLake) pro analytiku
  • Aplikace správy a řízení dat v řešení pomocí Microsoft Purview
  • Orchestrace end-to-end workflow AI asistenta pomocí Microsoft Foundry Agents
Azure SQL HyperscaleMicrosoft FoundryCP&DData
Stránka přednášky
LAB540 Lab Ze slidů

Sledujte, optimalizujte a chraňte své hostované agenty v Microsoft Foundry

Nitya Narasimhan, Filisha Shah

Tento lab se zaměřuje na to, proč selhání agentů často unikají tradičnímu monitoringu a jak Microsoft Foundry Observability cílí na tyto mezery. Pokrývá tvorbu kontextově specifických evaluačních sad (automaticky generované evaluátory a testovací datasety), jejich napojení na workflow hostovaných agentů přes skills/MCP tooling a následné škálování kvality pomocí průběžné evaluace, analýzy navázané na trace a adaptivního red teamingu.

Co je nového
  • Microsoft Foundry Observability se prezentuje jako end-to-end viditelnost, kvalita a kontrola pro produkční AI (evaluate, monitor, trace, govern, optimize).
  • Kontextově specifické evaluační sady lze vytvářet pomocí automaticky generovaných evaluátorů a testovacích datasetů.
  • Evaluaci lze zapojit do vývojářských workflow pro hostované agenty prostřednictvím skills/MCP tooling.
  • Kvalitu lze škálovat pomocí průběžné evaluace, analýzy navázané na trace a adaptivního red teamingu.
API a SDK
  • Microsoft Foundry Observability — Popsané schopnosti pro vyhodnocování, monitoring, tracing, governance a optimalizaci produkční AI/agentů.
  • MCP tooling (for hosted agents) — Tooling zmiňovaný jako součást napojení evaluačních sad do vývojářských workflow prostřednictvím skills/MCP.
  • Agent 365 — Vrstva správy zmiňovaná pro observability, zabezpečení a governance pomocí Agent ID.
Co můžete postavit
  • Nastavte pro agenta kontextově specifické evaluační sady pomocí automaticky generovaných evaluátorů a testovacích datasetů.
  • Průběžně vyhodnocujte hostované agenty a používejte výsledky jako průběžné signály kvality.
  • Laděte a optimalizujte agenta v produkčním prostředí pomocí analýzy navázané na trace.
  • Spouštějte vůči agentům adaptivní red teaming a sledujte výsledky spolu s trace/evaluacemi.
  • Provozujte řízený životní cyklus agenta, kdy vyvíjíte v GitHub a spouštíte/optimalizujete ve Foundry.
Kód a CLI: aka.ms/build26-LAB540ai.azure.comaka.ms/build/foundrydiscordaka.ms/ai/discord
ObservabilityMicrosoft FoundryResponsible AIEvaluations
Stránka přednášky
OD836 Pre-recorded Z přepisu

Ukázková prohlídka Foundry portal pro vývojáře AI

Carlotta Castelluccio​, Nitya Narasimhan

Tato session provede vytvořením agenta asistenta pro maloobchodní nakupování v Microsoft Foundry portal, od řízeného nastavení projektu a prototypování v playgroundu přes výběr modelu, iterace promptů a grounding pomocí podnikových souborů. Zaměřuje se na funkce portálu, které doplňují přístup code-first: průzkum katalogu modelů, porovnání verzí, trasování a vyhodnocování pro diagnostiku chování a regresí před přechodem k monitoringu v produkci.

Co je nového
  • Řízený průvodce ve Foundry portal může z UI vytvořit resource group, Foundry resource, Foundry project a prvního agenta
  • Noví agenti jsou ve výchozím stavu nasazeni s GPT-4.1 a navíc s nasazením modelu pro textové embeddingy ("text embedding three large")
  • Agent playground podporuje vestavěné nástroje včetně Web search a Code Interpreter (Python sandbox)
  • Traces lze zapnout připojením Application Insights + Log Analytics workspace k agentovi
  • Odpovědi agenta lze skórovat vestavěnými metrikami vyhodnocování napříč kvalitou a bezpečností (např. Task Adherence, Intent Resolution, Coherence, Relevance, Under Attack)
  • Vyhledávání v katalogu modelů zahrnuje leaderboards, grafy kompromisů a porovnání modelů pro nasazení vybraného modelu do projektu; Model Router může automaticky vybírat backendové modely podle složitosti promptu
API a SDK
  • Microsoft Foundry portal (ai.azure.com) — UI v prohlížeči pro vytváření projektů/agentů, konfiguraci modelů/nástrojů/znalostí, náhled aplikací a kontrolu traces/vyhodnocení.
  • Application Insights — Připojuje se k agentovi pro sběr a kontrolu traces (vstupy/výstupy, metadata, volání nástrojů).
  • Log Analytics workspace — Vytváří se spolu s Application Insights pro podporu logování a procházení logů/traces pro agenta.
  • Model Router (Azure Foundry model) — Nasaditelný modelový endpoint, který automaticky směruje prompty na vhodný backendový model a který lze kontrolovat přes traces, aby bylo vidět, který model byl zvolen.
Co můžete postavit
  • Prototypovat asistenta s jedním agentem kompletně v prohlížeči (model + instrukce + nástroje) před psaním kódu
  • Porovnat verze agenta vedle sebe se stejnými prompty pro ověření změn promptu/modelu
  • Používat volání nástroje webového vyhledávání pro čerstvé informace (např. počasí) a kontrolovat trace z volání nástrojů
  • Uzemnit (groundovat) agenta v podnikových/produktových datech nahráním souborů pro vytvoření vektorového indexu a použitím file search
  • Vybrat nákladově efektivnější model pomocí leaderboards/grafů kompromisů v katalogu modelů a nasadit jej do projektu
  • Zapnout observabilitu propojením traces do Application Insights a použitím vestavěného vyhodnocovacího skórování pro každou odpověď
Kód a CLI: ai.azure.com
DeveloperMicrosoft FoundryAgent ObservabilityProduction Systems
Stránka přednášky ▶ Záznam
OD851 Pre-recorded Z přepisu

Rozšiřte dosah lokální AI s Windows ML

Maha Bayana, Andrew Leader

Tato přednáška ukazuje, jak spouštět vlastní nebo open-source ONNX modely lokálně ve Windows pomocí Windows ML, se sjednoceným přístupem pro CPU, GPU a NPU. Demo vytváří dashboard pro analýzu sentimentu, který běží v prohlížeči přes ONNX Runtime Web + WebNN, a poté znovu použije stejný model v aplikaci WinUI 3 s balíčky Windows App SDK ML a dynamicky získávanými poskytovateli spouštění.

Co je nového
  • Windows ML CLI: nový nástroj příkazové řádky pro úlohy převodu a optimalizace modelů
  • Windows ML aktualizováno na verzi 2.0, přináší ONNX Runtime 1.24
  • Aktualizace výkonu knihovny Windows ML ORT Gen AI pro rychlejší lokální inferenci LLM ve Windows
  • WebNN aktualizováno tak, aby ve Windows používalo Windows ML pro rychlejší hardwarově akcelerovanou inferenci v Edge/Chrome
  • Modulární poskytovatelé spouštění (plugin-based execution providers) aktualizováni kvůli výkonu a snazšímu použití napříč verzemi runtime
API a SDK
  • Windows ML — Spouštění ONNX modelů lokálně ve Windows napříč CPU/GPU/NPU; podporuje Windows 10+ a více jazyků aplikací i typů nasazení.
  • Windows ML CLI (WinML CLI) · announced — Nástroj příkazové řádky pro zjištění/export podporovaných modelů a provádění převodu/optimalizace modelů pro Windows ML.
  • ONNX Runtime Web — Spouštění ONNX modelů ve webových aplikacích; v této přednášce používá na pozadí WebNN pro akceleraci.
  • WebNN · preview — Webové API používané (přes ONNX Runtime Web) k akceleraci inference modelů v Edge/Chrome; popsané jako ve vývojářském preview a vyžadující preview přepínače.
  • Windows App SDK ML — Balíčky pro aplikace WinUI 3, které do nativní aplikace Windows přidávají WinML a ONNX Runtime.
  • AI Dev Gallery app — Aplikace s ukázkami AI modelů běžících lokálně přes Windows ML, včetně ukázek kódu.
  • Microsoft Foundry on Windows — Prezentováno jako zastřešení pro lokální AI řešení včetně Windows ML, Foundry Local a Windows AI APIs.
  • Foundry Local — Lokální AI modely připravené k použití, které jsou předem optimalizované a instalované systémově (bez nutnosti znalostí ML).
  • Windows AI APIs — Předpřipravené AI modely/API pod Foundry Local; předem optimalizované a instalované systémově.
Co můžete postavit
  • Převést model PyTorch do ONNX (přes WinML CLI nebo PyTorch) a spouštět jej lokálně pomocí Windows ML
  • Optimalizovat ONNX model pro konkrétní hardware (GPU/NPU) a stále jej spouštět široce díky záložnímu běhu na CPU
  • Spouštět analýzu sentimentu kompletně na zařízení ve webové aplikaci pomocí ONNX Runtime Web + WebNN
  • Přepnout webovou zátěž z CPU na NPU změnou kontextu zařízení WebNN
  • Vytvořit desktopovou aplikaci WinUI 3, která používá stejný ONNX model a cílí na konkrétního poskytovatele spouštění (např. QNN na NPU)
  • Vytvořit plovoucí překryv (vyskakovací graf) v nativní aplikaci Windows při inferenci na NPU
Kód a CLI: WinML Hub (Windows ML CLI command)export (Windows ML CLI command)npm install onnxruntime-webimport ORT from 'onnxruntime-web/experimental'pythonserver.pyORT.InferenceSession.CreateFindAllProviders APIEnsureReadyAsync APITryRegister APIGetEPDevices APIAppendExecutionProvider(s) APIAddSessionConfigEntry API (disable CPU fallback)SetExecutionPolicySetEPPolicyaka.ms/WindowsML
AIAPIDeveloperLocal AIWindowsMicrosoft Foundry
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP922 Pre-recorded Z přepisu

Vyvíjejte konverzační vyhledávání bez nutnosti přestavět aplikaci

Greg Crist

Tato ukázka demonstruje, jak může Elastic Agent Builder navrstvit konverzační prostředí poháněné LLM na existující e‑commerce vyhledávací aplikaci s využitím retrievalu z produktového katalogu postaveného na Elastic. Řečníci připojí hostovaný model nasazený přes Microsoft Foundry v Azure, sestaví workflow/nástroje (včetně volání podložených MCP) a následně výsledného agenta integrují do aplikace React + FastAPI přes API.

Co je nového
  • Elastic Agent Builder je nyní obecně dostupný (dříve v technickém preview).
  • Elastic Agent Builder umí vytvořit Azure connector pro použití modelu nasazeného v Microsoft Foundry (URI + API key); v ukázce je nasazení Mistral Large.
  • Workflow v Agent Builder podporují ošetření selhání na úrovni kroků pomocí opakovaných pokusů a prodlev a také logování výstupů workflow.
  • Nástroje a agenti vytvoření v Elastic Agent Builder jsou dostupní přes API pro integraci do existujících aplikací.
API a SDK
  • Azure OpenAI — Zmiňováno jako možnost hostovaného modelu pro integraci s Elastic Agent Builder pro konverzační vyhledávání.
  • Microsoft Foundry (model deployment) — Použito k nasazení základního modelu a získání cílového URI a klíče, které se následně nastaví v Azure connectoru v Elastic Agent Builder.
  • Elastic Agent Builder (Agents API) · ga — Agenty sestavené v Agent Builder lze volat z externích aplikací přes API key; ukázka zahrnuje vygenerování příkladového Python requestu na agenta Trip Planner.
  • Elastic ESQL — Použito jako typ nástroje pro dotazování uživatelského clickstreamu/afinity v rámci toku uvažování agenta.
  • Elastic Inference Service — Vytváří vektory z názvů/popisků produktů, aby umožnil sémantické/hybridní vyhledávání v produktovém katalogu.
  • Elastic MCP tool type · preview — Typ nástroje pro řetězení nástrojů do komplexního workflow; je popisován jako v tech preview.
Co můžete postavit
  • Přidejte do existujícího e‑commerce vyhledávacího UI konverzační, na datech ukotvené Q&A o produktech bez kompletní přestavby.
  • Nasaďte hostovaný LLM v Microsoft Foundry a připojte jej k Elastic přes Azure connector (URI + API key).
  • Sestavte agenta, který kombinuje sémantické vyhledávání produktů, afinitu z uživatelského clickstreamu, dohledání profilu v CRM a kontroly počasí/bezpečnosti.
  • Zpřístupněte schopnosti agenta backendu webové aplikace přes API key a volejte je ze služby FastAPI.
  • Použijte opakované pokusy/prodlevy ve workflow a logování, aby byla externí volání nástrojů použitelnější pro produkční provoz.
Kód a CLI: Visual Studio CodePython (requests library)FastAPIReactElastic Agent Builder documentationGitHub repo for the Wayfinder Supply web app (name referenced; URL not provided in transcript)
AzureObservabilityGitHub CopilotGitHubFoundry IQFoundry Agents
Stránka přednášky ▶ Záznam

GitHub Copilot & developer AI

BRK201 Breakout Ze slidů

Multiagentní vzory ve VS Code, které se z dokumentace nenaučíte

Pierce Boggan, Kent C. Dodds, Burke Holland, Julia Kasper, Harald Kirschner, Chris Reddington

Tato sekce se zaměřuje na praktické vzory pro orchestraci více agentů ve VS Code napříč lokálními, background a cloudovými prostředími. Zdůrazňuje, jak rozdělovat práci mezi agenty (fork vs. delegate) a jak ověřovat kvalitu, když na jedné kódové bázi přispívá více agentů.

Co můžete postavit
  • Orchestrace paralelní práce agentů napříč lokálními, background a cloudovými prostředími v rámci pracovního postupu ve VS Code
  • Rozdělení rozsáhlejších inženýrských úloh na části vhodné pro agenty a volba mezi forkingem vs. delegováním
  • Nastavení pracovního postupu pro ověřování kvality, když více agentů současně vytváří změny
Kód a CLI: aka.ms/VSCode/Learnaka.ms/VSCode/Liveaka.ms/AwesomeCopilotaka.ms/build/evalsaka.ms/terminallive/day1aka.ms/terminallive/day2aka.ms/VSCode/Livestage
DeveloperGitHub CopilotGitHubVisual Studio CodeVS CodeGitHub Copilot CLI
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK204 Breakout Z přepisu

Co jsme se naučili při týdenním vydávání VS Code (aniž bychom rozbili všechno)

Pierce Boggan, Josh Spicer, Anna Soracco

Tým VS Code vysvětluje, jak přechod z měsíčních na týdenní vydání zvýšil provozní zátěž (issues, PRs, regrese) a vynutil změny v plánování, nástrojích pro inner loop a automatizaci v inženýrství. Sdílí konkrétní postupy, jako je ověřování UI založené na PR přes component browser, agent skills pro kontrolu regresí výkonu a AI pipeline, které triážují issues a převádějí chybovou telemetrii na návrhy oprav s přiřazeným vlastníkem. Důraz je na udržení vysoké kvality a výkonu při zrychlování průtoku změn.

