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Microsoft ha anunciado que, a partir del 23 de septiembre de 2026, cambia la certificación usada para firmar paquetes NuGet emitidos por Microsoft.
El cambio introduce una nueva huella SHA-256 que debe agregarse a políticas de trusted signers o a invocaciones de dotnet nuget verify para evitar errores NU3034 al instalar paquetes firmados con la nueva clave.
Si su pipeline o nuget.config verifica huellas concretas, Microsoft aconseja añadir la nueva huella y mantener las antiguas para compatibilidad.
Esta acción afecta a verificaciones estrictas de firma y a entornos donde se exige la validación por huella.
Comandos de dotnet nuget trust y ejemplos de nuget.config se publican en el post oficial para facilitar la transición.
Fuente: devblogs.microsoft.com (NuGet Team). (go.dev)
Microsoft Foundry amplía opciones para construir y operar agentes: soporte para más modelos, agentes de voz en vista previa pública y herramientas de optimización continua de calidad/latencia/coste.
El objetivo es que las organizaciones puedan cambiar de modelo sin rehacer la arquitectura de agentes, integrar capacidades de voz de forma nativa y aplicar trazas de producción para mejorar instrucciones, skills y tooling.
La nota describe cómo Foundry facilita gobernanza, observabilidad y continuidad operacional de agentes en producción, y menciona que algunos modelos frontier (familia GPT‑6 y otros) se integran en el ecosistema.
La publicación incluye ejemplos de uso y guía para empezar desde ai.azure.com y apunta a un enfoque de mejora iterativa en producción (observe, evalúe, optimice).
Fuente: Microsoft Azure Blog — Foundry (Ship agents faster). (docker.com)
Microsoft publica una pieza estratégica sobre cómo cambia el diseño de aplicaciones cuando los agentes actúan continuamente en lugar de responder solo a peticiones humanas.
El artículo explica adaptaciones en contenedores, orquestación, gobernanza de herramientas y datos, y cómo Azure Container Apps y Foundry Agent Service encajan en un modelo agent‑first.
Incluye ejemplos de clientes y recomendaciones para arquitectura, seguridad y observabilidad pensadas para sistemas con agentes que realizan trabajo autónomo y orquestado.
La entrada es más conceptual: busca orientar a equipos que están transitando de llamadas puntuales a sistemas multi‑agente y resistencia continua.
[Fuente: Microsoft Azure Blog — Designing agent-first platforms].(https://azure.microsoft.com/en-us/blog/designing-agent-first-platforms-what-changes-when-agents-do-the-work/) (dataaihub.co)
Google Cloud anuncia capacidades específicas en AlloyDB para facilitar que agentes accedan a datos transaccionales y relacionales: plantillas y herramientas para usar PostgreSQL como almacén de conocimiento para agentes en workflows RAG/agentizados.
La iniciativa incluye guías para conectar motores de agente con AlloyDB, patrones para persistencia de contexto y control de latencia cuando los agentes requieren acceso rápido y consistente a bases relacionales.
El anuncio destaca integración con otros servicios de Google Cloud orientados a datos y gobernanza, buscando reducir la fricción en pipelines que mezclan inferencia y datos transaccionales.
[Fuente: Google Cloud Blog — Announcing PostgreSQL for agents in AlloyDB].(https://cloud.google.com/blog/products/databases/announcing-postgresql-for-agents-in-alloydb). (nvidianews.nvidia.com)
Docker presentó el 24 de septiembre su oferta “Docker Cloud Sandboxes”, que extiende el concepto de sandboxes locales a capacidad gestionada en la nube para ejecutar agentes de forma aislada, reproducible y gobernada.
La solución incorpora un formato abierto (Sandbox Kit Spec) que describe permisos y grants, y permite ejecutar agentes en microVMs administradas para mantener controles sobre red, credenciales y acceso a ficheros.
Docker posiciona esto como un puente entre ejecución local y despliegue en cloud, útil para equipos que quieren mover ejecuciones largas y sensibles fuera del portátil sin perder aislamiento.
