Cómo utilizar el marco de agentes de Microsoft con FXMacroData: agentes, flujos de trabajo, REST y MCP

Microsoft Agente Framework (en inglés) es el SDK actual de Microsoft para la construcción de agentes de IA y flujos de trabajo multi-agente basados en gráficos en .NET, Python y Go. Para flujos del trabajo FX, FXMacroData proporciona la evidencia actual del mercado que esos agentes necesitan: confirmado calendarios de lanzamiento, el historial de anuncios, El valor de la moneda de referencia contexto, El COT el posicionamiento, productos básicos, y Sesión de divisas datos.

Microsoft posiciona el Agent Framework como el camino sucesor de las ideas del Semantic Kernel y AutoGen. Eso lo convierte en un mejor punto de partida para un nuevo agente macro FX orientado a Microsoft que construir directamente en patrones de orquestación más antiguos. Indicador de precios de los Estados Unidos¿ Qué ? Pago de los trabajadores no agrícolas, o un Tasa de política de la Reserva Federal configuración, pero FXMacroData debe responder lo que se imprimió, cuando se imprime, cuál fue el valor anterior, y lo que está programado a continuación.

Por qué Microsoft Agent Framework se adapta a los flujos de trabajo de macro FX

El marco de agentes le proporciona tres bloques de construcción prácticos: agentes que llaman modelos y herramientas, un arnés para tareas más largas y flujos de trabajo basados en gráficos que coordinan agentes y funciones con enrutamiento, puntos de control y soporte humano en el bucle.

El límite clave es la fuente de verdad. Agent Framework debe coordinar el proceso. FXMacroData debe proporcionar los hechos: fechas de lanzamiento, valores reales, valores anteriores, revisiones, campos de pronóstico, contexto de divisas, materias primas, posicionamiento y tiempo de sesión.

REST, herramientas de funciones, MCP o flujos de trabajo: qué ruta utilizar

Comience con la integración más pequeña que coincida con el trabajo. Agent Framework puede utilizar herramientas de funciones, herramienta MCP alojada o local, patrones de agente como herramiento y flujos de trabajo de gráficos.

Los requisitos previos

Necesitas Python, Microsoft Agent Framework, un proveedor de LLM configurado para el framework, una clave de API FXMacroData y un primer flujo de trabajo de solo lectura.

pip install agent-framework requests

Para los ejemplos REST, utilizar los puntos finales de producción FXMacroData y la autenticación de parámetros de consulta:

curl "https://api.fxmacrodata.com/v1/calendar/usd?api_key=YOUR_API_KEY"
curl "https://api.fxmacrodata.com/v1/announcements/usd/inflation?api_key=YOUR_API_KEY"
curl "https://api.fxmacrodata.com/v1/forex/eur/usd?api_key=YOUR_API_KEY"

Mantenga la clave de la API en el lado del servidor. El modelo debe recibir evidencia estructurada y rutas de origen, no credenciales.

Paso 1: Primero, obtenga la evidencia de FXMacroData

Qué hacer: Esto mantiene la autenticación, las reintentas y el registro en el código de la aplicación en lugar de en un prompt.

import os
import requests

API_ROOT = "https://api.fxmacrodata.com/v1"
FXMD_API_KEY = os.environ["FXMD_API_KEY"]

def fxmd_get(path: str, params: dict | None = None) -> dict:
    query = {"api_key": FXMD_API_KEY, **(params or {})}
    response = requests.get(f"{API_ROOT}/{path}", params=query, timeout=10)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

El asistente debe devolver tanto los datos como los metadatos suficientes para un paso posterior de revisión. Como mínimo, preservar la ruta del punto final, la moneda solicitada, el indicador, el tiempo de recuperación y los campos devueltos utilizados en la respuesta final.

Paso 2: exponer FXMacroData como una herramienta de función

Qué hacer: La documentación de herramientas de Microsoft describe las herramienta de función como código personalizado que los agentes pueden llamar durante las conversaciones.

def fxmacrodata_calendar(currency: str) -> dict:
    """Fetch confirmed macro events for a 3-letter currency code."""
    code = currency.lower().strip()
    return {
        "source": "FXMacroData",
        "endpoint": f"/v1/calendar/{code}",
        "data": fxmd_get(f"calendar/{code}"),
    }

Atácale esa función a un agente de Agent Framework junto con instrucciones que obligan a la salida de evidencia primero. El cliente proveedor puede ser Microsoft Foundry, Azure OpenAI, OpenAI , Anthropic, Ollama u otro cliente compatible; la parte importante es que la superficie de la herramienta permanezca pequeña.

from agent_framework.openai import OpenAIChatCompletionClient

client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-5-mini")

agent = client.as_agent(
    name="FXMacroReleaseAnalyst",
    instructions=(
        "Use FXMacroData tools before writing. "
        "Return dates, values, endpoint paths, and gaps."
    ),
    tools=fxmacrodata_calendar,
)

result = await agent.run("Prepare a USD release-risk briefing.")
print(result.text)

Para un primer flujo de trabajo, una herramienta es suficiente. Añadir más sólo cuando el mensaje de aviso los necesita: historial de anuncios, historial spot FX, posicionamiento COT, productos básicos o sesiones.

