Revise la lista de verificación de implementación

Implementar tus agentes de Copilot Studio requiere una atención cuidadosa a las integraciones, canales, herramientas, diseño de temas y comportamiento de llenado de espacios para garantizar que los agentes funcionen de forma fiable a gran escala. Esta sección ofrece preguntas prácticas y orientación de buenas prácticas para ayudarte a validar tus elecciones de implementación.

Valida tu preparación para la implementación

Utiliza la siguiente lista de comprobación para confirmar que tu agente está técnicamente en buen estado, con rendimiento y listo para producción.

Capacidades de IA y planificación de características

¿Hecho?	Tarea
✓	¿Has identificado qué capacidades de IA (orquestación generativa, respuestas generativas, generador de constructores, prompts de IA, uso de ordenadores, aprobaciones) requiere tu situación?
✓	¿Definiste el propósito, alcance y restricciones para cada capacidad seleccionada?
✓	¿Evaluaste riesgos o requisitos de gobernanza para capacidades de alto privilegio (por ejemplo, acciones, agentes conectados, uso de ordenadores)?
✓	¿Validaste que las fuentes de conocimiento son precisas, bien estructuradas y listas para ser fundamentadas?
✓	¿Confirmaste cómo se revisará, validará o anulará el contenido generado por IA cuando sea necesario?

Diseño de orquestación generativa

¿Hecho?	Tarea
✓	¿Definiste claramente las herramientas, temas, acciones y agentes hijos o conectados del agente con nombres y descripciones significativas?
✓	¿Especificaste los límites de decisión sobre qué puede actuar la IA de forma autónoma frente a cuándo se requiere confirmación o aprobación humana?
✓	¿Diseñaste las entradas y salidas de temas y acciones para que el orquestador pueda hacer auto-prompts y encadenar pasos de forma natural?
✓	¿Te aseguraste de que las herramientas se comportaran de forma determinista e incluyeran validación para parámetros críticos?
✓	¿Definiste una guía para el orquestador sobre cuándo usar el conocimiento, cuándo usar herramientas y cuándo realizar la planificación en varios pasos?

Integrations

¿Hecho?	Tarea
✓	¿Has identificado con qué sistemas debe integrarse tu agente y has elegido el patrón de integración adecuado (connector, HTTP, flujo de trabajo, API, Protocolo de Contexto de Modelo)?
✓	¿Confirmasteis los requisitos de autenticación y decidisteis entre las credenciales de usuario y las del fabricante para cada integración?
✓	¿Evaluaste los límites de la API, las restricciones de rendimiento y el volumen esperado para todos los servicios que llama tu agente?
✓	¿Diseñasteis un comportamiento adecuado de manejo de errores para cada ruta de integración?

Herramientas del agente

¿Hecho?	Tarea
✓	¿Evaluasteis si una capacidad debería implementarse usando una herramienta, un flujo de trabajo, un servidor MCP o un prompt?
✓	¿Te aseguraste de que cada herramienta tenga un nombre claro, descripción, entradas y salidas para que el orquestador pueda seleccionarla de forma fiable?
✓	¿Confirmaste si los modelos avanzados o la configuración requieren usar un prompt de IA en lugar del orquestador?
✓	¿Probaste herramientas de forma independiente para validar cargas útiles, esquemas, manejo de errores y características de rendimiento?
✓	¿Evaluaste si un escenario requiere un agente infantil o un agente conectado en lugar de una herramienta?

Canes, clientes y traspaso

¿Hecho?	Tarea
✓	¿Elegiste los canales correctos para tu audiencia y verificaste los formatos de mensajería que soporta cada canal, como Markdown, Adaptive Cards e imágenes?
✓	¿Validasteis el comportamiento de los clientes y asegurasteis que los usuarios tuvieran una experiencia coherente en Teams, chat web, móvil o aplicaciones personalizadas?
✓	¿Determinaste si tu implementación requiere la transferencia de agente en vivo y seleccionaste el patrón adecuado, ya sea Bot-como-agente-o Bot-in-the-Loop?
✓	¿Confirmaste que los créditos, la latencia y el comportamiento de toma de control de agentes son aceptables para el modelo de transferencia que elegiste?