Co je nového
  • VS Code přešel ze stabilních měsíčních na týdenní vydání (přechod začal zhruba v únoru 2026) a přidal staged rollouts s možností rollouts zmrazit, když se objeví problémy
  • Vrstvená AI pipeline pro triáž issues: filtrování (spam/outage/meta, dedup, prompt-injection gating), obohacení (překlad, request-more-info, návrhy duplicit) a přiřazení přes analýzu ownership pomocí git historie
  • Pipeline pro regrese chyb, která shlukuje telemetrii do nových error fingerprints, zakládá GitHub issues, přidává kontext blame/commit a generuje návrhy oprav a návrhy vlastníků
  • Component Browser pro spouštění UI komponent VS Code mimo plný product build, což umožňuje ověřování založené na PR pomocí fixtures/screenshots pro rychlé zachycení regresí
  • VSC-Bench: interní offline evaluation harness pro rozhodnutí, zda jsou modely/změny harness připravené pro VS Code, s použitím reálných úloh a metrik (correctness, token cost, effort, latency)
API a SDK
  • Copilot SDK — Používá se k pohonu částí pipeline pro regrese chyb, která zakládá GitHub issues a generuje návrhy oprav/návrhy vlastníků.
  • Copilot API — Je popisováno jako API gateway, do kterého tým před uvedením onboarduje modely a následně proti němu ladí prompty/experimenty.
  • vscode-errors MCP server — Je zmiňován jako součást pipeline pro regrese chyb používané k vytváření GitHub issues a návrhů oprav.
Co můžete postavit
  • Přechod z měsíčního na týdenní vydávání snížením velikosti batch a přidáním rychlejších signálů regresí po vydání (issues + telemetrie používání/chyb)
  • Automatizovat triáž GitHub issues ve velkém: detekce spam/outage, návrhy dedup, překlad a automatické přiřazení pravděpodobným vlastníkům
  • Převést produkční error telemetry na realizovatelné pracovní položky: shlukovat chyby, najít nové fingerprints, založit GitHub issues, přiložit blame kontext, navrhnout opravy
  • Přidat UI ověřování orientované na PR vyčleněním UI komponent tak, aby šly spouštět nezávisle, a generováním screenshotů/diffů řízených fixtures
  • Zakódovat expertí postupy do agent skills (např. performance checks), aby se snížila úzká místa u reviewerů a regrese výkonu neproklouzly do týdenních vydání
  • Používat krátkodobé workstreams s DRI a týdenními cíli pro udržení sladění s tím, jak roste throughput
Kód a CLI: /chat-perfaka.ms/VSCode/TeamKitaka.ms/build/evals
DeveloperGitHub CopilotGitHubVisual Studio CodeGitHub ActionsVS Code
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK207 Breakout Z přepisu

GitHub Copilot ve Visual Studio: agenti pro ladění, profilování a testování

Nik Karpinsky, Mads Kristensen, Anisha Pindoria

Tato session předvádí agenty GitHub Copilot ve Visual Studio, kteří jdou nad rámec generování kódu: vytváření testů z kontextu chyby, ladění neúspěšných testů přes debugger a profilování kritických částí kódu za účelem návrhu a ověření optimalizací. Přednášející se zaměřují na profesionální pracovní postupy (C#/.NET a C++) s kontrolami řízení (governance) a důrazem na opravy řízené daty z běhu a výkonu. Zároveň načrtávají roadmapu zahrnující modernizaci, dovednosti agentů, zrychlení buildů, řešení merge konfliktů, sdílenou adopci Copilot SDK a rozšířené možnosti vlastního výběru modelu (bring-your-own).

Co je nového
  • Akce v Test Explorer po kliknutí pravým tlačítkem: „Debug this test with Copilot“ s agentem, který rozumí debuggeru (breakpointy, vyhodnocování výrazů, kontrola paměti) pro nalezení příčiny a opravu selhání
  • Akce po kliknutí pravým tlačítkem: „Profile with Copilot“ pro analýzu trasování, návrh cílených optimalizací, znovuspuštění testů a opětovné profilování k ověření zlepšení
  • Visual Studio přechází na GitHub Copilot CLI SDK (postupné nasazení začíná příští týden ve Visual Studio 2026 Insiders), aby VS/VS Code/CLI sdílely stejný základ SDK a získávaly funkce ve stejnou dobu
  • Roadmapa modernizačního agenta: převod ASP.NET Web Forms (včetně user controls/server controls/components) na Blazor; zmínka o přidání Aspire jako součásti modernizace
  • Roadmapa dovedností agentů: dovednosti vytvořené Microsoftem se budou automaticky aplikovat podle typu projektu/úkolu; dovednosti budou popsané jako markdown soubory a budou open-source / s příspěvky komunity
  • Roadmapa BYOK / volby modelu: „starting very soon“ možnost používat ve Visual Studio libovolný model (lokální nebo v jakémkoli cloudu) s podnikovými kontrolami správy pro omezení povolených modelů/poskytovatelů
API a SDK
  • GitHub Copilot CLI SDK · announced — Plánovaný sdílený základ SDK pro integraci Copilot ve Visual Studio, sladěný s VS Code a Copilot CLI, aby se funkce dostávaly ve stejnou dobu napříč klienty.
  • MCP servers (Copilot access in Visual Studio) — Copilot chat může vyvolávat MCP tools/endpoints (např. nástroj pro work item v Azure DevOps/Azure DevOps Services) s potvrzením uživatele a přihlašovacími údaji pro řízený přístup k externímu kontextu.
Co můžete postavit
  • Generovat unit testy z odkazu na Azure DevOps bug/work item (přes MCP) pro reprodukci pádu před opravou kódu
  • Použít debugger agent k end-to-end ladění neúspěšného testu (nastavit breakpointy, zkontrolovat stav) a aplikovat opravu kódu ověřenou opětovným spuštěním testu
  • Přidat profilování do CI běhů testů pro sběr tras jako příloh k testům, poté je otevřít/analyzovat ve Visual Studio pro zachycení regresí výkonu
  • Profilovat konkrétní unit test a nechat Copilot identifikovat hot paths z dat trasování a implementovat optimalizace, poté změřit před/po opětovným profilováním
  • Modernizovat legacy aplikace ASP.NET Web Forms převodem na Blazor pomocí modernizačního agenta
Kód a CLI: GitHub Copilot CLI SDKVSTest performance collector (NuGet package)MSBuildRoslynVisual Studio 2026 Insiders buildaka.ms/build26/brk207
DeveloperGitHub CopilotGitHubGitHub Copilot CLIVisual StudioDevTools
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK210 Breakout Ze slidů

Budoucnost produktivity vývojářů: Framework EngThrive od Microsoftu v praxi

Tim Bozarth

Tato přednáška představuje framework EngThrive od Microsoftu pro měření a zlepšování produktivity vývojářů v éře AI pomocí tří dimenzí: Speed, Ease a Quality. Zdůrazňuje metriky založené na výsledcích oproti metrikám založeným na aktivitě (např. vyhýbání se „token maxing“) a ukazuje, jak mohou týmy pomocí dashboardů a provozních rytmů identifikovat úzká místa a prosazovat změny. Dvě případové studie ukazují, jak se zaměření na chráněný čas pro hlubokou práci a zlepšení onboardingu až k prvnímu pull requestu může projevit na propustnosti a zkušenosti vývojářů.

Co je nového
  • Framework EngThrive: měření produktivity vývojářů pomocí Speed, Ease a Quality (plus metrika spokojenosti „Thriving“)
  • Základní sada metrik EngThrive: Idea-to-Customer, Time-to-Nth-PR, Innovation Time, Bad Developer Days, PRs-per-Incident, Incident Mitigation Time a ES Satisfaction NSAT
  • „North Star“ programu EngThrive: konzistentní celofiremní metriky developer experience, dashboardy a obchodní procesy pro posílení odpovědnosti a prosazování změn
Co můžete postavit
  • Vytvářejte týmové dashboardy, které sledují výstupní metriky EngThrive (např. idea-to-customer, innovation time, PRs-per-incident), nikoli počty aktivit
  • Zaveďte provozní rytmus EngThrive: vyberte jednu sdílenou metriku, nastavte jasné role s odpovědností a každé dva týdny vyhodnocujte pokrok na základě dat
  • Implementujte iniciativu „Focus Time“ snížením fragmentace kalendáře, zlepšením hygieny schůzek a ochranou bloků hluboké práce v délce 2+ hodin
  • Využijte data z dashboardů k identifikaci a koučování odlehlých týmů s nízkým focus time nebo vysokou mírou rutinní zátěže
  • Zlepšete náběh nových zaměstnanců optimalizací Time-to-First-PR a Time-to-Nth-PR pomocí aktualizací checklistů, dokumentace k PR workflow a školení
Kód a CLI: aka.ms/build/evalsaka.ms/build/evals (session details page referenced for tutorials, resources and code)
DeveloperGitHubDevTools
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRKSP90 Breakout Z přepisu

Přestaňte směrovat docstringy na 70B modely díky on-device AI na Snapdragon

Alberto Martinez, Morris Novello

Tato přednáška tvrdí, že inference pouze v cloudu pro IDE asistenty pro programování je strukturálně neefektivní, protože velká část požadavků (docstringy, drobné úpravy, opravy lint) nepotřebuje 70B+ modely. Představuje tříúrovňový návrh směrování (on-device ≤13B, on-prem 14B–34B, cloud 70B+) řízený rychlým klasifikátorem a záložním mechanismem založeným na entropii, s cílem snížit útratu za cloudové tokeny a zlepšit latenci při ponechání větší části kódu lokálně.

Co je nového
  • Referenční tříúrovňová architektura směrování inference pro asistenty pro programování: on-device (≤13B) → on-prem (14B–34B) → cloud (70B+), s eskalací na základě prahů confidence/entropie
  • Návrh klasifikátoru využívající čtyři primární signály (počet tokenů, hloubka AST, počet cross-file referencí, příznaky bezpečnostních klíčových slov) plus pátý signál pro fallback (logit entropie na výstupu modelu)
  • Doporučení ke kvantizaci pro úlohy s kódem: váhy INT8 s aktivacemi INT16 (INT8w/INT16a), s uvedeným dopadem v benchmarku <5% rozdílu v kvalitě pro skóre komplexity 1–7 (HumanEval/MBPP) a se zhoršením nad skóre 7
  • Publikované úvodní zdroje: GitHub repo, odkaz na architektonický blueprint a odkaz na workload profiler pro odhad míry řešitelnosti na edge a úspor tokenů
API a SDK
  • Foundry Agents — Uvedeno jako tag přednášky; prezentace řeší orchestrátory a směrování agentů konceptuálně, ale v dodaném materiálu nepopisuje konkrétní API.
  • Foundry Local — Uvedeno jako tag přednášky; přednáška se zaměřuje na lokální/on-device směrování inference, ale v dodaném materiálu neuvádí žádné explicitní detaily API Foundry Local.
Co můžete postavit
  • Směrovat požadavky IDE asistenta podle komplexity tak, aby docstringy, boilerplate a malé úpravy běžely on-device, zatímco cross-repo refaktoringy a bezpečnostní audity eskalovaly do vyšších úrovní
  • Vytvořit klasifikátor spravovaný orchestrátorem, který přiřazuje skóre komplexity a vybírá úroveň provedení, s laditelnými prahy pro jednotlivé signály
  • Implementovat záložní mechanismus založený na confidence, který během generování sleduje logit entropii, ukončí nejisté běhy a před vrácením výsledku je přesměruje do vyšší úrovně
  • Profilovat historické logy AI požadavků týmu pro odhad podílu řešitelného na edge a očekávaných úspor cloudových tokenů
  • Vyhodnotit kompromisy kvantizace pro lokální generování kódu (INT8w/INT16a) a nastavit politiku, aby se pro skóre komplexity nad 7 nepoužívala agresivnější kvantizace
Kód a CLI: github.com/microsoft/tiered-inference-routingaka.ms/tiered-inference-blueprintaka.ms/inference-workload-profileraka.ms/build-session-feedback
AI.NETDeveloperGitHubLocal AIWindows
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM305 Demo Z přepisu

GitHub Copilot Anywhere: Vzdálené ovládání CLI do cloudových sandboxů

Ellie Bennett, Denizhan Yigitbas

Session předvádí tři způsoby, jak udržet práci s GitHub Copilot v pohybu napříč zařízeními a prostředími: vzdálené ovládání lokálních session Copilot, spouštění Copilot v izolovaném cloudovém sandboxu a dotazování historie vašich session Copilot pomocí Chronicle. Ukazuje, jak lze session řídit z GitHub Mobile nebo z github.com, jak cloudové sandboxy přetrvávají bez hostitelského počítače a jak může Chronicle převést historii session na prakticky použitelné pokyny (tipy, vyhledávání, standup reporty a zlepšení custom instructions).

Co je nového
  • Cloud sandboxing pro GitHub Copilot je uveden jako public preview
  • Vzdálené ovládání vám umožní řídit lokální session Copilot z aplikace GitHub Mobile a z github.com
  • Cloudové sandboxy poskytují každé session Copilot izolované cloudové prostředí s říditelným přístupem k nástrojům, souborovému systému a síti
  • Cloudové sandboxy přetrvávají díky implicitnímu snapshotu, když Copilot přejde do nečinnosti; výpočetní výkon se škáluje dolů na 0 a později se obnoví ze snapshotu
  • Chronicle poskytuje dotazovatelnou historii vašich session Copilot napříč klienty, dostupnou přes "/chronicle"
API a SDK
  • GitHub Copilot CLI — Spouští Copilot v terminálu, včetně session se vzdáleným ovládáním a cloudovým sandboxem.
  • GitHub Copilot cloud sandboxing · preview — Spouští session Copilot v izolovaném cloudovém prostředí, které lze obnovit ze snapshotů a řídit přes web/mobil.
  • Copilot Remote Control — Umožňuje řídit lokální session Copilot z jiného zařízení (GitHub Mobile nebo github.com) při zachování oprávnění k repozitáři.
  • Chronicle — Indexuje historii vašich session Copilot napříč klienty, aby poskytoval tipy, vyhledávání, standup reporty a zlepšení custom instructions přes "/chronicle".
Co můžete postavit
  • Řiďte lokální session GitHub Copilot CLI z telefonu pomocí aplikace GitHub Mobile přes odkaz z QR kódu
  • Pokračujte v session Copilot z github.com, když se vzdálíte od terminálu
  • Spusťte práci s Copilot v cloudovém sandboxu, aby session pokračovala i v případě, že se notebook odpojí nebo vypne
  • Použijte cloud agent policies (pravidla firewallu / povolení) na sandboxované session Copilot v rozsahu repozitáře
  • Vygenerujte standup report z vaší aktivity v Copilot pomocí Chronicle
  • Vyhledávejte napříč předchozími session Copilot a získejte návrhy na zlepšení vašich custom instructions přes Chronicle
Kód a CLI: remote onremote offremote showkeep alive on--cloud/chronicleChronicle tips
DeveloperGitHub CopilotGitHubGitHub ActionsGitHub EnterpriseGitHub Copilot CLI
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM351 Demo Ze slidů

AI Skills Navigator: Zrychlete rozvoj technických dovedností pomocí personalizovaného učení

Shreenidhi Bindinganavile Ramanuja, Matt Erni

Tato ukázka představuje AI Skills Navigator jako agentní vzdělávací prostředí pro budování kariérních dovedností, určené jak pro jednotlivce, tak pro organizace. Zdůrazňuje integraci s Copilot a personalizované formáty učení (krátké lekce, shrnutí ve stylu podcastu a týmové učení) a také odkazy, jak začít, a související akce.

Co je nového
  • AI Skills Navigator je prezentován jako „agentní vzdělávací prostředí“ pro rozvoj dovedností pro jednotlivce i organizace
  • Je uveden odkaz pro začátek: aka.ms/ASN
  • Je propagován AI Skills Fest (8.–12. června 2026) s registračním odkazem: aka.ms/AISkillsFest
Co můžete postavit
  • Personalizujte technické vzdělávání podle preferovaného formátu (krátké lekce nebo shrnutí ve stylu podcastu)
  • Podpořte průběžné vzdělávání ve velkém měřítku v rámci organizace
  • Učte se společně se svým týmem pomocí sdíleného vzdělávacího prostředí
  • Využijte integraci s Copilot pro podporu rozvoje dovedností
Kód a CLI: aka.ms/ASNaka.ms/AISkillsFestaka.ms/build/evals
AICopilotPersonalization
Stránka přednášky ▶ Záznam
OD855 Pre-recorded Z přepisu

Zrychlení produktivity vývojářů s Windows 365

Roop Kiran Chevuri, Phil Gerity

Tato relace ukazuje, jak Windows 365 Cloud PCs snižují tření při nastavování vývojového prostředí díky předkonfigurovaným vývojářským image, přístupu nezávislému na zařízení přes Windows App a centrálně řízenému zřizování v Intune. Zároveň staví Windows 365 do role spouštěcí vrstvy pro AI a agenty, včetně Windows 365 for Agents (GA) s nástroji MCP a integrací Agent 365, aby agenti mohli ovládat aplikace ve Windows s podnikovými kontrolami.

