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Microsoft ofrece en Foundry el "harness" de Copilot, la capa que orquesta sus agentes con varios modelos de IA
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
Microsoft pone a disposición de desarrolladores y empresas, a través de Foundry, el armazón que mueve a sus propios agentes de Copilot. GitHub creó esta capa para dar al modelo instrucciones, contexto y controles, y trabaja con más de 20 modelos o con claves propias. Foundry permite bajarla como kit de desarrollo o lanzarla en la nube, con Microsoft encargándose de gestionarla.
El 28 de octubre, Microsoft abrió a desarrolladores y empresas la pieza que ya mueve sus propios agentes de Copilot. Se llama Microsoft Copilot harness y es la capa de orquestación que rodea al modelo de IA y le aporta instrucciones, contexto, entorno de ejecución y controles, según el blog oficial de Microsoft.
Lo creó el equipo de ingeniería de GitHub y Microsoft lo ha adoptado en toda la compañía: sostiene Copilot Code, Copilot Studio, la app de GitHub Copilot, la línea de comandos y VS Code, entre otros. En Copilot Studio se conocía hasta ahora como el harness de GitHub Copilot; según el blog de Copilot, el cambio de nombre refleja su papel más amplio, los agentes existentes siguen funcionando igual y no cambian ni las capacidades ni la facturación.
Desde ahora está disponible a través de Microsoft Foundry, la plataforma de la compañía para crear agentes. Se puede descargar el SDK (el kit de desarrollo) o ejecutarlo en la nube con la gestión de Foundry. En ese segundo caso, Microsoft se encarga del bucle del agente y del entorno aislado de ejecución, y el cliente aporta las instrucciones, las skills, las herramientas y la elección de modelo. Admite estándares abiertos como MCP y las skills de agentes, y Microsoft asegura que la plataforma sigue abierta para usar otros harness y frameworks.
Funciona con más de 20 modelos punteros y admite claves propias; según Microsoft, dirige cada tarea al modelo o modelos más adecuados. La compañía cuenta además que ha portado el entorno de ejecución a Rust, con menos sobrecarga por sesión y menos tiempo hasta el primer token.
En pruebas internas de Microsoft frente a su harness estándar, el nuevo mejoró los aciertos en las mismas tareas en 10,8 puntos porcentuales con un modelo de OpenAI y en 22,1 con uno de Anthropic. Tras una llamada fallida a una herramienta, los agentes siguieron intentándolo en el 84–91 % de los casos evaluados, frente a menos del 7 %, y el coste neto de procesar la entrada bajó entre un 15 y un 21 % pese a hacer casi el doble de llamadas al modelo. Son cifras de la propia Microsoft, que avisa de que pueden variar según el día, la versión, el modelo y la configuración. Un agente de soporte de Microsoft basado en él resolvió de forma totalmente autónoma, sin intervención humana, más del 35 % de los casos en agosto de 2026.
Ninguna de las dos publicaciones indica precio ni calendario de disponibilidad por países.
Por qué importa · análisis y opinión
Quien quería un agente capaz de elegir entre varios modelos tenía que montar y mantener su propia capa de orquestación o su propio selector de modelos, una tarea que la propia Microsoft describe como lenta y difícil. Ofrecer esa pieza ya probada en sus productos desplaza la competencia desde el modelo hacia el sistema que lo rodea, y reduce el riesgo de quedar atado a un solo proveedor cuando el mejor modelo cambie. Para una empresa que ya crea agentes con Copilot Studio o está probando Foundry, abre un camino para avanzar sin construir esa base. Lo que falta por saber es el coste, porque ninguna de las dos publicaciones habla de precios, y hasta qué punto las mejoras que cita Microsoft, medidas por ella misma, se repiten en las tareas reales de cada negocio.
Fuente oficial: Microsoft · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