El lanzamiento incluye especificación de kits, ejemplos de integración y partners anunciados durante WeAreDevelopers.
[Fuente: Docker Press Release / Blog].(https://www.docker.com/press-release/cloud-sandboxes-extending-secure-ai-agent-isolation-beyond-the-laptop/) (docker.com)
CNCF celebró Observability Day (contenido y sesiones publicadas el 24 de septiembre) con énfasis en cómo observabilidad, trazas, métricas y telemetría evolucionan para soportar cargas LLM/agenticas en infra cloud‑native.
Las charlas abordaron integraciones entre Fluentd/Fluent Bit, pipelines de telemetría para modelos y prácticas para mantener visibilidad en sistemas distribuidos que incorporan inferencia y orquestación de agentes.
El evento destacó desafíos operativos —latencia, costes, cardinalidad de métricas— y presentó herramientas/estándares emergentes para instrumentar sistemas que mezclan servicios tradicionales y workloads de IA.
[Fuente: CNCF blog — Observability Day recap].(https://www.cncf.io/blog/2026/09/24/observability-day-where-the-community-comes-together-at-kubecon-cloudnativecon-north-america-2026/) (developer.nvidia.com)
NVIDIA publicó el 23 de septiembre la NVIDIA Cluster Readiness Engine (NVCRE), un controlador Kubernetes open source para ejecutar cargas distribuidas reales y verificar si un clúster GPU está realmente listo para trabajos de entrenamiento/inferencia a gran escala.
NVCRE corre workloads de referencia, produce informes de certificación por nodo, aísla fallos y genera métricas que ayudan a localizar GPUs o enlaces con degradación bajo carga; integra además mecanismos para gang scheduling y adaptaciones específicas de NCCL.
Es útil tanto para grandes instalaciones como para equipos de homelab avanzados que deseen validar configuraciones multi‑GPU y comportamiento en escenarios reales antes de poner trabajos productivos.
[Fuente: NVIDIA Developer Blog — Validate GPU Cluster Readiness].(https://developer.nvidia.com/blog/validate-gpu-cluster-readiness-before-ai-workloads-land/) (developer.nvidia.com)
En los últimos días se han visto actualizaciones en documentación y runtimes que confirman soporte explícito para Go 1.27 en varios buildpacks y plataformas de nube, facilitando que aplicaciones escritas con la versión 1.27 se ejecuten en entornos gestionados.
Las notas de compatibilidad y las páginas de runtime de cloud providers han sido actualizadas para indicar compatibilidad, lo que acelera la adopción por parte de sistemas CI/CD y despliegues serverless que dependen de buildpacks.
Si mantiene dependencias críticas, revise la matriz de runtimes de su proveedor (por ejemplo, buildpacks y App Engine) antes de desplegar para evitar sorpresas en producción.
[Fuente: Google Cloud / Buildpacks runtime docs y páginas de soporte de Go].(https://docs.cloud.google.com/docs/buildpacks/runtime-support). (docs.cloud.google.com)
Microsoft publica un artículo de reflexión sobre cómo los diagramas arquitectónicos tradicionales dejan de ser suficientes cuando las dependencias incluyen modelos de IA; la resiliencia debe medirse en términos de negocio y salud de aplicaciones, no sólo en redundancia de recursos.
Se discuten nuevas prácticas para modelar dependencias de modelos (fallos de proveedor, degradación de modelos), ejecutar pruebas de resiliencia continuas, y mantener runbooks que contemplen la variabilidad y degradación de modelos de inferencia.
Recomendaciones: mapear dependencias de modelos en el inventario de la aplicación, instrumentar salud centrada en experiencias de usuario y diseñar fallback/degeneration strategies cuando los modelos no estén disponibles.
[Fuente: Microsoft Azure Blog — Your architecture diagram is not your resilience].(https://azure.microsoft.com/en-us/blog/your-architecture-diagram-is-not-your-resilience/) (dataaihub.co)