Co je nového
  • Windows 365 nyní podporuje vývojářský konfigurační image Windows 11 (public preview)
  • Windows 365 for Agents je obecně dostupné
  • Windows 365 nabízí až 32jádrovou SKU s až 128 GB RAM (jak bylo uvedeno v relaci)
  • Windows 365 for Agents poskytuje vrstvu nástrojů MCP pro zřizování/připojení/správu agentních Cloud PCs
  • Fondy agentních Cloud PCs lze zřizovat a spravovat v Intune spolu s uživatelskými Cloud PCs
  • Přesměrování na základě kontextu může vynucovat přesměrování jednotek/schránky/tiskáren/USB podle souladu zařízení přes Conditional Access + nastavení Windows 365
API a SDK
  • Windows 365 for Agents MCP tools (Model Context Protocol) · ga — Vrstva nástrojů MCP, která agentům umožní zřídit Cloud PC, připojit se k němu, interagovat s ním a spravovat jeho životní cyklus.
  • Agent 365 CLI / A365 CLI — CLI používané k vypsání dostupných MCP serverů v tenantovi a k přidání Windows 365 computer-use MCP serveru do manifestu agenta.
Co můžete postavit
  • Spusťte připravený Windows 11 dev Cloud PC pro psaní kódu s předinstalovanými Visual Studio, Git, GitHub CLI, Python, Node.js, GitHub Copilot a předkonfigurovaným WSL Ubuntu
  • Použijte skripty při přihlášení k automatické instalaci nástrojů projektu (např. WinGet, Docker, Postman) a automatickému naklonování repozitáře
  • Spouštějte lokální jazykové modely uvnitř Cloud PC přes Foundry Local a testujte je v playgroundu (ověření formou chatu)
  • Provozujte vývojové pracovní postupy na více zařízeních, kdy perzistentní Cloud PC pokračuje v práci i při uspání lokálního notebooku, zatímco vy vzdáleně monitorujete/řídíte
  • Vytvářejte podnikové agenty, kteří ovládají GUI/legacy aplikace ve Windows, tak že každému agentovi přidělíte vlastní spravovaný Cloud PC (Windows 365 for Agents)
  • Zřizujte poolované agentní Cloud PCs v Intune, aby si je agenti mohli půjčovat a vykonávat práci
Kód a CLI: Windows AppVisual StudioVS CodeGitGitHub CLIGitHub CopilotGitHub Copilot CLIWSL (Ubuntu)WinGetDockerPostmanMicrosoft FoundryFoundry LocalAgent 365Agent 365 portalAgent 365 CLI / A365 CLIWindows 365 computer use MCP serverIntuneEntra IDAzure Compute GalleryAzure Network ConnectionMicrosoft Hosted NetworkConditional AccessComfyUIStable Diffusion 1.5Qwen (small model mentioned)
Windows 365GitHub CopilotGitHubWindowsWindows 365 for AgentsVisual Studio
Stránka přednášky ▶ Záznam

Data & databases

BRK223 Breakout Ze slidů

Od řádků k uvažování: návrh databází pro AI aplikace a agenty

Charles Feddersen, Abe Omorogbe, Eric Hudson

Tato sekce mapuje nedávné AI-orientované schopnosti napříč Azure Cosmos DB, Azure SQL Database Hyperscale a Azure HorizonDB (cloud-native PostgreSQL). Zdůrazňuje omezení „glue code“ přesunutím primitiv pro agenty/RAG (paměť, hybridní vyhledávání, pipeline a volání modelů) blíže k provozním datům a ukazuje end-to-end vzory s lokálními i Azure architekturami.

Co je nového
  • Azure Cosmos DB: GA funkce včetně Global Secondary Index, automatického failoveru na úrovni jednotlivých partition, změny partition key, change feed režimu pro všechny verze/smazání, Linux Emulator, MCP Toolkit a Agent Kit
  • Azure Cosmos DB: Preview funkce včetně distribuovaných transakcí, Azure Backup, AI asistence v rozšíření pro VS Code, sémantického rerankingu a Agent Memory Toolkit
  • Azure SQL Database Hyperscale: GA integrace v rozšíření MSSQL pro VS Code (integrace Copilot Schema Designer, Data API Builder s Copilot, SQL Notebooks) plus Microsoft Entra přihlášení na úrovni serveru a pevné serverové role
  • Azure SQL: Preview položky včetně TDE s podporou AES / podpora AES klíčů pro TDE, zřizování rozšíření MSSQL pro Azure SQL Database, režim agenta GitHub Copilot v SSMS a Fabric Apps
  • Azure HorizonDB: Public Preview cloud-native PostgreSQL s vestavěnými AI funkcemi a databázovými AI pipeline; zónově odolné automatické škálování úložiště až na 128 TB a latence commitů mezi zónami < 1 ms (dle uvedení na slidech)
API a SDK
  • Agent Memory Toolkit for Azure Cosmos DB · preview — Python SDK a serverless architektura pro ukládání, zpracování a načítání agentních pamětí pomocí Cosmos DB (např. sumarizace vláken, extrakce faktů, tvorba uživatelských profilů), řízené triggery nad change feedem.
  • MCP Toolkit for Azure Cosmos DB · ga — Toolkit pro připojování nástrojů přes MCP s Azure Cosmos DB (uvedeno jako GA).
  • Agent Kit for Azure Cosmos DB · ga — Agentně orientovaný kit pro Azure Cosmos DB (uvedeno jako GA).
  • Data API Builder · ga — Použito pro vystavení /api endpointů pro aplikaci a /mcp endpointů pro nástroje agenta s jednou konfigurací v demo architektuře; také zmíněno jako integrované s GitHub Copilot v rozšíření MSSQL pro VS Code (GA).
  • SQL MCP server — Zmiňováno jako součást AI-ready funkcí Azure SQL pro zpřístupnění nástrojového přístupu ve stylu MCP k SQL.
  • Azure HorizonDB AI functions and pipelines · preview — Správa AI modelů a funkce v databázi (extract(), is_true(), generate(), rank(), create_embeddings()) plus odolné pipeline pro úlohy na pozadí přes ai.create_pipeline(s) pro chunking a embeddingy s triggery a sinky.
Co můžete postavit
  • Implementovat agentní paměť v Cosmos DB, která automaticky sumarizuje konverzace, extrahuje fakta a vytváří uživatelské profily pomocí zpracování spouštěného change feedem
  • Vytvořit asistenta pro Live Site/on-call, který provádí hybridní vyhledávání nad incidenty + runbooky, kontroluje živý stav databáze (DMV / deadlock reporty) a zapisuje mitigace zpět do provozních tabulek
  • Spouštět stejného asistenta pro Live Site lokálně (SQL container + lokální modely přes Ollama) i v Azure (Hyperscale + APIM + Azure OpenAI + Managed Identity) při použití stejného těla uložené procedury
  • Vytvářet databázové RAG ingest pipeline v HorizonDB, které průběžně chunkují dokumenty a generují embeddingy (např. trigger => 'on_change') bez externích orchestrátorů
  • Použít vzor append-only SQL ledger (Merkle) pro neměnné logování akcí agenta/aplikace (AppLog) vedle provozních workflow
Kód a CLI: aka.ms/build26/BRK223aka.ms/build26cosmosaka.ms/buildsql2026aka.ms/build26horizondb.github/skills/live-site-sql/SKILL.mdCosmosMemoryClientAsyncCosmosMemoryClientSELECT ai.create_pipelines(...)SELECT ai.create_pipeline(...)ai.chunk(...)ai.embed(...)ai.table_source(...)ai.table_sink(...)sp_invokeusp_GenerateMitigationusp_HybridSearchOllamamxbai-embed-largephi4-minitext-embedding-3-smallgpt-5-4-miniaka.ms/sqldbcontainerpreview-signup
Azure SQLAzure Database for PostgreSQLAzure Cosmos DBCP&DDataAzure HorizonDB
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK224 Breakout Z přepisu

PepsiCo: plán pro agentní AI

Krunal Patel, Rishabh Saha, Bob Ward, Govanna Flores

Microsoft a PepsiCo ukazují, jak PepsiCo modernizovalo svou Enterprise Data Foundation, aby podporovala agentní aplikace, a posunulo se od „data pro dashboardy“ k „data pro agenty“. Klíčovým příkladem je KAM360, víceagentní systém pro key account managery, který využívá řízený datový základ spolu s agentní vrstvou RAG/znalostí ke zkrácení času přípravy před schůzkou a k zachycení institucionální paměti.

Co je nového
  • Investice do Azure Cosmos DB: Semantic Reranking (preview), Distributed Transactions (preview), Azure Backup (preview), MCP Toolkit (GA), Agent Kit (GA), Agent Memory Toolkit (preview)
  • Investice do Azure SQL Database: hlubší integrace GitHub Copilot přes rozšíření MSSQL (položky GA zahrnují integraci návrháře schématu a Data API builder s Copilot); režim agenta GitHub Copilot v SSMS (preview)
  • Azure HorizonDB oznámena jako databáze kompatibilní s Postgres; v prezentaci byla zmíněna public preview
  • Investice do Azure Database for PostgreSQL: fulltextové vyhledávání BM25 (preview) a „Agentic advisor solution accelerator“ (GA)
API a SDK
  • Azure SQL Database vector indexing — Používá se jako součást postupu pro vytvoření agentního RAG; podporuje vzory vektorového vyhledávání v datové vrstvě.
  • Azure SQL Database semantic search — Používá se ke zjednodušení vývojových vzorů pro agentní RAG nad SQL daty.
  • Microsoft Foundry — Zmiňovaná AI platforma pro hostování/výběr modelů a integraci s aplikacemi a databázemi; zahrnuje Foundry Local pro edge scénáře.
  • Foundry IQ — Používá se pro agentní vyhledávání (zdroje znalostí/knowledge base s konfigurovatelnými instrukcemi pro vyhledávání, plánování přes model chat completions a řízení úsilí pro uvažování).
  • Azure Cosmos DB Semantic Reranking · preview — Schopnost zvýrazněná jako oznámení pro Cosmos DB pro zlepšení kvality vyhledávání.
  • Azure Cosmos DB MCP Toolkit · ga — Toolkit uvedený jako investice Cosmos DB ve stavu GA.
  • Azure Cosmos DB Agent Kit · ga — Sada zaměřená na agenty uvedená jako investice Cosmos DB ve stavu GA.
  • Azure SQL Database Microsoft Entra server-level logins and fixed server roles · ga — Schopnost identity/autorizace na úrovni serveru uvedená jako GA pro Azure SQL Database.
  • Databricks Genie — Používá se u agenta datového analytika jako NL-to-SQL jádro toku (generování text-to-SQL + spuštění) s konfigurací nad tabulkami/sloupci a řízením přístupu.
  • LangGraph — Používá se k implementaci grafu toku orchestrátoru/agentů pro předváděný agentní systém.
  • LangSmith — Používá se ke kontrole/vizualizaci toků agentů pro demo (LangGraph + Genie).
  • OpenTelemetry — Používá se pro observability/monitoring agentů prostřednictvím open telemetry protokolů.
Co můžete postavit
  • Vytvořit víceagentního asistenta pro workflow podle role (např. správa klíčových zákazníků) s orchestrátorem a specializovanými agenty (datový analytik, sledování, persona, osvědčené postupy, debrief).
  • Implementovat agenta pro převod přirozeného jazyka na SQL, který vynucuje přístup k datům podle uživatele, generuje SQL, spouští jej a vrací syntetizovanou odpověď.
  • Vytvořit systém se kumulujícími znalostmi: naplánovat ingest z podnikových zdrojů znalostí, extrahovat fakta se skóre spolehlivosti a zpřístupnit je přes konverzační rozhraní.
  • Navrhnout agentní vrstvu RAG s konfigurovatelnými instrukcemi pro vyhledávání, plánováním a mírou úsilí pro uvažování pomocí spravované služby pro vyhledávání (Foundry IQ).
  • Ukládat paměť relací agenta a artefakty workflow (signály, fakta, historii konverzace) do znalostního/faktového ledgeru založeného na databázi (v ukázce Cosmos DB).
  • Nastavit end-to-end observability pro běhy agentů a volání nástrojů pomocí OpenTelemetry.
Kód a CLI: aka.ms/build26/BRK224aka.ms/build26cosmosaka.ms/buildsql2026aka.ms/build26horizondbaka.ms/modernizedatabasesaka.ms/build/evals
Azure SQLAzure Database for PostgreSQLAzure Cosmos DBCP&DData
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK225 Breakout Z přepisu

Data, aplikace a agenti: budoucnost vývoje aplikací s Rayfin

Sachin Patney, Ben Zulauf

Rayfin staví Microsoft Fabric do role spravovaného cíle pro backendy aplikací vytvářené v kódu (a často generované pomocí agentů) a následně nasazované přes CLI. Session ukazuje, jak Rayfin modeluje data, bezpečnostní zásady, konektory a backendovou logiku v TypeScript/YAML a jak šablony (včetně „Data App“ vytvořené v Power BI) urychlují aplikace analytického typu nad sémantickými modely Fabric. Zároveň načrtává roadmapu od interních podnikových aplikací směrem k širším možnostem ověřování, více službám a scénářům B2B/B2C.

Co je nového
  • Rayfin: SDK + CLI pro definici backendu aplikace (data, zásady, služby) v kódu a jeho nasazení do Microsoft Fabric
  • Šablony Rayfin dostupné ve Fabric UX i přes CLI (Blank App, To-do App, Data App), včetně vedení pro agenty a konfigurace
  • Šablona „Data App“ vytvořená s týmem Power BI: předkonfigurovaná pro připojení k sémantickým modelům a obsahuje balíčky pro grafy/vizualizace plus dovednosti pro agenty
  • Rayfin connectors: deklarování připojení k datům ve Fabric OneLake (např. databáze, warehouses, sémantické modely) se selektivním importem schématu pro typově bezpečné použití
  • Lokální vývoj může mířit na prostředky zřízené ve Fabric; existuje experimentální možnost spouštět podkladové služby lokálně v Dockeru
  • Plán otevřít část runtime Rayfin jako open source, aby bylo možné self-hosted nasazení
API a SDK
  • Rayfin SDK — Tvorba backendu v TypeScriptu s dekorátory pro entity/sloupce, vztahy a zabezpečení v kódu pomocí rolí a funkcí zásad; podporuje generování a aplikaci migrací při změně modelu.
  • Rayfin CLI — Vytváření projektu ze šablon a nasazení/zřizování do Fabric (např. vytvořit projekt a poté zřídit a nasadit prostředky pomocí příkazů CLI).
  • Rayfin connectors — Připojení k existujícím datům v OneLake deklarovaná v konfiguraci (včetně sémantických modelů) s nástroji/instrukcemi pro načtení vybraného schématu do typovaných tříd.
  • Fabric Functions (via Rayfin) — Definice backendových funkcí v TypeScriptu; při nasazení je Rayfin zabalí a nasadí jako Fabric functions, aby běžely na straně serveru v sandboxu (pro notifikace/volání externích služeb s přihlašovacími údaji).
Co můžete postavit
  • Vytvořit interní podnikovou aplikaci se spravovanou SQL databází ve Fabric, ověřováním ve Fabric a zásadami definovanými v kódu
  • Vygenerovat full-stack aplikaci pomocí agenta a poté ji nasadit do Fabric workspace jako artefakt aplikace s podřízenou SQL databází
  • Vytvořit provozní aplikaci pro doručování, která zaznamenává dodávky (včetně fotek/stavu položek) a podporuje potvrzení zákazníkem
  • Vytvořit analytickou aplikaci přímo nad sémantickým modelem Fabric a znovupoužít sémantickou vrstvu pro aplikační prostředí
  • Přidat do analytických aplikací proveditelné workflow (např. tlačítko pro označení/eskalaci, které spustí backendovou funkci pro upozornění týmu)
  • Standardizovat tvorbu interních aplikací publikováním organizačních šablon (se servery/nástroji MCP, instrukcemi pro agenty, knihovnami a ukázkovým kódem)
Kód a CLI: github.com/microsoft/rayfinaka.ms/rayfinaka.ms/replitfabricreplit.com/partners/microsoftrayfin.ymlAGENTS.mdRayfin createRayfin up
Microsoft FabricCP&DData
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK229 Breakout Z přepisu

Od skeptika k superschopnosti: škálovatelné AI pracovní postupy pro psaní kódu z praxe

Priyanka Sharma, Mario Toffia

Dva inženýři z Thiink sdílejí, jak přešli od opatrných experimentů s AI ke každodenním pracovním postupům při psaní kódu s nástroji postavenými na Claude a s GitHub Copilot CLI. Přednáška se soustředí na praktické režimy selhání (vyloučení dodavatelem, cenové přirážky, „drift“ v kódových bázích) a na změny procesů, které zavedli — PRD, architektonická omezení, QA brány a vícemodelové kontroly — aby zůstalo vývojové prostředí řízené agenty dlouhodobě udržovatelné i v měřítku týmu.