Paso 3: Añadir FXMacroData MCP cuando el host admita herramientas

Qué hacer: utilizar MCP cuando el host o proveedor de tiempo de ejecución circundante debe descubrir herramientas FXMacroData en lugar de llamar a sus envoltorios REST personalizados.

La entrada canónica del servidor FXMacroData MCP es:

{
  "servers": {
    "FXMacroData": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fxmacrodata.com"
    }
  }
}

Para una cobertura autenticada, guarde la clave en el mecanismo secreto soportado por el host siempre que sea posible.

{
  "servers": {
    "FXMacroData": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.fxmacrodata.com?api_key=YOUR_API_KEY"
    }
  }
}

Utilice REST direct wrappers cuando su servicio necesite una validación de petición estricta, reintentos y registros por cliente. https://mcp.fxmacrodata.com- ¿ Qué ?

Paso 4: Envuelva al agente en un flujo de trabajo controlado

Qué hacer: Los flujos de trabajo de Agent Framework se basan en gráficos y pueden utilizar puntos de control para procesos de larga duración o auditables.

from agent_framework import InMemoryCheckpointStorage, WorkflowBuilder

checkpoint_storage = InMemoryCheckpointStorage()

builder = WorkflowBuilder(
    start_executor=fetch_evidence_executor,
    checkpoint_storage=checkpoint_storage,
)
builder.add_edge(fetch_evidence_executor, analyst_executor)
builder.add_edge(analyst_executor, review_executor)
builder.add_edge(review_executor, end_executor)

workflow = builder.build()

Ese boceto deja los detalles del ejecutor a su aplicación, pero la forma es el punto. El agente no debe omitir la recuperación de pruebas, y el paso de revisión debe ser permitido rechazar la salida no compatible.

El punto de control es útil para los flujos de trabajo de liberación programados porque le permite preservar el estado del proceso alrededor de las búsquedas de datos, puertas de revisión y aprobación humana.

Paso 5: Añadir barreras de seguridad financieras

En un flujo de trabajo financiero, esos controles deben hacer cumplir los límites de la evidencia en lugar de simplemente hacer que el agente sea más autónomo.

• Sólo para lectura primero: exponer calendario, anuncios, FX, COT, materias primas y herramientas de sesión antes que cualquier otra cosa.
• Pruebas antes de la prosa: Requieren una llamada de FXMacroData antes de que el agente escriba sobre los eventos macro actuales.
• Aprobación de herramientas para vías sensibles: Puesta en marcha de una nueva herramienta de control de datos
• Seguridad del almacenamiento en el punto de control: almacenar puntos de control únicamente en infraestructuras privadas de confianza con controles de acceso.
• No hay herramientas de ejecución: mantener las acciones del corredor, los cambios de cuenta y la colocación de órdenes fuera del flujo de trabajo del primer agente.

Required briefing contract:
1. FXMacroData tools or endpoints used
2. Release dates and values
3. Prior and revised values where available
4. Market interpretation
5. Data gaps or stale-data warnings
6. No trade execution or account action

Preguntas frecuentes

¿Puede el marco de Microsoft Agent utilizar FXMacroData?

Sí. Utilice herramientas de función REST estrechas, FXMacroData MCP, o ambas. REST le da a su aplicación el máximo control sobre las credenciales y el registro. MCP es útil cuando un host de agente debe descubrir herramienta FXMacrodata de https://mcp.fxmacrodata.com- ¿ Qué ?

¿Debería usar el marco de agente en lugar de Semantic Kernel o AutoGen?

Para el nuevo trabajo de agentes orientado a Microsoft, sí. Microsoft describe Agent Framework como el camino de sucesor directo que combina las características empresariales del Kernel Semántico y los patrones de agentes de AutoGen. Los proyectos existentes de Semantic Kernel o AutoGen aún pueden migrar deliberadamente, pero las nuevas macros FX deben comenzar con el marco actual.

¿Debería el agente Framework reemplazar una fuente de datos macro?

No. Agent Framework coordina agentes, herramientas, flujos de trabajo y estado. FXMacroData debe seguir siendo la fuente de filas de macro, calendarios de lanzamiento, contexto de FX, COT, productos básicos, tiempo de sesión, sellos de tiempo y brechas de datos.

¿Debería usar REST o MCP con el Agente Marco?

Utilice REST cuando su servicio posee credenciales, validación, intentos de reutilización, política de caché y registros. Utilice MCP cuando un host o proveedor de tiempo de ejecución compatible deba descubrir una superficie de herramienta FXMacroData seleccionada a través de un servidor estándar.

Fuentes y referencias

• Vista general del marco de trabajo de Microsoft Agent
• Resumen de los agentes de Microsoft Agent Framework
• Resumen de las herramientas de Microsoft Agent Framework
• Microsoft Agent Framework alojado herramientas MCP
• Herramientas locales de MCP de Microsoft Agent Framework
• Resumen de los flujos de trabajo de Microsoft Agent Framework
• Puntos de control de flujo de trabajo de Microsoft Agent Framework
• Guía de migración desde el núcleo semántico a Agent Framework
• Guía de migración de AutoGen a el marco de agentes
• Documentación de la API de FXMacroData
• Documentación de la MCP de FXMacroData
• Esquema de producción de FXMacroData y OpenAPI