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¿Cuál es la distinción clave entre los agentes de inteligencia artificial y los bots de chat tradicionales?
Los agentes de inteligencia artificial solo pueden responder a consultas de usuario específicas con respuestas prescriptas.
Los bots de chat siguen rutas de acceso conversacionales predeterminadas, mientras que los agentes planean y ejecutan dinámicamente flujos de trabajo de varios pasos para lograr un resultado.
Los agentes de inteligencia artificial requieren instrucciones humanas paso a paso para cada acción que realicen.
¿Qué funcionalidad permite a los agentes de inteligencia artificial interactuar con sistemas externos, como bases de datos y API REST?
Razonamiento y planificación.
Memoria y contexto.
Uso de herramientas.
¿Qué arquitectura de comunicación usa el SDK de Copilot de GitHub para interactuar con la CLI de Copilot?
El SDK se comunica con una API hospedada en la nube mediante REST a través de HTTPS.
El SDK envía JSON-RPC mensajes a la CLI de Copilot que se ejecuta en modo servidor como un proceso local.
El SDK inserta el modelo de IA directamente y ejecuta la inferencia localmente sin ningún proceso externo.
¿Cuál es el propósito de la característica de sesiones infinitas del SDK?
Para permitir que un número ilimitado de usuarios simultáneos comparta una sola sesión.
Para compactar automáticamente el contexto cuando la ventana de contexto se aproxima a su límite, evitando errores de desbordamiento de tokens.
Para permitir que el agente registre un número ilimitado de herramientas dentro de una sesión.
¿Cómo se definen las herramientas en el SDK de Copilot de GitHub para .NET?
Uso de archivos de configuración XML que asignan nombres de herramienta a puntos de conexión de API.
Uso de AIFunctionFactory.Create del paquete Microsoft.Extensions.AI con una función lambda, nombre de herramienta y descripción.
AIFunctionFactory.Create
Microsoft.Extensions.AI
Usar atributos de decorador en clases de controlador que exponen automáticamente métodos como herramientas.
¿Cuáles son los cinco componentes arquitectónicos principales que requiere cada sistema de agente de IA?
Controlador de entrada, formateador de salida, caché, programador y registrador.
Motor de razonamiento de IA, herramientas, planificador y controlador, memoria y contexto, y directivas y barreras de protección.
Base de datos, puerta de enlace de API, cola de mensajes, equilibrador de carga y servicio de supervisión.
¿Qué devuelve el enlace de sesión OnPreToolUse para controlar si continúa una llamada a una herramienta?
OnPreToolUse
Valor booleano que indica true para continuar o false para cancelar.
Un valor de PermissionDecision de Allow, Deny o Ask.
PermissionDecision
Allow
Deny
Ask
Código de estado HTTP como 200 para éxito o 403 para prohibido.
¿En qué tres áreas de diseño debe centrarse un desarrollador al compilar un agente con el SDK de Copilot?
Velocidad, costo y escalabilidad.
Contexto, herramientas y directivas.
Diseño de la interfaz de usuario, esquema de base de datos y arquitectura de red.
¿Qué tipo de evento indica que el agente finalizó el procesamiento de una solicitud, incluidas todas las llamadas a herramientas?
AssistantMessageEvent.
AssistantMessageEvent
ToolExecutionCompleteEvent.
ToolExecutionCompleteEvent
SessionIdleEvent.
SessionIdleEvent
¿Qué hace la configuración de SystemMessageMode.Replace en una configuración de sesión?
SystemMessageMode.Replace
Reemplaza el modelo de IA asignado a la sesión por otro modelo.
Reemplaza el mensaje del sistema predeterminado por un indicador del sistema personalizado.
Reemplaza todas las definiciones de herramientas existentes por un nuevo conjunto de herramientas.
¿A qué tipo de evento debe suscribirse un desarrollador cuando transmite la respuesta del agente token a token en una interfaz de usuario de chat?
AssistantMessageDeltaEvent.
AssistantMessageDeltaEvent
¿Qué patrón proporciona a un agente orientado al cliente acceso a la información del producto y preguntas más frecuentes más allá de los datos de entrenamiento del modelo de IA?
Ajuste del modelo de inteligencia artificial con los datos propietarios de la empresa.
Generación aumentada por recuperación (RAG) mediante una herramienta de búsqueda de base de conocimiento.
Aumentar el tamaño de la ventana de contexto del modelo para incluir todos los documentos de la empresa.
¿Por qué los agentes de back-office deben usar herramientas para operaciones matemáticas en lugar de confiar en el modelo de IA?
Las herramientas son más rápidas que el modelo de IA al realizar cálculos complejos.
Las herramientas generan resultados confiables, mientras que el modelo de IA podría introducir errores aritméticos.
Las herramientas no cuentan para el límite de uso de tokens de la sesión.
¿Qué enfoque debe utilizarse cuando un agente de back-office se desencadena mediante alertas de supervisión o webhooks?
Procese todas las alertas en una sola sesión compartida para mejorar la eficacia.
Poner todas las alertas en cola y procesarlas en una tarea por lotes diaria.
Procese cada evento en una sesión independiente para evitar la combinación de contextos entre operaciones no relacionadas.
¿Qué flujo de trabajo iterativo sigue un agente de IA al procesar una solicitud?
Investigue, implemente, pruebe, despliegue y supervise.
Recibir entrada, razonar y planificar, actuar, observar, e iterar o responder.
Analice la solicitud, valide los datos, ejecute la consulta, dé formato a la salida y devuelva la respuesta.
Debe responder todas las preguntas antes de comprobar su trabajo.
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