Co je nového
  • Reálný případ vyloučení dodavatelem na úrovni organizace (Anthropic/Claude), které zastavilo na AI závislé pracovní postupy, a motivace k přenosným, repo‑based procesům místo paměti chatu uvnitř aplikace
  • Interní přístup Thiink „Harness“: architektonické/scaffolding konvence + neměnné specifikace/ADR + automatizované plánování úloh a QA brány pro omezení LLM driftu v kódu
  • Noční autonomní implementační tok, který rozděluje PRD na funkce a úlohy seřazené podle závislostí, spouští testy/TDD, provádí adversariální kontroly a jako výstup vytváří PR pro lidské sloučení
  • Strategie vícemodelové kontroly: použití jednoho modelu pro implementaci a jiného modelu pro QA, aby se zachytily odlišné režimy selhání
  • Využití specializovaných agentů/schopností (např. security auditor, resilience auditor, API expert) vyvolávaných ve fázích plánování a kontroly
API a SDK
  • GitHub Copilot CLI — Používá se v autonomním toku „autopilot“ k orchestraci schopností/agentů, plánování dílčích agentů, spouštění QA bran a vytváření pull requestů pro kontrolu/sloučení.
  • MCP — Zmiňuje se jako něco, co píší souběžně se schopnostmi/agenty, aby pomohli automatizovat bezpečnostní/compliance procesy pro požadavky ve stylu řady ISO 27000.
Co můžete postavit
  • Převádět PRD na paralelizovatelné inženýrské úlohy pomocí orchestrátoru agentů s plánováním zohledňujícím závislosti
  • Spouštět autonomní noční implementaci, která vytváří PR připravené ke sloučení, včetně testů a přiložených kontrol
  • Používat adversariální QA kontroly a architektonický linting, aby se zabránilo driftu kódové báze řízenému LLM
  • Používat sokratický krok „grill“, který vynutí vyjasnění požadavků, změn architektury a bezpečnostních/odolnostních aspektů před implementací
  • Přidat bezpečnostní a odolnostní kontroly jako plnohodnotné automatizované brány pro software kritické infrastruktury
  • Vytvářet byznysové workflow (např. procesy typu RFQ/RFP) urychlené pomocí LLM, aby se zkrátila doba odezvy z dnů na minuty
Kód a CLI: GitHub Copilot CLICursorClaude (Anthropic)ChatGPTMatt Peacock "grill me" (Socratic method tool; referenced by name)TDDADR
ResiliencyDataWindows APIs
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEMSP384 Demo Z přepisu

Profilování a optimalizace agentní AI ve Windows

Freddy Chiu, Vasanth Tovinkere

Tato ukázka předvádí, jak profilovat agentní AI workflow běžící lokálně na počítačích s Windows s procesory Intel, a to korelací systémové telemetrie (CPU/GPU/NPU a napájení) se stopami aplikace/frameworku. Řečníci ukazují postup při hledání úzkých míst (např. doba kompilace modelu, blokování GPU) a zlepšování odezvy a energetické efektivity prostřednictvím rozhodování o offloadu a ladění modelů/nástrojů pomocí Intel Unified Telemetry, ITT tracing, OpenVINO a Windows ML.

Co je nového
  • Intel „Unified Telemetry“ je v preview „od tohoto týdne“ a poskytuje časově korelovanou telemetrii platformy (CPU/GPU/NPU/napájení) kombinovanou se softwarovým tracingem (přes ITT) v jediné synchronizované časové doméně
  • OpenVINO runtime je popisován jako „plně instrumentovaný“ pomocí ITT domén (např. „OV phases“), aby bylo možné strukturované rozklady tras a dotazování
  • ITT API lze použít k instrumentaci vlastní aplikace (zmíněna API pro C/C++/Python) s téměř nulovou režii, dokud se nepřipojí nástroj pro sběr
  • Windows ML CLI je zmiňováno jako nástroj poskytující profilování operátorů a kontroly kompatibility operátorů ONNX
API a SDK
  • Intel Unified Telemetry · preview — Sbírá časově korelovanou telemetrii platformy (CPU/GPU/NPU/napájení, plus volitelně ETW) a koreluje ji se softwarovými trasami (ITT) pro analýzu od systému po aplikaci.
  • Intel Tracing Technology / ITT API — Open-source API pro tracing/instrumentaci (zmíněny C/C++/Python) pro přidání domén/úloh (markerů) do aplikací a korelaci s telemetrií platformy po připojení kolektoru.
  • OpenVINO — Inference runtime použitý v ukázce; popisován jako instrumentovaný pro tracing (např. „OV phases“) a používaný pod Windows ML pro lokální inference na GPU/NPU.
  • OpenVINO GenAI — Použitý ke spuštění lokálního agentního workflow v ukázce (LLM plus pipeline pro volání nástrojů).
  • Windows ML — Použitý pro sestavení/spuštění nástroje, který se profiluje a koreluje s OpenVINO a hardwarovými událostmi; řečník uvádí, že Windows ML pro inference používá pod kapotou OpenVINO.
  • Windows ML CLI — Zmiňované CLI pro profilování operátorů a kompatibilitu operátorů ONNX.
Co můžete postavit
  • Profilovat agentní workflow end-to-end a přiřadit latenci/spotřebu konkrétním fázím (LLM reasoning, volání nástrojů, sumarizace) napříč CPU/GPU/NPU
  • Offloadovat vykonávání nástrojů (např. diffusion/stylization) na NPU, aby agent zůstal responsivní, zatímco práce na pozadí běží, a tím zlepšit vnímaný čas odezvy a energetickou efektivitu
  • Instrumentovat nástroj postavený na Windows ML pomocí ITT domén/úloh (např. „session creation“, „inference“) a korelovat aplikační události s vykonáváním GPU kernelů a čítači platformy
  • Identifikovat a snížit režii kompilace modelu (např. předkompilováním modelů), aby se rychleji dosáhlo ustáleného stavu inference
  • Spustit srovnávací profilování napříč cílovými zařízeními (GPU vs NPU) a přesnostmi (např. FP16 vs INT8) a vygenerovat tabulku latence/energie/špičkového příkonu plus doporučení
Kód a CLI: ETWITT APIWindows ML CLI
AIAutomationAzureSecurityComputePlatform
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP916 Pre-recorded Z přepisu

Designové systémy pro každého uživatele, včetně lidí a LLM

Guust Ysebie

Tato přednáška tvrdí, že přístupnost je systémový požadavek pro spolehlivost AI, nejen otázka použitelnosti nebo souladu s předpisy, zejména u PDF konzumovaných jak lidmi, tak LLM. Vysvětluje, jak primitiva vykreslování PDF (pixely/pokyny pro kreslení) ztrácejí sémantiku a jak tagované/strukturované PDF umožňují rychlejší, bezpečnější a přesnější extrakci než pipeline založené na OCR.

Co je nového
  • Porovnání v demu: převod 4stránkového PDF do Markdownu přes OCR (Docling) trval ~18 sekund oproti ~0,075 sekundy při použití vložené struktury PDF přes iText (~200× rychleji)
  • Extrakce založená na OCR zahrnovala nezamýšlený obsah (např. text vodoznaku), který by mohl znečistit trénovací data a potenciálně být zneužit pro pokusy o jailbreak
  • Použití vložených PDF tagů zachovalo strukturu (např. správné vnořené seznamy), kterou OCR nezachytilo, čímž se snížily kumulující se chyby extrakce, které je obtížné ladit
API a SDK
  • Docling — Konverze PDF založená na OCR používaná k extrakci obsahu a převodu PDF do souboru Markdown.
  • iText — Java knihovna pro PDF používaná k extrakci vložené textové struktury/metadat (tagované PDF) a k výstupu sémanticky strukturovaného Markdownu rychleji než OCR.
Co můžete postavit
  • Vybudovat datovou pipeline pro LLM, která převádí PDF do Markdownu pro následné trénování modelu nebo extrakční workflow
  • Implementovat extrakci textu z PDF na základě vložené struktury (tagované PDF) namísto OCR pro zlepšení rychlosti a věrnosti
  • Zpevnit ingestní pipeline dokumentů tím, že se zabrání extrakci artefaktů, které autor nezamýšlel, jako jsou vodoznaky
  • Generovat přístupná PDF zapnutím a validací sémantických tagů, které odpovídají záměru autora
Kód a CLI: DoclingiTextJava
AIAutomationPlatform EngineeringReliabilityDeveloperData
Stránka přednášky ▶ Záznam

Windows & the edge

DEM346 Demo Z přepisu

Vylepšení WSL a nové Containers CLI a API

Craig Loewen, Pooja Trivedi

Relace představuje „WSL containers“: spouštění Linux kontejnerů lokálně ve Windows pomocí nového CLI a API dodávaného přes NuGet pro aplikace ve Windows. Ukázky pokrývají základní postupy práce s kontejnery, AI kontejnery s podporou GPU a vložení spouštění Linux kontejnerů „pod kapotu“ Windows .exe s izolací po aplikacích a kompatibilitou s podnikovými nástroji.

Co je nového
  • WSL containers: spouštění Linux kontejnerů lokálně ve Windows jako funkce WSL (bez samostatné instalace, kromě aktualizace WSL)
  • Nové CLI: WSLC (také jako alias „container“) pro sestavení/spouštění/výpis/připojení ke kontejnerům
  • Nové API dodávané jako balíček NuGet (knihovna s názvem WSLCSDK) pro aplikace ve Windows pro vytváření/správu kontejnerů
  • Důraz na enterprise: výslovně zmíněná kompatibilita s nástroji jako Microsoft Defender for Endpoint (MDE) a Intune
  • Architektura WSL containers: lehký utility VM pro každou aplikaci a oddělené VHD úložiště pro každou aplikaci
  • Azure Linux 4.0 je dostupný pro obecné použití; WSL distro „má brzy vyjít“
API a SDK
  • WSLCSDK (WSL containers API) · preview — Knihovna (dodávaná přes NuGet), která umožňuje aplikacím ve Windows vytvářet a spravovat Linux kontejnery prostřednictvím WSL.
  • WSLC (CLI) / container (alias) · preview — Nástroj příkazové řádky pro spouštění, sestavování, výpis a připojení k Linux kontejnerům běžícím pod WSL.
Co můžete postavit
  • Spustit Debian kontejner lokálně ve Windows a interaktivně se připojovat/odpojovat
  • Sestavit vlastní container image z container file a spustit jej s mapováním portů na localhost
  • Zpřístupnit webovou službu běžící uvnitř Linux kontejneru na hostiteli Windows přes mapování portů
  • Spustit AI úlohy s podporou GPU uvnitř Linux kontejneru ve Windows (např. Jupyter + doladění modelu) pomocí příznaku GPUs
  • Vložit Linuxový engine „pod kapotu“ Windows .exe pomocí API (demo: renderer Moonray), s automatickým startem/vypnutím VM
  • Omezit přístup kontejneru na konkrétní složky ve Windows přes volume mounts, aby se zmenšil rozsah dopadu
Kód a CLI: aka.ms/installwslwsl --updateWSLCcontainer (WSLC alias)wslc ps -awslc attachwslc imageswslc buildrun -it-p (port mapping)-v (volume mount)--gpus allWSLCSDK (NuGet package)Microsoft/WSL
AILinuxWindowsVS CodeWSLLinux Containers
Stránka přednášky ▶ Záznam
KEY01 Keynote Z přepisu

Zahajovací keynote na Microsoft Build

Satya Nadella

Keynote představuje end-to-end AI stack Microsoftu napříč edge (Windows) a cloudem (Azure) s důrazem na lokální „neměřenou inteligenci“ a runtime pro agenty. Uvádí rozšíření lokální AI na straně Windows (Windows AI/Windows ML, inbox modely), nové vývojářské prostředí ve Windows a několik služeb infrastruktury a dat v Azure, které jsou zaměřené na agentní zátěže.

Co je nového
  • Rozšíření rozsahu Windows ML/Windows AI tak, aby cílil na celou instalovanou bázi GPU pro lokální AI na zařízení (aka.ms/WindowsAIAPIs)
  • Oznámeny dva lokální inbox modely pro Windows: Aion Instruct (SLM pro uvažování) a Aion Plan (lokální agentní smyčka) (aka.ms/Aion1)
  • Oznámeno zařízení Surface Ultra založené na NVIDIA RTX Spark SoC, dodání později na podzim
  • Oznámen Surface RTX Spark Dev Box (waitlist), popisovaný jako špičkový lokální vývojářský stroj pro AI, dostupný na podzim
  • Oznámena Windows 365 „developer distribution“ optimalizovaná pro produktivitu vývojářů (aka.ms/Win365developer)
  • Oznámen Project Solara: platforma chip-to-cloud a referenční návrhy pro zařízení typu agent-first (aka.ms/ProjectSolara)
  • Oznámeny WSL containers (plnohodnotná podpora kontejnerů ve Windows)
  • Vertikální hlavní panel oznámen jako dostupný v sestaveních Windows Insider
  • Oznámen preview virtuálních počítačů Cobalt 200 VMs (ARM) pro cloud-native a agentní zátěže (aka.ms/Cobalt200VMs)
  • Oznámen Horizon DB: plně spravovaná služba PostgreSQL na Azure s funkcemi HA a scale-out (aka.ms/AzureHorizonDB)
  • Oznámena akcelerace GPU pro Fabric Data Warehouse s tvrzeným 7× nárůstem výkonu (aka.ms/GPUAcceleratedFabricDW)
  • Oznámen Web IQ: na modelu nezávislá, MCP-native služba pro grounding agentů nad webem/zprávami/obrázky/videem (aka.ms/WebIQ)
API a SDK
  • Windows AI APIs (Windows ML/Windows AI) — Lokální AI na zařízení napříč NPU/GPU s rozšířeným rozsahem na celou instalovanou bázi GPU.
  • Aion Instruct · announced — Lokální inbox model pro Windows, popisovaný jako efektivní SLM a „skvělý model pro uvažování“.
  • Aion Plan · announced — Inbox plánovací model pro Windows pro lokální agentní smyčku s přístupem k nástrojům.
  • Windows 365 developer distribution — Cloudová distribuce koncového prostředí Windows optimalizovaná pro produktivitu vývojářů.
  • WSL containers · announced — Nativní práce s kontejnery ve Windows s plnohodnotnou podporou; ukázáno s odkazem na existující soubory kontejnerů a s využitím GPU.
  • Winget Configure — Aplikuje sdílený konfigurační soubor pro Windows/vývoj, aby upravil nastavení a nainstaloval vývojářské nástroje.
  • Cobalt 200 VMs · preview — Virtuální počítače Azure nové generace na ARM, navržené pro cloud-native a agentní zátěže.
  • Horizon DB · announced — Plně spravovaná služba PostgreSQL na Azure, určená pro vysokou dostupnost a škálování typu scale-out se zaměřením na čtení.
  • Fabric GPU-accelerated Data Warehouse · announced — GPU akcelerace pro zátěže Fabric DW pro zrychlení dotazování/analýzy řízené agenty.
  • Web IQ · announced — MCP-native služba pro grounding agentů s využitím čerstvého obsahu z webu/zpráv/obrázků/videa; nezávislá na modelu a napojitelná do runtime pro agenty.
Co můžete postavit
  • Vytvářejte lokální, „onboard“ Windows AI aplikace, které běží napříč NPU/GPU bez obousměrných volání do cloudu
  • Spouštějte lokální agentní smyčku na zařízení (plánování + nástroje) pomocí Aion Plan
  • Používejte WSL containers pro lokální vývoj s kontejnery s podporou GPU a s existujícími soubory kontejnerů
  • Nastavte konzistentní vývojářský stroj s Windows ze sdílené konfigurace pomocí Winget Configure
  • Používejte „Intelligent Terminal“ s panelem pro agenta (např. GitHub Copilot) k detekci chyb a navrhování oprav během práce
  • Nasazujte účelová zařízení agent-first přes Project Solara a integrujte je s podnikovým přihlášením a správou Azure
  • Hostujte agentní zátěže na Azure pomocí Cobalt 200 VMs pro ARM výpočetní výkon
  • Používejte spravovaný Postgres (Horizon DB) pro potřeby paměti/úložiště agentů s vysokou dostupností a s převahou čtení
  • Ukotvujte odpovědi agentů v čerstvém webovém obsahu pomocí Web IQ
Kód a CLI: aka.ms/WindowsAIAPIsaka.ms/Aion1aka.ms/Win365developeraka.ms/Maia200aka.ms/Cobalt200VMsaka.ms/ProjectSolaraaka.ms/AzureHorizonDBaka.ms/GPUAcceleratedFabricDWaka.ms/WebIQWinget ConfigureWSL containersMicrosoft EditPowerToys command palletPowerToys "Grab and Move"container images commandGREPStarshipZ Shell (Zsh)HomebrewBTOPGitHub CopilotFleet
AIWindows
Stránka přednášky ▶ Záznam

AI platform & frontier

BRK244 Breakout Z přepisu

Dohled nad agenty je novou seniorskou inženýrskou dovedností

swyx (Shawn Wang)

Tato session tvrdí, že jak kódovací agenti produkují více výstupu, úzké hrdlo se přesouvá z psaní kódu na dohled nad prací agenta pomocí silných specifikací, omezení, kontrolních bodů a validačních smyček. Swyx rozebírá, jak se „harness engineering“ (workflowy, nástroje a ochranná opatření kolem modelů) stává praktickou pákou pro důvěryhodnost, správnost a bezpečnost, a to i v „dark factory“ pipelinech s minimální lidskou kontrolou.

