Use herramientas de agente para extender, automatizar y mejorar sus agentes

Los agentes ganan en eficacia cuando se les dota de herramientas especializadas que amplían sus capacidades básicas. Copilot Studio ofrece tres categorías principales de herramientas de agente:

Este artículo explora cómo funciona cada tipo de herramienta, cuándo usarlas y cómo pueden ayudarle a crear agentes más capaces y eficientes. También descubrirá las diferencias entre máquinas hospedadas y máquinas propias para escenarios de uso informático, además de guía para elegir entre los enfoques tradicionales de Automatización Robótica de Procesos (RPA) y Agentes Informáticos (CUA).

Generar una respuesta usando indicaciones de IA

Las solicitudes de IA utilizan un conjunto de instrucciones para generar una respuesta a partir de un modelo de IA. Puede incluir variables para insertar más texto o documentos en estas instrucciones. La salida se proporciona normalmente en texto plano o en formato JSON. Puede seleccionar cualquier modelo de IA integrado en Copilot Studio o implementado a través de Microsoft Foundry para generar la respuesta.

Puede invocar solicitudes como herramienta de agente o desde dentro de un tema. Todas las indicaciones se guardan en una biblioteca de indicaciones y permiten la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones, el control de acceso basado en roles y el uso compartido.

Obtenga más información sobre uso de indicaciones para que su agente realice tareas específicas.

Determinar cuándo usar indicaciones de IA frente al orquestador

Cada agente construido en Copilot Studio utiliza el orquestador para determinar cómo responder seleccionando herramientas, temas y conocimientos según las instrucciones del sistema, la entrada del usuario y la información contextual. El orquestador es el motor detrás de la orquestación generativa, que planifica acciones y compone respuestas utilizando las herramientas y descripciones del agente.

Aunque las respuestas impulsadas por el orquestador puedan parecer similares a las indicaciones de IA, ambas capacidades cumplen propósitos diferentes. Las indicaciones de IA son acciones independientes basadas en indicaciones que otorgan a los creadores un mayor control sobre la configuración del modelo.

Las indicaciones de IA permiten trabajar con una gama más amplia de modelos, incluyendo aquellos disponibles a través de Microsoft Foundry. También ofrecen características como vinculación con Dataverse, entradas de archivos e intérprete de código.

El orquestador emplea una indicación fija del sistema y descripciones de herramientas para elegir los componentes adecuados para una solicitud determinada. Los creadores no pueden editar la solicitud del sistema del orquestador, pero sí pueden influir en cómo se comporta mediante instrucciones del agente.

Las indicaciones de IA brindan control total sobre el formato, las restricciones y la lógica, lo que las convierte en la opción correcta para escenarios que requieren salidas afinadas o altamente estructuradas. Por ejemplo, si necesita control estilístico más allá del formato simple ("escribe un poema con rima en estructura ABAB usando estas palabras exactas"), una indicación es la mejor opción.

El orquestador funciona bien para tareas sencillas como extraer un solo nombre del texto. Para extracciones complejas, use indicaciones de IA. Por ejemplo, extraer varias entidades de un informe extenso y vincularlas a relaciones específicas de dominio (como extraer varios nombres de un informe de seguros e identificar al propietario del servicio de reparación de autos asociado solo a una de las partes del incidente).

La decisión entre el orquestador y las indicaciones de IA depende del nivel de personalización requerido. Si necesita un control preciso sobre el comportamiento o los resultados del modelo, elija indicaciones de IA. Para escenarios en los que el razonamiento general, la selección de herramientas y la aplicación de formatos sencillos sean suficientes, el orquestador es la opción apropiada.

Integrar herramientas para agentes mediante MCP

El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es una interfaz universal que los modelos de IA utilizan para interactuar con herramientas externas, fuentes de datos y entornos de usuario de manera consistente y escalable.

En comparación, los conectores de Power Platform requieren que se describa cada acción y sus entradas, y que se actualicen estas descripciones a medida que estén disponibles nuevas definiciones. Codificar una integración personalizada para cada herramienta es más complejo y menos escalable.

Utilice los servidores MCP proporcionados por Copilot Studio para servicios de Microsoft como Outlook, Dataverse y GitHub, o servicios de terceros como Salesforce y JIRA. Cree servidores MCP personalizados para servicios en los que aún no existan.

Entre las ventajas del MCP se incluyen:

  • Contexto estandarizado para modelos de IA
  • Integración perfecta con Copilot Studio
  • Eficiencia de desarrolladores y experiencia de usuario mejoradas
  • Gobernanza, supervisión y extensibilidad

Considere las siguientes limitaciones antes de implementar servidores MCP:

  • No es posible ampliar las descripciones de las herramientas con más información sobre cuándo deben utilizarse.
  • Los temas no pueden conectarse directamente a los servidores MCP.

Comprender cuándo utilizar MCP

Puede lograr los mismos resultados en Copilot Studio mediante varios enfoques de integración. Es importante comprender cuándo usar servidores de Protocolo de contexto del modelo (MCP) en comparación con opciones más sencillas como los conectores de Power Platform o llamadas directas a API REST.

