Un solo Copilot te ayuda. Un equipo entero de agentes ... te da reuniones de seguimiento con quien no cobra horas extra.

Hasta ahora le pedías cosas a GitHub Copilot una a una, como quien manda mensajes a un compañero muy competente pero con memoria de pez.

En este workshop sobre Context Engineering decidimos dar un paso más allá, y montamos una cuadrilla de agentes de IA que vive dentro de tu repositorio, con su líder, sus especialistas y su propia memoria del proyecto.

Usaremos Squad sobre GitHub Copilot, el proyecto open source de Brady Gaster, (hasta hace nada PM Architect de Core AI Apps & Agents en Microsoft; ahora uno de los más importantes colaboradores de GitHub), que con un par de comandos reparte el trabajo entre un coordinador y varios especialistas (backend, frontend, pruebas...), y deja las decisiones y el histórico del equipo guardados en el propio repo para que el equipo aprenda contigo.

Con las manos en el teclado y desde un nivel de principiante, veremos:

✅ Qué es un equipo de agentes y cuándo compensa frente a un único asistente.
✅ Cómo inicializar tu Squad en un repositorio nuevo o existente, ya sea .NET, infraestructura como código con Terraform o documentación.
✅ Cómo se reparten el trabajo, qué recuerdan y cómo dejar sus decisiones por escrito.
✅ Dónde poner los límites: qué pueden tocar, qué no, y cuándo el humano manda (spoiler: siempre).
✅ Los tropiezos habituales de empezar con agentes, para que los vivas en el taller y no en el repo de tu cliente.

Qué necesitas: portátil, una cuenta con GitHub Copilot y ganas de delegar (pero no de desentenderte).

Qué te llevas: un equipo de agentes funcionando en tu propio proyecto y el criterio para decidir qué trabajo le encomiendas y cuál no.

Casco y chaleco: opcionales, pero el emoji obliga.