Co je nového
  • Tvrzení řečníka: OpenAI oznámilo, že slučuje Codex do ChatGPT (uvedeno jako oznámené den před session).
  • Zmíněno: OpenAI open-sourcovalo „OpenAI Symphony“ jako strukturovaný přístup typu harness/spec (popsáno jako repozitář Markdown souborů).
API a SDK
  • Model Context Protocol (MCP) — Zmiňováno jako součást moderního „harness“ kolem modelů (spolu se skills/workflowy), používaného k formování chování agenta nad rámec samotného promptování.
  • OpenAI Symphony — Zmiňováno jako open-sourcovaná struktura typu harness/spec, která používá velké Markdown soubory s prompty/specifikacemi k řízení automatizované práce agenta a ověřování kolem API kontraktů a hranic modulů.
Co můžete postavit
  • Navrhnout workflow pro agenta, kde člověk napíše detailní specifikaci a evaluační kritéria a agent iteruje, dokud těmito kontrolami neprojde („goal loop“).
  • Vybudovat vícevrstvý validační pipeline (specifikace + silná sada testů + online evaluace + feature flags + postupné rollouty) pro snížení tichých selhání, když agenti nasazují změny.
  • Omezit entropii agenta tím, že se dohled soustředí na „narrow waist“: API kontrakty, rozhraní modulů a typy/datové struktury.
  • Provozovat kódovací agenty v izolovaných sandboxech, které forknou celé prostředí (ne jen Git větev), aby se snížil dopad případných problémů a zlepšila bezpečnost.
  • Optimalizovat rychlé cykly zpětné vazby (např. agresivním zkracováním build/compile časů) pro těsnější sladění mezi lidmi a agenty.
Kód a CLI: Claude CodeGitHub Copilot appCursorWindsurfCodexGas Town / Gas City (Steve Yegge)
AzureOSS CI/CD LibrariesVisual Studio
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRKSP93 Breakout Z anotace

Vytvářejte AI napříč klientem a cloudem s AMD ROCm a Microsoft

Anush Elangovan

Tato prezentace se zaměřuje na praktická doporučení pro vytváření, testování a optimalizaci AI zátěží napříč klientskými, cloudovými a on-prem prostředími s využitím AMD ROCm jako společného softwarového základu. Zdůrazňuje přenositelnost díky integracím s PyTorch a ONNX/MIGraphX, které snižují potřebu změn v kódu, a současně umožňuje ladit výkon pro každou cílovou platformu.

API a SDK
  • AMD ROCm — Společný softwarový základ pro AI určený k pokrytí platforem Radeon, Ryzen AI a AMD Instinct pro vytváření a optimalizaci AI zátěží napříč prostředími.
  • PyTorch (ROCm integration) — Integrační cesta pro běh/přenos AI zátěží s menším počtem změn v kódu napříč podporovanými platformami AMD.
  • ONNX/MIGraphX — Zmíněné nástroje/integrace pro přenositelnost a optimalizaci výkonu napříč cílovými platformami.
Co můžete postavit
  • Přeneste existující zátěž v PyTorch tak, aby běžela napříč klientskými, cloudovými a on-prem cíli, s menším počtem změn v kódu, s využitím ROCm
  • Optimalizujte stejný model pro různé cíle AMD (Radeon, Ryzen AI, Instinct) při zachování společného softwarového základu
  • Použijte ONNX s MIGraphX jako vrstvu pro přenositelnost/optimalizaci pro nasazování AI zátěží napříč prostředími
AIAPIDeveloperDeveloper TechnologiesDeveloper Frameworks
Stránka přednášky ▶ Záznam
DEM376 Demo Z přepisu

Příběh Global AI Community, která zahrnuje všechny kontinenty

Roelant Dieben, Stephen Simon

Tato relace vysvětluje, jak se dobrovolnicky vedená Global AI Community od svého vzniku v roce 2017 rozrostla do globální sítě místních kapitol založených na městech a opakujících se formátů akcí. Řečníci popisují, co je kapitola, jakou podporu poskytuje centrální tým (šablony, platformy, onboarding) a jak se mohou účastníci připojit k existující kapitole nebo založit novou.

Co je nového
  • Global AI Community uvádí více než 200 000 registrovaných členů, přibližně 200 kapitol po celém světě a více než 4 600 akcí od roku 2018
  • Agent Camps (dříve Global AI Bootcamps) probíhají jako několikaměsíční sezónní program (zhruba únor–duben) namísto jednoho měsíce
  • Balíček podpory pro Agent Camps zahrnuje karty řečníků, prezentace/workshopy, sdílenou předem nahranou keynote a někdy i Azure credits
  • Kapitoly jsou povzbuzovány, aby měly alespoň dva organizátory (co-leads) a uspořádaly alespoň jednu prezenční akci za čtvrtletí
API a SDK
  • Azure credits — Někdy poskytované kapitolám jako podpora pro pořádání Agent Camps
Co můžete postavit
  • Najít a připojit se k místní, městské kapitole Global AI Community prostřednictvím webu Global AI Community
  • Navštívit místní akce (prezenční, hybridní nebo virtuální) uvedené na globalai.community/events
  • Založit novou kapitolu odesláním formuláře, účastí na hovoru s týmem Global AI Community a dokončením onboardingu
  • Uspořádat praktický workshop Agent Camp s využitím poskytnutých materiálů (karty řečníků, obsah workshopu, keynote)
  • Zorganizovat větší konferenční akci ve stylu Agent Con a spolupracovat s dalšími vedoucími kapitol na zajištění řečníků
  • Použít Discord ke spojení se stávajícími organizátory pro radu před založením kapitoly
Kód a CLI: globalai.community/eventsDiscord (Global AI Community)
AICommunity
Stránka přednášky ▶ Záznam
OD805 Pre-recorded Z přepisu

AI stavební bloky pro .NET: Přidejte inteligenci do svých aplikací v C#

Praktický průchod „AI stavebními bloky“ v .NET, který začíná chatem a pokračuje přes embeddingy, vektorové vyhledávání, ingestní pipeline, používání nástrojů přes MCP a agenty. Prezentace rozebírá ukázkovou aplikaci podpůrného centra složenou z více služeb a orchestravanou pomocí .NET Aspire a ukazuje, jak stejné abstrakce mohou cílit na cloudové modely (přes Foundry) nebo lokální modely (Ollama / Foundry Local). Dále ukazuje vzory agentů v Microsoft Agent Framework, včetně agentů s nástroji a propojení agent–agent (A2A).

Co je nového
  • Microsoft.Extensions.AI poskytuje na poskytovateli nezávislou abstrakci chatu přes IChatClient, což umožňuje snadné přepínání mezi cloudovým a lokálním backendem modelu
  • Použití backendů Foundry s Microsoft.Extensions.AI může podporovat integrované zabezpečení (Entra ID) namísto API klíčů
  • Plnohodnotná podpora C# SDK pro integraci MCP s Microsoft.Extensions.AI, která umožňuje volání nástrojů proti MCP serverům (v demu je použit Microsoft Learn MCP server)
  • Microsoft Agent Framework zavádí abstrakci IAgent navrstvenou nad chat clientem a podporuje agenty s nástroji (včetně nástrojů MCP)
  • Agent-to-agent (A2A) se používá pro propojení agentů z různých stacků (demo odkazuje na MAF s agentem NVIDIA NeMo) přes endpoint agent card
API a SDK
  • Microsoft.Extensions.AI — Abstrakce nezávislé na poskytovateli pro chat (IChatClient), streamované odpovědi, embeddingy a vyvolávání nástrojů/funkcí používané napříč cloudovými i lokálními backendy.
  • Microsoft Agent Framework — Abstrakce agenta (IAgent) postavená nad chat clientem, s podporou streamování, agentů s nástroji a vzorů pro více agentů / workflow.
  • MCP C# SDK — Client transport a client API pro připojení k MCP serverům, výpis nástrojů a jejich zpřístupnění pro tok LLM / chat s nástroji / agenta s nástroji.
Co můžete postavit
  • Vytvořit aplikaci podpůrného centra na Blazor, která analyzuje incidenty, generuje obrázky a poskytuje podložená vysvětlení, orchestravanou jako více služeb pomocí .NET Aspire
  • Prohodit backendy LLM změnou konfigurace (např. nasazení Foundry vs. lokální modely Ollama) při zachování stejného použití IChatClient
  • Implementovat lokální analýzu sentimentu pomocí Ollama chat clienta (Phi-4-mini) se stejnou chat abstrakcí, jaká se používá pro cloudové modely
  • Vytvořit jednoduché in-memory vektorové vyhledávání nad datovou sadou (filmy) pomocí embeddingů a kosinové podobnosti a následně přejít na perzistentní vektorovou DB (např. zmíněná ChromaDB)
  • Sestavit ingestní pipeline (read → chunk → enrich → embed → write) pro obsah v markdownu pomocí chunkeru na základě sémantické podobnosti, enrichování o shrnutí a SQLite vector store
  • Připojit aplikaci/agenta k dokumentaci Microsoft Learn přes Microsoft Learn MCP server (learn.microsoft.com/api/mcp) pro zodpovídání otázek s odkazy na dokumentaci
  • Vytvořit minimálního agenta (jméno/popisek/instrukce) a streamovat výstup token po tokenu pro lepší UX
  • Vytvořit agenta používajícího nástroje, který volá MCP tools a vrací odkazy na dokumentaci a informace o verzích
  • Propojit dva agenty přes A2A pomocí endpointu agent card (/.well-known/agent-card.json) pro spolupráci agentů napříč frameworky
  • Přidat nástroj pro generování obrázků z textu (GPT-Image-2) a vystavit jej jako agent tool volatelný z promptů
Kód a CLI: az logindotnet builddotnet runIChatClientIAgentlearn.microsoft.com/api/mcp/.well-known/agent-card.jsonOllamaFoundry LocalLM StudioChromaDBSQLite vector storecosine similarityOllama Monitor
AIDeveloper
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP902 Pre-recorded Z přepisu

Vytvářejte UI řízená AI v .NET MAUI pomocí design systémů

Shriram Sankaran, Vishnu Menon

Tato přednáška ukazuje pracovní postup s asistencí AI pro generování obrazovek UI v .NET MAUI při zachování konzistence a produkční použitelnosti díky ukotvení AI v design systému. Porovnává generování UI „jen pomocí promptu“ (rychlé, ale nekonzistentní) s přístupem, který přidává design tokeny a znovupoužitelné komponenty a také soubory „skills“ pro omezení rozhodování AI a snížení množství ručních úprav.

Co je nového
  • Používejte design systém (barvy, typografii, rozestupy, znovupoužitelné komponenty, pokyny), abyste poskytli kontext UI, který AI jinak chybí
  • Zaveďte soubory „skills“ (uložené v .agents/skills), které agentovi poskytují preferované instrukce, pokyny k použití a odkazy na řešení problémů
  • Demo ukazuje, jak AI vygeneruje dashboard pro zaměstnance a související artefakty (modely, design tokeny, stránky) po zadání promptu se skills pro design systém a se skills pro ovládací prvky Syncfusion .NET MAUI
API a SDK
  • .NET MAUI (XAML styles) · ga — Používá prostředky projektu, jako jsou Styles.xaml a Colors.xaml, jako základ pro konzistentní stylování napříč platformami (písma, barvy).
  • Syncfusion .NET MAUI controls — Používá skills pro UI komponenty Syncfusion MAUI, aby směrovala AI ke konkrétním ovládacím prvkům a k pokynům pro jejich nastavení a řešení problémů.
  • Agent “skills” (.agents/skills) — Mechanismus založený na souborech (skills.md plus související dokumenty jako troubleshooting.md), který agent čte, aby omezil rozhodování při implementaci UI.
Co můžete postavit
  • Vygenerovat obrazovku .NET MAUI (např. dashboard pro zaměstnance), která dodržuje pravidla rozestupů, typografie a barev definovaná v design systému
  • Převést definice design systému do znovupoužitelných komponent a tokenů v MAUI, aby se omezily hodnoty UI natvrdo v kódu
  • Přidat skills specifické pro ovládací prvek (např. tlačítko), aby AI používala preferované komponenty UI a vzory namísto míchání API
Kód a CLI: .agents/skillsskills.mdtroubleshooting.mdStyles.xamlColors.xamlSyncfusion MAUI button skill ("Syncfusion MAUI button")
AI
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP911 Pre-recorded Z přepisu

Vytvářejte AI-first podnikové aplikace, které mění dashboardy na akce

Paul Usher

Tato session ukazuje, jak posunout podnikovou aplikaci v Blazor z ručních dashboardů (filtry, řazení, seskupování) k AI asistovanému záměru, který přímo spouští akce v UI. S využitím DevExpress Blazor controls, DevExpress Reporting a Azure OpenAI přes klienta iChat řečník předvádí volání nástrojů (tool calling) pro ovládání živé tabulky (gridu), vestavěný překlad reportů a workflow kontroly smluv, kde jsou zjištění AI vizualizována v reportu.

Co je nového
  • DevExpress DxAIChat lze propojit s chat klientem s podporou nástrojů tak, aby volal schválené metody aplikace (function calling), které ovládají živé UI prvky, jako je DxGrid
  • DevExpress Report Viewer může poskytnout AI překlad přímo v ovládacím prvku (není potřeba vlastní chat UI) s nastavenými jazyky a inline překladem ve vykresleném reportu
  • Vlastní workflow mohou použít Azure OpenAI k odvození stavu aplikace (např. rizikové smluvní klauzule) a DevExpress reporty tento stav mohou vizualizovat pomocí podmíněného formátování (zvýraznění/varovné štítky)
API a SDK
  • DevExpress Blazor (DxGrid, charts, KPI cards) — UI prvky použité v aplikaci Blazor; grid je programově filtrován/seskupován/řazen/exportován na základě AI volání nástrojů.
  • DevExpress DxAIChat — Chat prvek nakonfigurovaný s klíčem pojmenované služby chat klienta; umí zobrazovat volání nástrojů a spouštět řízené akce v UI prostřednictvím registrovaného kontextu nástrojů.
  • Azure OpenAI (via iChatClient) — Klient pro chat completion používaný jak pro smyčky volání nástrojů (prompt -> vyvolání nástroje -> výsledky zpět do modelu), tak pro přímou analýzu (kontrola smluv).
  • DevExpress Reporting / Report Viewer AI integration (translation) — Program.cs povoluje AI integraci reportingu a překlad; podporuje nastavené jazyky a inline překlad přímo v report vieweru.
Co můžete postavit
  • Umožněte uživatelům psát požadavky v přirozeném jazyce, které přes volání nástrojů (tool calling) seskupí/filtrují živý DevExpress grid (např. seskupit podle zákazníka; filtrovat rizikové účty)
  • Spusťte export gridu do Excelu na základě AI záměru (AI vyvolá řízené exportní API místo popisu kroků)
  • Vytvořte manažerské shrnutí aktuální výkonnosti prodejů voláním metody aplikace (summarize) z chat prostředí
  • Přeložte DevExpress report přímo v UI report vieweru pomocí vestavěných překladových nástrojů a zobrazte přeložený obsah inline
  • Zkontrolujte smlouvu odesláním celého textu dokumentu do modelu, parsujte odkazy na klauzule a poté znovu vykreslete report, který zvýrazní rizikové klauzule a uvede zjištění
Kód a CLI: Visual Studiohome.razorProgram.cs.NET user secretsiChatClientChatClient.GetResponseAsync
AIDeveloperSoftware Development CompanyDevToolsDeveloper Frameworks
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP929 Pre-recorded Z přepisu

Vytvářejte moderní .NET aplikace s Uno Platform, AI a vizuálními nástroji

Sam Basu

Tato přednáška demonstruje tvorbu multiplatformních .NET aplikací s Uno Platform z jediné sdílené codebase v C# + XAML, cílené na mobilní zařízení, web (WebAssembly) a desktop. Zaměřuje se na vizuální návrh za běhu v Uno Platform Studio (Hot Design), pracovní postupy Hot Reload ve Visual Studio/VS Code a použití nástrojů založených na MCP pro ukotvení AI agentů v dokumentaci a ověřování UI řízením běžící aplikace.