Temas, frases desencadenantes y relleno de ranuras

¿Hecho?	Tarea
✓	¿Estructuraste tus temas para que cada uno cumpla un propósito claro y evite responsabilidades que se solapen en persona?
✓	¿Diseñaste frases desencadenantes efectivas que apoyaran sinónimos, variaciones y vocabulario de dominio?
✓	¿Definiste entidades y reglas de relleno de espacios para asegurar que el agente recopile la información requerida de forma eficiente?
✓	¿Evaluaste si entidades personalizadas, como closed list o RegEx, son necesarias para evitar confusiones con NLU?
✓	¿Validaste el comportamiento de respaldo y te aseguraste de que el agente resolviera con elegancia información faltante o poco clara?

Señalamientos de mejores prácticas

• Nombra los componentes de forma clara e intencionada: Utiliza nombres orientados a la acción y legibles para las herramientas, temas y agentes conectados que ayuden al orquestador a elegir consistentemente el componente adecuado.
• Diseña entradas y salidas con propósito: Utiliza nombres de entrada concisos y amigables para el usuario y salidas estructuradas para que el orquestador pueda hacer un autoprompt de forma natural y encadenar pasos de forma fiable.
• Mantén las capacidades modulares y reutilizables: Trata los temas, herramientas y agentes conectados como bloques de construcción. Evita duplicar la lógica entre flujos o componentes.
• Prioriza los límites de seguridad desde el principio: define qué acciones la IA puede realizar de forma autónoma, cuáles requieren confirmación y cuáles requieren aprobación humana para evitar comportamientos no intencionados.
• Selecciona fuentes de conocimiento de alta calidad: Mantén bases de conocimiento pequeñas pero precisas. Elimina contenido desactualizado o ruidoso para mejorar la calidad de la toma de tierra y reducir información incorrecta.
• Elige primero el patrón de integración más sencillo: Prefiere conectores o flujos de trabajo integrados, a menos que tu escenario requiera explícitamente APIs personalizadas o servidores MCP. Los caminos más sencillos son más fáciles de mantener y depurar.
• Define el comportamiento de las herramientas de forma clara y consistente: Asigna a cada herramienta un nombre significativo, una descripción, un conjunto de entradas y una salida esperada para que el orquestador pueda seleccionarla correctamente y generar planes estables.
• Valida la autenticación con antelación: Evita sorpresas confirmando si el escenario requiere autenticación de usuario, credenciales de creador o acceso seguro mediante identidades gestionadas.
• Diseña para latencia y rendimiento: Mantén las consultas de API eficientes, reduce el tamaño de la carga útil y evita encadenar integraciones lentas para mantener una experiencia conversacional responsiva.
• Herramientas de prueba, flujos de trabajo y prompts de forma aislada: Valida las entradas, salidas y estados de error individualmente antes de conectarlos a los temas o al orquestador.
• Planifica el comportamiento de los canales de forma deliberada: Entiende qué canales admiten Markdown, Adaptive Cards, fotos o diseños personalizados, y diseña tus mensajes en consecuencia.
• Estructura los temas para mayor claridad y mantenibilidad: Mantén los temas enfocados, evita solapamientos y asegúrate de que cada tema resuelva una tarea bien definida.
• Elabora frases desencadenantes que coincidan con el lenguaje real del usuario: Incluye variaciones, sinónimos y patrones comunes de frase para mejorar el reconocimiento de intenciones y reducir la frecuencia de retroceso.
• Utiliza entidades para reducir preguntas innecesarias: emplea entidades integradas y personalizadas para extraer información del mensaje inicial del usuario, reduciendo fricciones y acelerando los flujos.
• Prueba a fondo los casos límite que llenan ranuras: Valida cómo se comporta el agente cuando el usuario proporciona múltiples valores, información incompleta o entrada ambigua, y refina las entidades para reducir la confusión.