Use MCP cuando necesite una forma estandarizada y gestionada centralmente de exponer herramientas y recursos a múltiples agentes sin configuración individual para cada cliente. Los servidores MCP publican herramientas y recursos que los agentes pueden descubrir, gestionar versiones y usar de manera consistente automáticamente, porque el servidor MCP define las descripciones de las herramientas y sus entradas. En contraste, añadir una API directamente requiere que describa manualmente su propósito y defina sus entradas para cada agente.

MCP resulta especialmente útil cuando las API ascendentes cambian con frecuencia. En lugar de actualizar cada agente que consume la API, basta con modificar la definición una vez en el servidor MCP, y todos los agentes utilizan automáticamente la versión actualizada sin tener que republicarla. Si no existe un servidor MCP, o si está creando prototipos rápidamente, llamar a las API directamente es más rápido y evita la carga adicional de configuración necesaria para implementar el ciclo de vida completo del MCP.

La Orquestación generativa debe estar habilitada para usar MCP. Más información en ¿Cómo funciona MCP?

Automatizar los procesos de escritorio utilizando la herramienta de uso de equipos

Al utilizar la herramienta de uso de equipos, un agente puede operar un ordenador sin necesidad de scripts de automatización ni API. En lugar de usar scripts o API, configura el agente usando una indicación. El agente determina la mejor manera de lograr sus objetivos. Durante el proceso, el agente toma capturas de pantalla en cada paso, las analiza para decidir la siguiente acción, ejecuta esa acción y repite este ciclo hasta que la tarea se haya completado. Las capturas de pantalla tomadas por el agente y los pasos de razonamiento están disponibles como parte del historial de ejecución.

Los casos comunes en los que un agente puede beneficiarse de la herramienta de uso de equipos incluyen:

  • Entrada de datos: Para cada fila del archivo CSV entrante, cree la orden de venta en SAP y escriba el Id. de pedido generado de vuelta en el archivo.
  • Extracción de datos: Vaya a cada portal de proveedores, busque el SKU listado, extraiga el precio, el stock y el tiempo de entrega, e inserte los resultados con una marca de tiempo en la base de datos.
  • En varias aplicaciones: Exporte las transacciones del día desde el cliente de finanzas de escritorio, navegue por QuickBooks y registre cada entrada en la cuenta correcta.

Comprender máquinas hospedadas frente a máquinas BYO

Los agentes pueden llamar a la herramienta de uso del equipo en una máquina hospedada por Microsoft o en una máquina propia (BYO). Las máquinas hospedadas están disponibles para su uso inmediato sin necesidad de configuración o facturación de TI. Pertenecen a un grupo compartido de PC en la nube con Windows 365 previamente aprovisionados que no están unidos a Entra en el inquilino del cliente. Las máquinas BYO deben aprovisionarse previamente dentro de la propia red virtual del cliente. Debe registrar y administrar los dispositivos BYO en Power Automate.

Utilice máquinas BYO para escenarios de producción. Tienen soporte para Microsoft Entra ID, están registrados en Intune y admiten casos de uso tanto de automatización web como de automatización de escritorio. Utilice máquinas hospedadas solo para prototipar debido a sus capacidades limitadas. Solo hay un PC en la nube disponible por usuario a la vez, y el uso puede limitarse según la demanda.

Obtenga más información en Configuración de dónde se ejecuta el equipo.

Automatización Robótica de Procesos (RPA) vs. Agentes que usan equipos (CUA)

La automatización robótica de procesos (RPA) es la automatización de un equipo utilizando un script. Puede aplicarlo a muchos de los mismos escenarios que CUA. Sin embargo, es importante comprender las diferencias entre RPA y CUA.

Aspecto RPA CUA
Tipo de automatización Basado en reglas Basada en LLM
Método de interacción Árbol de interfaz de usuario Vista
Creación Script, complejo Interacción en lenguaje natural
Toma de decisiones Reglas predefinidas Decisiones autónomas basadas en la percepción visual
Flexibilidad Flexibilidad limitada Alta flexibilidad
Control de errores Gestión de errores estáticos Autocorrección basada en retroalimentación visual

Usar RPA cuando:

  • Solo se permiten las características de disponibilidad general (GA).
  • La interfaz de usuario es estable. Las pantallas, campos y selectores rara vez cambian.
  • Las reglas son claras. Puede capturar decisiones en reglas.
  • La velocidad importa. Alto volumen. Cada segundo cuenta.
  • Un equipo de RPA es el propietario. El equipo cuenta con conocimientos existentes en desarrollo y gestión de RPA.

Usar CUA cuando:

  • Las interfaces de usuario cambian o varían ampliamente. Trabaja con varias aplicaciones y rediseños frecuentes.
  • Lo necesitas rápido. El trabajo pendiente del equipo de RPA está lleno.
  • La interfaz de usuario es importante. La tarea depende de lo que se vea en pantalla, como gráficos, colores y disposiciones dinámicas.
  • Las decisiones son confusas. El agente debe razonar, elegir el siguiente paso o corregirse a sí mismo.
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