Co je nového
  • Uno Platform Studio zahrnuje Hot Design (vizuální návrhář za běhu), který upravuje UI během běhu aplikace a zůstává synchronizovaný s Hot Reload a kódem v IDE
  • Uno Platform poskytuje dva MCP servery: jeden pro ukotvení AI agentů v dokumentaci Uno a druhý pro ověřování a interakci s UI běžící aplikace (snímky obrazovky, vizuální strom, kliknutí, zadávání textu, stisky kláves)
API a SDK
  • Uno Platform — Open-source multiplatformní .NET stack využívající jedinou sdílenou codebase v C# a XAML, cílenou na iOS, Android, WebAssembly, Windows, macOS, Linux a embedded scénáře.
  • Uno Platform Studio — Nástroje pro AI a návrh, včetně Hot Design (vizuální návrhář za běhu) a vlastního pracovního postupu s AI agentem integrovaného s Hot Reload.
  • Model Context Protocol (MCP) tools for Uno Platform — MCP servery používané k ukotvení AI agentů v dokumentaci Uno a k automatizaci/ověřování UI řízením běžící aplikace (snímky obrazovky, kontrola vizuálního stromu, kliknutí/psaní/stisky kláves).
  • SkiaSharp — Zmíněno jako vykreslovací stack používaný k dosažení konzistentního vykreslování a ke zlepšení výkonu za běhu v aplikacích Uno.
Co můžete postavit
  • Vytvořit kostru nové multiplatformní aplikace Uno Platform ve Visual Studio pomocí šablony/průvodce (cílové platformy, motivy, rozšíření, funkce, možnosti CI/CD)
  • Sestavit a spustit tutéž aplikaci pro cíle iOS, Android, WebAssembly a desktop z jediné sdílené struktury projektu C# + XAML
  • Použít Hot Design k úpravám UI za běhu přes vizuální plátno/panel nástrojů a aplikovat změny pomocí Hot Reload, zatímco aplikace dál běží
  • Použít AI agenta (např. přes chat v IDE nebo postupy v terminálu) ukotveného přes Uno MCP k vyhledávání/načítání/shrnování dokumentace Uno bez opuštění IDE
  • Použít Uno App MCP, aby AI agent ověřil UI spuštěním aplikace, pořizováním snímků obrazovky, čtením vizuálního stromu a interakcí s ovládacími prvky pro ověření chování
Kód a CLI: platform.unoUno Checkmcp.jsonGitHub CopilotClaude CodeCodexGeminiCursorPlaywrightUno ChefsUno Platform extension (Visual Studio)
AI.NET
Stránka přednášky ▶ Záznam
ODSP932 Pre-recorded Z přepisu

Nasazujte bezpečnější kód z vašeho IDE pomocí Aikido

Tato session předvádí plugin Aikido VS Code pro shift-left bezpečnostní skenování během psaní kódu. Ukazuje skenování na tajné údaje (secrets), bezpečnostní a kvalitativní problémy v kódu, detekci malwarových balíčků a posouzení dopadu i návrhy oprav s asistencí AI přímo v IDE, včetně skenů napříč repozitářem a skenů závislostí.

Co je nového
  • Plugin Aikido VS Code během vývoje skenuje soubory na tajné údaje (secrets), bezpečnostní problémy v kódu, IEC problémy a problémy s kvalitou kódu
  • Pre-commit hook pro kontrolu tajných údajů (secrets) před commitem
  • Součástí je skener malwarových balíčků Safe Chain
  • Aikido MCP běží nad vytvořeným kódem a spuštěnými prompty (prezentováno jako pomoc pro „vibe coding“)
  • Aikido AI v IDE umí posoudit dopad, navrhnout opravy a zapsat změny zpět do souboru
  • Ve VS Code je k dispozici sken napříč workspace a sken závislostí
API a SDK
  • Aikido VS Code plugin — Rozšíření do IDE, které zobrazuje bezpečnostní/kvalitativní nálezy, podporuje skeny workspace a závislostí a nabízí posouzení a opravy s asistencí AI.
  • Aikido AI — Akce přímo v IDE pro posouzení dopadu problému, vygenerování opravy (pokud je k dispozici) a aplikaci nebo odmítnutí navrženého patchi.
  • Safe Chain — Skener malwarových balíčků dodávaný jako součást pluginu.
  • Aikido MCP — Spouští kontroly nad generovaným kódem a spuštěnými prompty, aby přidalo bezpečnostní skenování do workflow pro programování s asistencí AI.
Co můžete postavit
  • Zabránit commitnutí tajných údajů (secrets) pomocí kontroly přes pre-commit hook
  • Prohlížet a přecházet na konkrétní nálezy přímo ve VS Code
  • Použít AI k posouzení dopadu nahlášeného problému a návrhu opravy
  • Přijmout nebo odmítnout změny kódu navržené AI v zobrazení typu diff
  • Spustit kompletní sken celého workspace napříč repozitářem pro vypsání všech souborů s detekovanými problémy
  • Spustit sken open-source závislostí a identifikovat balíčky, které potřebují aktualizaci (např. v pom.xml)
Kód a CLI: Visual Studio Codepersonal access tokenpre-commit hookpom.xml
AIResiliencySecurity.NETDeveloperVisual Studio Code
Stránka přednášky ▶ Záznam

More sessions

BRK220 Breakout Z přepisu

Použití nástrojů AI k tomu, aby se staré aplikace naučily nové triky

Nish Anil, Hazem El-Hammamy, Jeff Fritz

Tato relace ukazuje, jak lze použít „agentic modernization“ k posouzení, naplánování a provedení modernizace napříč velkými portfolii aplikací, s důrazem na škálování nad rámec práce po jednotlivých repozitářích. Zaměřuje se na GitHub Copilot modernization (provádění vývojáři v IDE/CLI) a Azure Copilot (IT řízené zjišťování a plánování v Azure), včetně funkcí správy a řízení, jako jsou rulebooks a command center.

Co je nového
  • GitHub Copilot modernization agent je obecně dostupný pro škálované posuzování a upgrady z CLI napříč portfoliem aplikací
  • Vlastní dovednosti pro GitHub Copilot modernization jsou obecně dostupné pro zakódování znovupoužitelných, organizačně specifických modernizačních vzorů
  • Command Center pro sledování/dohled na úrovni portfolia je představen v Private Preview (portál, který lze hostovat svépomocí a je dodáván s modernize CLI)
  • Rulebooks jsou představeny v Private Preview pro zakódování zásad/omezení, která se uplatňují na modernizační plány, včetně reportingu souladu pro dohledatelnost
  • Zmíněná rozšířená podpora scénářů: mainframy, Aspire a ASP.NET Web Forms (uvedeno jako dostupné v Private Preview pro tyto scénáře)
  • Azure Copilot (Preview) je prezentován jako vstupní bod pro IT pro discovery/inventory, mapování závislostí, analýzu ROI a plánování vln 6R, s předáním do GitHub Copilot modernization
API a SDK
  • GitHub Copilot modernization agent (CLI) · ga — Provádí posouzení ve škále portfolia, generuje migrační plány a automatizuje upgrady Java/.NET; podporuje lokální nebo delegované provádění pomocí cloud-agent a bezobslužné spuštění pro CI/CD.
  • GitHub Copilot modernization custom skills · ga — Organizací definované znovupoužitelné dovednosti (prostřednictvím centralizované knihovny/repozitáře dovedností) pro uplatnění interních knihoven/vzorů (např. Kafka-to-Azure Event Hubs, práce s PII logging) během modernizace.
  • GitHub Copilot modernization Command Center · preview — Portfolio dashboard pro sledování postupu assess/plan/execute, porovnávání posouzení a plánů a sdílení stavu napříč týmy; popsáno jako řešení, které lze hostovat svépomocí a je dodáváno s modernize CLI.
  • GitHub Copilot modernization Rulebooks · preview — Governance/policy guardrails psané v Markdown, které ovlivňují generování plánů a doporučení pro provádění (např. bezpečnostní hranice, schválené služby/SKU v Azure, požadavky na observability).
  • Azure Copilot · preview — Plánování modernizace zaměřené na IT v Azure portal: discovery/inventory, mapování topologie/závislostí, analýza ROI, plánování vln 6R a landing zones sladěné s Cloud Adoption Framework s compliance guardrails.
Co můžete postavit
  • Spouštět posuzování kódu napříč celým portfoliem, která generují dokumentaci architektury/závislostí a konsolidované HTML reporty pro plánování vln
  • Automatizovat upgrady Java a .NET Framework end-to-end pomocí modernization agent CLI
  • Předat zjišťování z Azure Migrate do GitHub Copilot modernization exportem konfiguračního souboru a spuštěním škálovaného posouzení kódu s nahráním reportu zpět do úložiště Azure Migrate
  • Modernizovat aplikaci ASP.NET Web Forms na Blazor a poté přidat scaffoldování .NET Aspire pro orchestrace/observability a nasadit do Azure Container Apps
  • Uplatnit governance guardrails prostřednictvím Rulebooks tak, aby plány konzistentně zahrnovaly organizační standardy (např. přístup k auth, požadavky na observability) napříč různými technologickými stacky
  • Provést reverzní inženýrství mainframe aplikací (COBOL/JCL/BMS, DB2/VSAM) do dokumentace, namapovat datová pole na nativní SQL a poté transformovat do implementace v Java
Kód a CLI: aka.ms/ghcp-modernizationaka.ms/ghcp-modernization-preview-signupaka.ms/agentic-modernization/build-blogaka.ms/dotnetday/rsvpAzure MigrateAzure Container AppsAzure Event Hubs.NET AspireOpenTelemetryAzure Key VaultStrutsSpring BootJava 21.NET 10Blazor Server
App ModCP&DReserve
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK221 Breakout Z přepisu

Od nápadu k agentovi připravenému pro produkci během několika sekund na AI-native runtime

Simon Jakesch, Devanshi Joshi, Gopi Prashanth

Tato session se zaměřuje na to, co selhává, když se ukázky agentů dostanou do produkce – studené starty, nebezpečné spouštění kódu, neperzistentní pracovní prostory a křehké ručně sešívané nástroje – a mapuje tyto problémy na požadavky na runtime. Řečníci předvádějí řešení postavené na Azure Container Apps, které spouští modely na serverless GPU, hostuje agenty v izolovaných sandboxech s perzistencí/snímky a škáluje nárazové zátěže. Zákazník (Auger) vysvětluje, jak používají mnoho agentů spolu s „world model“ dodavatelského řetězce (AUSCO) ke zrychlení integrace dat a rozhodovacích workflow.

Co je nového
  • Azure Container Apps Sandboxes uvedeno do public preview jako rychlý, izolovaný, stavový výpočet na vyžádání pro spouštění nedůvěryhodných workloadů
  • Azure Container Apps Express prezentováno jako rychlý cíl nasazení pro webové aplikace (postavené nad sandboxes), přičemž v Q&A je popsaný provoz „bez prostředí“
  • Zvýrazněna schopnost Azure Container Apps serverless GPU pro spouštění vlastních kontejnerů s modely (např. Whisper, Kokoro) se scale-to-zero
API a SDK
  • Azure Container Apps Sandboxes · preview — Izolované sandboxy na vyžádání s perzistentním pracovním prostorem, snapshoty, možností pokračování (disk a volitelně paměť), řízením sítě a nárazovým škálováním z nuly na tisíce.
  • Azure Container Apps Express — Rychlé prostředí Azure Container Apps pro nasazování aplikací (popsané jako nejvhodnější pro webové aplikace), postavené nad sandboxes.
  • Azure Container Apps serverless GPUs — Spouštění kontejnerů s modely na GPU se scale-to-zero; v demu běžel Whisper (speech-to-text) a Kokoro (text-to-speech).
  • Copilot CLI — Použito uvnitř sandboxes, aby agenti mohli vytvářet a spouštět kód v izolovaném prostředí se zděděnými přihlašovacími údaji ze sandbox group.
Co můžete postavit
  • Spouštět kód generovaný LLM bezpečně v izolovaných sandboxech místo na vývojářském notebooku (spouštění nedůvěryhodného kódu s ochrannými opatřeními)
  • Poskytnout každému úkolu agenta izolovaný pracovní prostor na úkol, který může usnout a pokračovat se zachovaným stavem disku (a volitelně paměti)
  • Pořídit snapshot pracovního prostoru agenta a klonovat jej pro reprodukci/odvětvení prostředí agenta
  • Automaticky škálovat efemérní sandboxy z nuly na tisíce pro nárazové zátěže a poté škálovat na nulu při nečinnosti
  • Hostovat kontejnery modelů pro speech-to-text a text-to-speech na serverless GPU v Azure Container Apps
  • Poskytovat izolované interaktivní výpočetní session na uživatele nebo tenanta (vzdělávací laboratoře, multi-tenant platformy)
Kód a CLI: aka.ms/aca/build2026-brk221aca/build2026-brk221aka.ms/aca/sandboxesaka.ms/aca/sandboxes/portalaka.ms/aca/expressaka.ms/aca/buildCopilot CLI
App ModCP&DReserve
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK222 Breakout Ze slidů

Upřímný pohled praktiků na agentní AI na Kubernetes

Lachie Evenson

Tato přednáška tvrdí, že agentní AI zátěže (stavové, nárazové, vícekrokové, někdy i ve více clusterech) těží z kompozovatelnosti Kubernetes a jeho provozních primitiv, ale vyžadují další vrstvy pro koordinované vykonávání, plánování s ohledem na hardware, signály pro škálování a perzistentní stav. Popisuje kompozovatelný stack na AKS zahrnující inferenci (AI Runway + KAITO), trénování (Ray + Anyscale on Azure) a orchestraci agentů (skills + MCP + referenční stacky ve stylu OpenClaw) a na závěr uvádí oznámení k podkladové vrstvě AKS pro provoz od jednoho clusteru až po správu flotil.

Co je nového
  • Anyscale on Azure (spravovaný Ray) je nyní ve veřejném preview, běží ve vašem prostředí AKS s integrací nativní pro Azure a je účtován přes Azure
  • AKS Automatic managed system node pools jsou obecně dostupné
  • Azure Container Linux pro uzly AKS je obecně dostupný
  • AKS on bare metal je ve veřejném preview
  • Fleet Manager for Arc-enabled clusters je obecně dostupný
API a SDK
  • AI Runway — Inference platforma nativní pro K8s se sjednoceným ModelDeployment CRD, nasazováním řízeným přes UI (včetně procházení HuggingFace), monitoringem/odhadem nákladů a integrací s Gateway API.
  • KAITO (Kubernetes AI Toolchain Operator) — Sada operatorů pro inferenci LLM, fine-tuning a RAG pomocí CRD jako Workspace/InferenceSet/InferencePool; zahrnuje směrování s ohledem na KVCache a integruje se s Karpenter/NAP a KEDA pro zajištění prostředků a automatické škálování.
  • Anyscale on Azure · preview — Spravovaná nabídka Ray, kde Anyscale Runtime běží uvnitř vašeho prostředí AKS, zatímco řídicí rovina spravovaná Anyscale poskytuje vývojářské nástroje, observabilitu, APIs/CLI a orchestraci úloh.
  • Ray — Distribuovaný výpočetní engine pro workflow nativní pro Python napříč přípravou dat, trénováním, laděním a obsluhou; prezentovaný jako vrstva zátěží nad AKS pro orchestraci napříč více uzly a heterogenní plánování CPU/GPU.
  • Model Context Protocol (MCP) — Otevřený standard pro to, jak agenti komunikují s nástroji, daty a dalšími agenty; zde použitý k vystavení operací nad clustery a Azure jako nástrojů volatelných agentem.
  • AKS MCP server — Přes MCP zpřístupňuje agentům nástroje jako call_az, call_kubectl, helm, monitoring a networking; pro produkci používá Workload Identity.
  • Fleet Manager for Arc-enabled clusters · ga — Řídicí rovina na úrovni flotily pro postupné rollouty, inteligentní umisťování zátěží a konzistentní vynucování politik napříč clustery v cloudu/on-prem/edge.
  • Azure Container Linux · ga — Zabezpečený Linux optimalizovaný pro kontejnery pro uzly AKS se zmenšeným balíčkovým základem a kurátorovaným/podepsaným dodavatelským řetězcem.
  • AKS Automatic managed system node pools · ga — Režim AKS, ve kterém Microsoft hostuje/spravuje systémový node pool pro komponenty kritické pro cluster, takže týmy spravují pouze workload node pools.
  • AKS on bare metal · preview — Provozuje uzly AKS přímo na fyzickém hardwaru pro přímý přístup ke GPU/CPU/NIC/úložišti (např. NVLink/RDMA) bez vrstvy hypervizoru.
Co můžete postavit
  • Nasazení inference LLM z katalogu modelů HuggingFace přes UI, které vygeneruje ModelDeployment CR a publikuje jej na K8s endpoint
  • Provozování LLM pomocí KAITO s CRD Workspace/InferenceSet/InferencePool, se směrováním s ohledem na KVCache a automatickým škálováním na metrikách vLLM
  • Automatické škálování inference na GPU s KEDA a zajištění správného node SKU přes Karpenter/NAP podle potřeb obsluhy
  • Spouštění distribuovaného trénování, fine-tuningu a reinforcement learningu na AKS pomocí Ray, včetně koordinace heterogenních CPU/GPU a (dle tvrzení) frakční alokace GPU
  • Vytvoření agenta zaměřeného na provoz na AKS s využitím nástrojů MCP (Azure a kubectl/helm) plus namespaces/RBAC/service mesh pro izolaci, oprávnění a observabilitu
  • Provoz AI napříč více clustery (cloud/on-prem/edge) s rollouty na úrovni flotily, umisťováním a vynucováním politik přes Fleet Manager a Arc-enabled clusters
Kód a CLI: kubectlhelmKEDAKarpenterGateway APIvLLMSGLangTensorRT-LLMllama.cppHuggingFaceAzure Container Registry (ACR)Entra IDAzure Key Vault
Azure Kubernetes Service (AKS)​​CP&D
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK226 Breakout Z přepisu

Uvnitř inovací v Azure s Markem Russinovichem

Mark Russinovich, Darby Kosten

Mark Russinovich představuje inovace v Azure od infrastruktury po zabezpečení se zaměřením na návrh serverů řízený offloadem (Azure Boost), pokroky v izolaci kontejnerů a migraci v Azure Container Instances a optimalizace infrastruktury pro AI. Relace se také věnuje pokroku v confidential computing (včetně confidential live migration a Azure Integrated HSM) a na závěr představuje experimentální síťový koncept z Microsoft Research (Project Mosaic).

Co je nového
  • Offload karta Azure Boost rozšiřuje výkon úložiště a sítě (např. vzdálené úložiště 20 GB/s, vzdálené disky 1M IOPS; síť až 400 Gb/s) a je nasazena napříč >33 % infrastruktury Azure; 100 % nových SKU se dodává s Azure Boost
  • Byly ukázány instance Bare Metal GPU (demo na ND144 v6) a popsány jako obecná nabídka „někdy v blízké budoucnosti“
  • Multipath Reliable Connection (MRC) je popsán jako nový protokol založený na Ethernetu, spoluvyvíjený s OpenAI a partnery, sdílený s komunitou open source, navržený pro odolné velkokapacitní fabricy pro trénování GPU
  • Bylo demonstrováno RDMA mezi hostovanými VM (guest VM-to-VM) přes Azure Boost (MANA) se zlepšenou propustností inference a zkráceným time-to-first-token v nastavení s rozdělením prefill/decode
  • První veřejné demo live migration kontejnerů v Azure Container Instances (ACI), při kterém se kontejnery přesouvají mezi hostiteli bez pozorované mezery ve výstupu tick
  • Azure Context Cache oznámen jako „nyní vychází v preview“ pro vzdálené cachování stavu KV LLM za endpointy Azure OpenAI za účelem zlepšení cache hit rate napříč servery
API a SDK
  • Azure Context Cache · preview — Vzdálená cache pro stav prompt/KV u LLM za endpointy Azure OpenAI, se správou/statistikami cache a souvisejícím Context Cache Account podloženým úložištěm.
  • Azure Container Instances (ACI) container live migration — Přesouvá běžící ACI kontejnery/pody mezi hostiteli pro snížení výpadků při problémech/údržbě hostitele; v veřejném demu ukázáno přes rané nástroje pro příkazovou řádku.
  • Guest RDMA via Azure Boost / MANA — RDMA cesta mezi VM (VM-to-VM), která obchází tradiční TCP/IP stack a kopírování paměti pomocí knihovny/zařízení MANA RDMA.
  • Azure Integrated HSM — Schopnost HSM zabudovaná v serveru, kdy klíče nejsou nikdy vystaveny v paměti VM; kryptografický offload/lokální cache; standardní NCrypt API (Windows) a OpenSSL (Linux).
  • Confidential Live Migration — Live migration pro confidential VM s použitím migration trust domain (MigTD) a migrace řízené politikami mezi schválenými hostiteli; uvedeno, že zatím není v produkci.
Co můžete postavit
  • Provozujte AI inference s vysokou propustností s oddělenými pooly pro prefill a decode a použijte RDMA mezi VM (VM-to-VM) pro zvýšení propustnosti tokenů a zkrácení time-to-first-token
  • Použijte Azure Context Cache ke zvýšení cache hit rate pro prompt/KV cache, když jsou požadavky distribuovány napříč mnoha inference servery
  • Provozujte workloady ACI se silnější izolací (kontejnery izolované přes Hyper-V) a plánujte snížení výpadků díky live migration kontejnerů
  • Budujte velkokapacitní Ethernetové GPU trénovací fabricy s odolností vůči výpadkům linek/switchů pomocí multipath spraye ve stylu MRC
  • Provádějte ve vysokém objemu podepisování z VM pomocí Azure Integrated HSM, aby klíče zůstaly v hranicích hardwaru a zároveň se zvýšila propustnost podepisování
Kód a CLI: sshlspcinvidia-smivLLM benchmarkF1 Verbs Device Name: MANA 0NCrypt APIsOpenSSL
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK228 Breakout Ze slidů

Moderní odolnost od sestavení po obnovení pomocí Agentic AI

Rochak Mittal, Adity Agarwal, Shobhit Garg

Tato přednáška pojímá odolnost jako workflow typu agent-first, které pokrývá sestavení, provoz, řešení potíží a obnovení, s cílem omezit během incidentů přepínání nástrojů a kontextu. Ukazuje, jak mohou Azure Copilot, Resiliency Agent, Azure Advisor (včetně prioritizace s podporou AI), integrace Azure MCP Server a prostředí Chaos Studio pomoci týmům začít s odolností, zlepšit stávající workloady a ověřit odolnost prostřednictvím cvičení a plánování obnovení.

Co je nového
  • Azure Infrastructure Resiliency Manager je nyní ve verzi Public Preview
  • Azure Chaos Studio Workspaces jsou nyní ve verzi Public Preview (v Azure Portal 11. června); předběžná ukázka na aka.ms/Chaos-Portal
  • Prioritizace Azure Advisor s podporou AI je ve verzi Preview
API a SDK
  • Azure Copilot - Resiliency Agent — Doménový agent Azure Copilot pro správu odolnosti aplikací, včetně generování end-to-end IaC šablon a řízené nápravy (např. skripty pro aplikaci redundance mezi zónami).
  • Azure MCP Server — Propojuje vývojářské nástroje (např. GitHub Copilot/Cursor) se službami Azure, jako jsou doporučení Azure Advisor a workflow Azure Backup pro kontroly a konfiguraci datové/kybernetické odolnosti.
  • Azure Advisor AI-powered · preview — Pořadí doporučení s podporou AI podle kritičnosti workloadu/dopadu (blast radius), sledování postupu a exportovatelné akční plány; zahrnuje plánovanou prioritizaci prostředků v rámci doporučení řazenou pomocí AI.
  • Azure Infrastructure Resiliency Manager · preview — Na aplikaci zaměřené prostředí pro odolnost včetně plánů obnovení, kontrol připravenosti na obnovení a integračních bodů napříč cíli/doporučeními, cvičeními a observabilitou.
  • Azure Chaos Studio Workspaces · preview — Chaos prostředí založená na workspacích pro nácvik scénářů výpadku zóny, testování AI workloadů s injektovanými selháními a opětovné přehrání předpřipravených reálných scénářů výpadků.
Co můžete postavit
  • Generování IaC šablon odolných vůči výpadku zóny od prvního dne pomocí Resiliency Agent v Azure Copilot
  • Skenování ARM/Terraform IaC ve VS Code/Cursor přes GitHub Copilot vůči katalogu doporučení Azure Advisor přes Azure MCP server a aplikace oprav přímo v kódu
  • Vytvoření Service Group pro definici aplikace/workloadu a vyhodnocení úrovně odolnosti vůči zónám vůči definovanému cíli pro zóny
  • Použití Resiliency Agent k odstranění mezer v odolnosti pomocí řízených změn a automaticky generovaných skriptů pro aplikaci redundance mezi zónami
  • Vyhodnocení úrovně datové a kybernetické odolnosti přes Azure MCP Server a konfigurace trezorovaných záloh pomocí Azure Backup pro offsite úložiště a potřeby obnovy/retence při ransomwaru
  • Spouštění cvičení Chaos Studio (včetně výpadku zóny) napříč službami jako AKS, SQL, Cosmos a Storage pro ověření end-to-end odolnosti
Kód a CLI: aka.ms/AzureResiliencyaka.ms/AzureChaosStudioaka.ms/Chaos-Portalaka.ms/build/evalsAzure MCP serverAzure MCP server extensionGitHub CopilotVS CodeCursorARM templatesTerraform
ResiliencyAzure CopilotOSS
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK230 Breakout Z přepisu

Vytvářejte chytřejší AI systémy ve Foundry s tím, jak se vyvíjejí modely a náklady

Yina Arenas, Naomi Moneypenny, Sharmila Chockalingam

Tato session představuje playbook ve Foundry pro tvorbu AI systémů, které se průběžně zlepšují s tím, jak se mění volby modelů, náklady a požadavky. Klíčovým posunem je brát evaluaci jako produktovou specifikaci a následně iterovat výběr modelu, routing, optimalizaci (náklady/latence/kvalita) a observabilitu s využitím katalogu modelů, evaluátorů a možností nasazení ve Foundry.

Co je nového
  • Nové Microsoft AI modely ve Foundry: MAI-Thinking-1, MAI-Image-2.5, MAI-Image-2.5-Flash, MAI-Code-1-Flash, MAI-Transcribe-1.5, MAI-Voice-2, MAI-Voice-2-Flash
  • Claude v Microsoft Foundry běžící nativně na GB300 v Azure
  • Aktualizace Model Router: 28 frontier modelů (včetně GPT-5.5 a Claude Opus 4.7), podpora Azure Policy pro routingové standardy a public preview pro fine-tuning routeru
  • Rubric Evaluators ve Foundry, které generují evaluační kritéria z definice agenta a podporují vážené dimenze pro agregované skórování
  • Azure Context Cache pro explicitní cache (perzistence cache vlastněná podnikem) dostupná přes registraci do private preview
  • Fireworks AI na Foundry oznámeno jako general availability pro inferenci otevřených modelů integrovanou do Azure
  • Managed Compute v Microsoft Foundry oznámeno pro provoz otevřených modelů s vLLM, SGLang a NVIDIA NIM na akcelerátorech spravovaných Foundry nebo s vlastní kapacitou Azure VM
API a SDK
  • Foundry Model Router fine-tuning · preview — Přizpůsobte routingovou logiku model routeru pomocí svých dat (a přineste si fine-tunované modely) s podporou Azure Policy pro definování/vynucování routingových standardů.
  • Rubric Evaluators (Foundry Evaluations) · announced — Evaluátory založené na rubrikách, které automaticky generují evaluační dimenze z definice agenta a skórují pomocí vážených dimenzí; použitelné v UI i v kódu.
  • Azure Context Cache · preview — Explicitní cache jako účelový prostředek v Azure pro kontexty s velkou délkou a vícekolové chaty, dlouho běžící agenty a opakované použití napříč regiony s dlouhým TTL.
  • Serverless training API (Foundry) · announced — Serverless RL trénování s programovým řízením odměn a hyperparametrů; vytváří LoRA adaptéry bez správy clusteru.
  • Foundry Observability (Tracing/Evaluation/Monitoring) — Tracing založený na OpenTelemetry s integrací Azure Monitor/App Insights, evaluace (vestavěné + vlastní + rubric) a produkční monitoring tokenů/latence/nákladů a skóre kvality/bezpečnosti.
Co můžete postavit
  • Porovnávejte a vyměňujte modely v jedné aplikaci pomocí katalogu modelů ve Foundry s testováním promptů vedle sebe a grafy kompromisů z benchmarků
  • Vytvořte vyhovující enterprise agenta pro plánování cest, který rozloží požadavek na směrování záměru (intent routing), extrakci účtenek, odůvodnění podle politik (policy reasoning) a generování itineráře
  • Nahraďte prototyp „jeden model na všechno“ architekturou s routováním mezi více modely, abyste snížili náklady na úlohu při současném zlepšení kvality
  • Vytvářejte vlastní evaluátory pro doménová omezení (např. soulad s cestovní politikou) a spouštějte je průběžně, aby se odhalily regrese při změnách modelů/nástrojů
  • Proveďte distilaci zátěže s množstvím pravidel/politik pomocí učitelského modelu, který generuje podložené dvojice otázek a odpovědí, a poté fine-tunujte menší studentský model pro efektivní produkční provoz
  • Provozujte AI systém s trasami (traces), plánovanými evaluacemi/red teamingem a upozorněními Azure Monitor na drift, kvalitu, náklady a latenci
Kód a CLI: aka.ms/build/BRK230aka.ms/build26-BRK230aka.ms/MAIonFoundryhttps://aka.ms/modelrouterfinetuningaka.ms/RubricEvaluatorshttps://aka.ms/foundry-explicit-caching-signupaka.ms/FireworksAIonFoundryai.azure.comaka.ms/foundry/discordaka.ms/build/evals
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK231 Breakout Z přepisu

Nasaďte. Pozorujte. Učte se. Reinforcement learning pro produkční agenty

Alicia Frame, Omkar More, Long Chen

Tato session ukazuje, jak týmy Microsoft Foundry používají produkční trace agenta k doladění menších modelů pro nižší náklady/latenci a poté aplikují reinforcement fine-tuning ve chvíli, kdy distilace narazí na kvalitativní strop. Prochází vyhodnocením pomocí vestavěných i vlastních graderů, supervised fine-tuning z trace, reinforcement fine-tuning s rollouty s podporou nástrojů a náhled nízkoúrovňového interaktivního training API pro vlastní RL postupy.

Co je nového
  • Novinka: konverze produkčních trace agenta na dataset pro fine-tuning jedním kliknutím (filtrování/kurace a vytvoření trénovacího datasetu z trace)
  • Preview: interaktivní (nízkoúrovňové) training API, kde dodáte své prostředí a reward; služba spouští rollouty/scoring/trénování na spravovaném Azure GPU clusteru
  • Foundry fine-tuning „developer preview“ trénovací tier (poloviční cena oproti standardnímu tieru, podle řečníků běží na low-priority VMs)
  • SKU Foundry „data zone“ představené na Build pro garance data residency v USA (pro volbu typu trénování)
  • Foundry „fine-tuning skill“ pro řízení workflow pro vyhodnocení a ladění pomocí přirozeného jazyka (jako součást GitHub Copilot for Azure skill a také samostatně, podle řečníka)
API a SDK
  • Microsoft Foundry agent traces -> dataset (Create Dataset) · announced — Převádí trace hostovaného agenta na datasety použitelné pro vyhodnocení, supervised fine-tuning nebo reinforcement fine-tuning; podle ukázky zahrnuje deduplikaci a redakci PII.
  • Foundry evaluation graders — Hotové (out-of-the-box) gradery založené na LLM (např. task resolution, intent resolution) a vlastní gradery napsané v Pythonu (a v nízkoúrovňovém flow popsané jako rozšiřitelné i na další jazyky).
  • Foundry supervised fine-tuning (SFT) — UI průvodce a SDK flow pro destilaci většího „teacher“ modelu do menšího tuned modelu pomocí kurátorovaných trace/datasetů; podporuje checkpointy a průběžný (continuous) fine-tuning.
  • Foundry reinforcement fine-tuning (RFT) — Trénuje z rolloutů ohodnocených graderem; trénování může během rolloutů volat reálné nástroje (v demu byly použity nástroje hostované na Function App) a zpřístupňuje metriky jako reward a tool-calls-per-rollout.
  • Interactive training API (low-level training primitives) · preview — Nízkoúrovňové primitivy (sampling, forward/backward, optimizer step, weight sync, checkpointy) pro implementaci vlastního trénovacího postupu (ukázáno jako smyčka GRPO), zatímco Azure spravuje GPU infrastrukturu.
  • Fine-tuning skill (GitHub Copilot for Azure skill / standalone skill) · announced — Automatizace řízená přirozeným jazykem pro vytváření graderů, spouštění základních (baseline) vyhodnocení, export/filtrování/deduplikaci trace a spuštění „autopilot“ fine-tuning runu pro výběr modelů/hyperparametrů.
Co můžete postavit
  • Destilovat produkčního agenta zákaznické podpory (rozhodování o refundacích) z frontier modelu do menšího modelu pomocí zachycených trace
  • Nastavit vyhodnocování agenta pomocí vestavěných graderů (vyřešení úlohy/intent resolution) i váženého vlastního Python graderu (správnost rozhodnutí, přesnost částky, formát)
  • Vytvořit RFT trénovací dataset z trace, který zahrnuje zprávy uživatele + ground truth pro grading, bez předepisování trajektorií volání nástrojů
  • Spustit reinforcement fine-tuning, kde model během trénování volá reálné nástroje (např. detaily objednávky, stav fulfillmentu, kontrola politik) a iterativně zlepšuje reward
  • Použít run telemetry (rewards, průměr reasoning-tokenů, tool-calls-per-rollout) k odhalení problémů, jako je reward hacking, a iterovat na graderech
  • Implementovat vlastní RL postup pomocí nízkoúrovňových trénovacích primitiv (smyčka GRPO) a přenést práci na GPU na spravovaný Azure cluster
Kód a CLI: ai.azure.comaka.ms/build26-BRK231aka.ms/ai/discordaka.ms/build/evals
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK232 Breakout Z přepisu

Post-trénování a nasazení open-source reasoning modelů ve Foundry

Vijay Aski, Manoj Bableshwar, Chris Lauren

Tato přednáška prochází uzavřeným cyklem práce v Microsoft Foundry: nasadit agenta, zachytit produkční trasování, převést trasování na datasety a post-trénovat open-source reasoning model pomocí SFT a reinforcement fine-tuningu řízeného evaly. Řečníci zdůrazňují evaluaci jako výchozí bod (produktovou specifikaci) a následně ukazují, jak lze natrénované checkpointy nasadit přes Foundry endpointy (včetně Foundry Managed Compute) a monitorovat je pomocí vestavěné observability a sledování nákladů.

Co je nového
  • Foundry Managed Compute: nová cesta provádění pro nasazení otevřených/vlastních modelů na akcelerátorech spravovaných Foundry
  • Fireworks AI ve Foundry (jak bylo prezentováno v katalogu modelů / toku nasazení)
  • Bring Your Own Weights (BYOW): nahrání/registrace/import vah (včetně z Hugging Face) a nasazení přes stejný Foundry endpoint/autentizaci/SDK s integrovanými evaly a observability
  • Bring Your Own Container (BYOC) pro vlastní serving image; nasazení BYOC vyžadují vaši vlastní výpočetní kapacitu
  • Nové možnosti reinforcement learningu ve Foundry popsané jako dvě doplnění: code-first cesta a low-level API cesta (zmíněn private preview)
API a SDK
  • Foundry evaluators (built-in and custom: prompt-based, code-based, rubric-based) — Definujte vícerozměrná kritéria úspěchu (kvalita, bezpečnost/riziko, validita volání nástrojů apod.) a spouštějte eval joby pro porovnání modelů a gateování iterací.
  • Foundry higher-level RFT API (hosted/managed) — Spravovaný vstupní bod pro reinforcement fine-tuning se sdílenou telemetrií, eval harness, artefakty/verzováním a governance.
  • Foundry low-level API ("Tinker API" / GPU primitives; code name "Loom" mentioned) · preview — Nížeúrovňové GPU konstrukty pro spouštění vlastní RL logiky z laptop/CPU klienta, zatímco Foundry spravuje GPU clustery, image, prostředí a síťování.
  • Chat completions API (Foundry endpoint snippet shown in deployment view) — Bezstavová inference ve stylu chat-completions proti endpointu nasazeného modelu; stav je nutné spravovat na straně klienta.
  • Responses API (as stated in the agent demo) — Režim inference, který může sledovat odpovědi pomocí handle na předchozí odpověď, namísto posílání celé historie chatu pokaždé (dle popisu v demu).
Co můžete postavit
  • Sbírat produkční trasování agentů ve Foundry, kontrolovat smyčky volání nástrojů a náklady na jedno trasování a kurátorovat trasování do trénovacího datasetu
  • Používat evaly jako kontrakt (správnost, soulad s politikami, validita volání nástrojů, přesnost eskalace, bezpečnost a soukromí) pro porovnání frontier vs open-source modelů na vlastních datech
  • Post-trénovat OSS reasoning model pomocí SFT a následného reinforcement fine-tuningu (RFT) s odměnami podle rubriky / hodnocenými kódem pro verifikovatelné workflow
  • Ladit RL trénování kontrolou rolloutů: pořadí volání nástrojů, vynechané funkce a rozpad odměn pro každý vzorek
  • Nasadit základní i doladěné modely přes Foundry Managed Compute nebo Fireworks a poté připojit nasazený model k Foundry agentovi pro volání nástrojů
  • Monitorovat využití tokenů a náklady nasazeného modelu pomocí Foundry metrik/grafů a dashboardů
Kód a CLI: slimeverlTRLRayvLLMSGLangNVIDIA NIMaka.ms/build/BRK232aka.ms/build/evals
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK233 Breakout Z přepisu

Obhajitelnost softwaru v éře AI programování

Chip Huyen

Chip Huyen tvrdí, že jak AI snižuje náklady a dobu potřebnou k tvorbě softwaru, tradiční konkurenční příkopy (data, důvěra/značka, distribuce a expertiza zakódovaná do softwaru) slábnou, protože je lze zkopírovat nebo koupit. Přednáška přesouvá pozornost z „jak postavit“ na „co postavit“ a zdůrazňuje příležitosti v dlouhém ocasu a také nové potřeby v oblasti pracovních postupů/nástrojů, které vznikají vývojem s AI v cyklu a agentními systémy, včetně témat bezpečnosti a vratnosti změn.

Co je nového
  • V přepisu nezazněla žádná produktová/API oznámení z Microsoft Build; jde o strategicky zaměřenou přednášku o produktových konkurenčních příkopech a pracovních postupech v éře AI.
API a SDK
  • GitHub API — Zmíněno jako příklad digitální akční plochy, kterou mohou AI agenti volat (spolu s dalšími interními/externími API).
Co můžete postavit
  • Vybírejte produktové problémy v „dlouhém ocasu“ (dostatečně velké, aby byly ziskové, ale ne jako primární cíl pro frontier labs), například nedostatečně obsloužené jazyky nebo úzce vymezené pracovní postupy.
  • Navrhujte pracovní postupy pro AI programování, kde je primárním artefaktem specifikace/instrukce, nikoli ručně psaný kód, a tomu přizpůsobte review a spolupráci.
  • Vytvářejte hybridní vývojářské nástroje kombinující použitelnost IDE se schopnostmi control plane na úrovni terminálu (přístup k souborům, mocné akce) pro vývoj s asistencí AI.
  • Spouštějte programovací agenty vzdáleně (neustále zapnuté) a ovládejte je z jiných zařízení (např. z mobilu), se sandboxingem a replikací prostředí.
  • Udělejte software a prostředí více „agent-friendly“ přesunem úsilí z návrhu primárně pro GUI na návrh primárně pro API, aby agenti mohli spolehlivě fungovat.
  • Navrhujte systémy pro vratnost/bezpečnost v situacích, kdy agenti mohou provádět nevratné akce (např. odesílání formulářů, přesun peněz nebo fyzické akce robotiky).
Kód a CLI: Claude CodeCodexkillbygpt.comTelegram botGit
Azure CopilotPowerShellAI Toolkit
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK234 Breakout Z přepisu

Nasazování vlastních modelů ve velkém měřítku: od fine-tuningu po inferenci

Rob Ferguson, Daniel Han, Mark Saroufin

Panelová diskuse o praktických úzkých hrdlech post-tréninku (zejména RL) a produkční inference se zaměřením na kompromisy mezi pamětí a výkonem, které se promítají do reálných nákladů na GPU. Řečníci pokrývají základy GRPO/RLVR, návrh odměn a rizika reward hackingu a páky výkonu na úrovni systému, jako je fúze přes Torch Compile, CUDA Graphs a vlastní GPU kernely.

Co je nového
  • Fireworks AI uvedlo, že jeho spravovaná služba pro trénování a inferenci je dostupná na Microsoft Azure
  • Unsloth popsalo „memory weight sharing“ pro sdílení vah mezi inferenčním enginem a trénováním během RL LoRA běhů s cílem snížit využití paměti přibližně o 50 % nebo více
  • Unsloth popsalo přístup offloading/standby (odložení inferenčních vah do RAM mezi fázemi) ke snížení paměťových nároků RL
  • Účastníci panelu tvrdili, že většina zrychlení inference u spravovaných poskytovatelů pochází převážně z fúze operací (např. Torch Compile) plus CUDA Graphs; práce na kernelech je zbývající „tajná přísada“
API a SDK
  • torch.compile (Torch Compile / Torch Inductor) — Kompilace s fúzí pro omezení přístupů do globální paměti GPU a zlepšení propustnosti oproti eager execution
  • CUDA Graphs — Technika ke snížení režie spouštění na GPU, zejména když jsou tvary malé (např. workloady ve stylu MoE)
  • PyTorch — Primární rámec, v němž se diskutovaly kompromisy výkonu mezi trénováním a inferencí (eager execution, kompilace, kernely)
Co můžete postavit
  • Provozovat RL post-tréninkové smyčky (inference-generování + tréninková aktualizace) a současně řídit růst paměti při spouštění oddělených inferenčních a trénovacích enginů
  • Použít LoRA místo plného fine-tuningu k aktualizaci malé části vah a podpořit mnoho přizpůsobení pro uživatele / úlohy
  • Zvýšit propustnost GPU inference upřednostněním fúzovaného vykonávání (přes kompilaci) a snížením režie spouštění (CUDA Graphs)
  • Navrhovat pipeline ve stylu RLVR pro domény s ověřitelnými odměnami (např. kontroly správnosti typu matematických úloh) a současně se bránit reward hackingu
  • Prototypovat a ověřovat vlastní GPU kernely (např. fúzované kernely podobné normalizaci) v situacích, kdy optimalizace na úrovni kompilátoru nestačí
Kód a CLI: aka.ms/build/evalsUnsloth (Hugging Face)Unsloth (GitHub package)vLLMSGLangllama.cpptorch/_inductor/_config.py
Azure Kubernetes Service (AKS)​​PyTorchPersonalization
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK235 Breakout Z přepisu

Lokální modely, kontrola pro vývojáře a budoucnost AI runtime prostředí

Michael Chiang, Parth Sareen

Řečníci z Ollama prošli, proč se lokální a hybridní (lokálně + cloud) spouštění modelů vrací do hlavních vývojářských workflow, zejména pro případy použití agentů citlivé na soukromí a náročné na experimentování. Předvedli použití jediného příkazu „ollama launch“ pro napojení otevřených modelů do existujících agentních/kódovacích nástrojů a diskutovali praktická omezení, jako jsou délka kontextu, kvantizace a hardware se sjednocenou pamětí.

Co je nového
  • Ollama představila příkaz „ollama launch“ pro integraci otevřených modelů do nástrojů jako Claude Code, VS Code a GitHub Copilot
  • Google DeepMind Gemma 4 12B Unified Model je dostupný v Ollama (podle toho, co zaznělo v rámci session)
  • Ollama Cloud letos přibyla pro doplnění lokální inference; řečníci uvedli, že je volitelná, neuchovává žádná data a netrénuje na uživatelských datech
  • Ollama podporuje inference založenou na MLX na Apple zařízeních; řečníci doporučili stahovat MLX modely z Ollama model registry kvůli lepšímu výkonu
  • Ollama poskytuje kompatibilitu s OpenAI a Anthropic API pro vývojáře, kteří staví aplikace nad otevřenými modely
API a SDK
  • Ollama OpenAI API compatibility — Vytvářejte aplikace proti endpointům ve stylu OpenAI, zatímco běh zajišťuje Ollama (pro otevřené/lokální/hybridní spouštění modelů).
  • Ollama Anthropic API compatibility — Vytvářejte aplikace proti endpointům ve stylu Anthropic, zatímco běh zajišťuje Ollama (pro otevřené/lokální/hybridní spouštění modelů).
  • Ollama SDK (Python) — SDK pro integraci Ollama do Python aplikací.
  • Ollama SDK (JavaScript) — SDK pro integraci Ollama do JavaScript aplikací.
  • MLX inference engine (Ollama) — Alternativní cesta inference na Apple zařízeních; řečníci zmiňovali podporu včetně NVFP4.
Co můžete postavit
  • Spustit model lokálně jediným příkazem pro chat a rychlou iteraci bez závislosti na cloudové inferenci
  • Vložit otevřené modely do workflow GitHub Copilot CLI přes „ollama launch copilot“ a používat je k triáži issue a návrhům oprav z terminálu
  • Použít lokální modely pro vysoce soukromé zpracování dokumentů (ukázaný příklad: kategorizace a shrnutí PDF výpisu z kreditní karty), kdy data nikdy neopustí zařízení
  • Rychle nastavit osobní agenty/harnessy (např. OpenClaw, Hermes, Pi) a provozovat je plně lokálně kvůli soukromí
  • Vytvořit hybridní routing, který podle obtížnosti úlohy/výpočetních nároků volí mezi lokální Ollama a cloudovými modely (odkazováno v publikovaných use cases)
Kód a CLI: ollama launchollama launch copilotollama launch openclawGitHub Copilot CLIClaude CodeVS CodeCodexCopilot CLIPiOpenClawHermesLangChainMLXllama.cpp
PurviewPurviewAzure DevOpsAgent Observability
Stránka přednášky ▶ Záznam
BRK245 Breakout Z přepisu

Postavte věc, která staví věc

Peter Steinberger

Peter Steinberger sdílí, jak vybudoval ekosystém malých, dočasných interních nástrojů, které pomáhají kódovacím agentům rychleji vydávat a udržovat OpenClaw, s těsnějšími ověřovacími smyčkami. Důraz je na uzavření smyčky (triage → oprava → review → test → vizuální ověření), snížení zátěže správců a škálování paralelní práce agentů bez ztráty jistoty.

Co je nového
  • ClawSweeper: workflow Codex spouštěný přes GitHub Action pro klasifikaci, komentování a uzavírání issues/PRs pomocí projektových pravidel z vision.md; periodicky se znovu spouští, aby automaticky zavřel issues opravené na main
  • Discrawl: crawler dat z Discordu používaný ke generování reportů o aktivitě správců a ke korelaci toho, „na co lidé na Discordu křičí“, s GitHub issues/PRs
  • ReleaseBar: dashboard pro sledování signálů pozornosti projektu, jako jsou dny od posledního vydání a objem PR
  • Octopool: shim ke zmírnění problémů s rate limity GitHub API směrováním read-only požadavků na veřejné repozitáře přes token GitHub App a mutujících požadavků přes uživatelský token
  • Crabbox: cloudový runner „test box“, který synchronizuje změny repozitáře na vzdálený stroj, spouští testy na výkonnějším hardwaru a pro spolehlivost přepíná mezi poskytovateli (včetně AWS a Azure)
  • Mantis: flow spustitelný z PR, který roztočí Crabboxy pro reprodukci bugu, nahraje video před/po opravě a provede vizuální ověření, aby správci mohli video zkontrolovat a mergnout
API a SDK
  • GitHub Actions — Používá se ke spuštění běhu Codex v cloudu při otevření issue nebo pull requestu, což umožňuje automatizované triage/uzavírání a komentování.
  • GitHub API rate limits / GitHub App tokens — Octopool směruje read-only požadavky na veřejné repozitáře přes token GitHub App a pro mutující požadavky používá uživatelský token, aby nedošlo k vyčerpání osobního rate limitu.
  • Discord bot access — Discrawl sbírá data z kanálů Discordu přes bota pro reporty a signály pro prioritizaci.
  • Cloudflare — Používá se jako hostingová/edge lokace pro shim službu Octopool.
  • AWS — Crabbox může přepnout na AWS, když je primární poskytovatel výpočetního výkonu nedostupný.
  • Azure — Crabbox podporuje také Azure jako další záložního poskytovatele výpočetního výkonu.
Co můžete postavit
  • Automaticky triagovat a automaticky uzavírat hlučné open-source issues/PRs aplikováním projektově specifického vision.md a zanecháním vysvětlujícího komentáře
  • Průběžně znovu triagovat backlog opětovným spuštěním klasifikace každý týden, aby se odhalily issues implicitně opravené nedávnými mergi
  • Generovat reporty o zdraví/participaci správců kombinací aktivity na GitHubu s účastí v diskusích na Discordu
  • Prioritizovat práci korelací bolestivých míst z Discordu s existujícími GitHub issues/PRs, poté vybírat položky v souladu s vision dokumentem a vhodné pro autonomní vykonání agentem
  • Spouštět náročné testovací sady vzdáleně na strojích s vysokým počtem jader, paralelizovat napříč více sessions agentů a vyhnout se zpomalování lokálního stroje
  • Reprodukovat cross-platform bugy roztočením více OS boxů paralelně a přidáním přístupu k UI (VNC) pro interaktivní reprodukci a automatizované UI akce (screenshot/klik/psaní)
Kód a CLI: vision.mdSKILL.mdSORT.mdClawSweeperDiscrawlReleaseBarOctopoolCrabboxMantisAutoReviewClawpatchCrabfleetClickClock1Passwordrsyncnpm
Microsoft PurviewACASecure App Development
Stránka přednášky ▶ Záznam