Building Microsoft AI Agents: Which Tool Should You Use?

¿Cómo construir agentes de IA en Microsoft?

Introducción a la construcción de agentes de IA

• Microsoft ofrece múltiples formas para construir agentes de IA, lo que puede resultar confuso. Es importante entender las opciones disponibles: Co-pilot Studio, Agent Builder, Azure y soluciones basadas en código.

• Para comenzar, es crucial definir qué tipo de agente deseas construir. Existen dos tipos principales en la plataforma de Microsoft.

Tipos de Agentes

Extensión del Co-pilot de Microsoft 365

• El primer tipo es el agente que extiende el Co-pilot de Microsoft 365, que tiene un costo mensual de $30 por usuario y está conectado a todos los datos del gráfico.

• Este agente funciona dentro del chat del Co-pilot y se puede extender para interactuar con otros sistemas.

Agente Autónomo

• El segundo tipo es un agente completamente autónomo, no necesariamente vinculado a los datos del tenant o Microsoft 365. Puede ser una solución personalizada externa.

Habilidades y Herramientas Disponibles

Evaluación de habilidades

• Es fundamental considerar las habilidades propias o las del equipo al desarrollar un agente. Hay diferentes niveles según la experiencia técnica.

Opciones para crear agentes

• Se pueden crear agentes utilizando lenguaje natural mediante el Agent Builder, diseñado para usuarios empresariales cotidianos.

• Co-pilot Studio permite a los creadores sin código desarrollar soluciones más sofisticadas mediante una interfaz gráfica.

Control y Estructura del Agente

Anatomía del agente

• Al construir un agente, hay varios componentes clave: instrucciones sobre su comportamiento, conocimiento (documentos o bases de datos), acciones (triggers), y orquestación (decisiones sobre cómo actuar).

Modelos Fundamentales

• Los modelos fundamentales son esenciales; hay una variedad amplia disponible desde diferentes proveedores. La experiencia del usuario puede variar entre chat automatizado o experiencias en segundo plano.

Consideraciones Finales sobre el Desarrollo

Control vs Tiempo para Valorizar

• Al utilizar herramientas como Azure y enfoques basados en código primero, se obtiene mayor control sobre el desarrollo comparado con extensiones más simples como las ofrecidas por Microsoft 365.

Ventajas del uso del Co-pilot

¿Cómo crear agentes personalizados en Microsoft 365 Co-pilot?

Introducción a la interfaz de usuario del chat

• Se presenta una interfaz de usuario que incluye sugerencias de prompts, facilitando la creación de agentes.

• Los usuarios con licencia de Microsoft 365 Co-pilot pueden acceder fácilmente a datos empresariales como SharePoint y OneDrive.

Extensión de Microsoft 365 Co-pilot

• La posibilidad de agregar acciones personalizadas para flujos de trabajo y automatización está disponible para los usuarios en esta zona.

• Es importante notar que las extensiones del Co-pilot son solo para uso interno; se requiere un agente personalizado para casos externos.

Control sobre los agentes

• Los usuarios pueden definir instrucciones y el tono del agente, así como conectarlo a sistemas internos.

• Se pueden establecer disparadores y flujos de trabajo dentro del entorno del Co-pilot, aunque no se tiene control sobre el modelo base o la experiencia del usuario.

Creación fácil de agentes

• El "Co-pilot Studio Agent Builder" permite a los usuarios finales crear agentes utilizando lenguaje natural sin habilidades técnicas avanzadas.

• Los usuarios pueden acceder a agentes preconstruidos que facilitan tareas cotidianas, como aprender o gestionar carreras.

Ejemplos prácticos y funcionalidades

• Un ejemplo es un agente diseñado para ayudar con el aprendizaje, proporcionando información específica según permisos.

Creación de un Agente: Asistente de Viajes y Gastos

Proceso de Configuración del Agente

• Se inicia la creación de un agente llamado "Asistente de Viajes y Gastos", que sugiere diferentes prompts para trabajar.

• El usuario puede refinar las instrucciones del agente, lo que permite definir cómo debe comportarse el asistente.

• Es posible conectar el agente a una biblioteca completa o a documentos específicos, facilitando así su personalización.

Uso en Entornos Empresariales

• Los usuarios empresariales pueden crear agentes para casos de uso específicos, integrándolos directamente en SharePoint.

• En SharePoint, se puede abrir un agente preconfigurado desde la barra superior y hacer preguntas directamente.

Extensibilidad y Personalización

• La experiencia del agente en SharePoint permite seleccionar documentos específicos para crear agentes personalizados.

• Se menciona la posibilidad de extender los agentes utilizando Co-Pilot Studio, mejorando sus capacidades.

Avances en Co-Pilot Studio

Edición y Personalización Avanzada

• Los usuarios pueden editar y extender los agentes creados previamente dentro de la experiencia de SharePoint.

• Hay opciones para agregar personalizaciones avanzadas mediante Co-Pilot Studio, aunque esta función aún no está disponible.

Integración con Microsoft 365

• Se destaca que los agentes pueden ser extendidos en Co-Pilot Studio para incluir acciones adicionales conectadas a otros sistemas.

Programación Code First vs. Declarativa

Diferencias entre Métodos

• Se introduce el concepto de "agentes declarativos" frente a "programación code first", donde este último ofrece mayor control sobre las configuraciones del agente.

• Aunque se requiere conocimiento técnico para programar, se presentan herramientas como Teams Toolkit que permiten gestionar instrucciones similares a las vistas anteriormente.

Conclusión sobre Control y Flexibilidad

Construyendo Agentes Personalizados

Introducción a la Construcción de Agentes

• Se presenta la idea de construir un agente personalizado, lo que permite mayor libertad y control en comparación con el uso de modelos predefinidos.

• La motivación para crear agentes personalizados incluye la necesidad de publicar en canales externos y tener un mayor control sobre el conocimiento, aplicaciones y flujos de trabajo.

Herramientas Disponibles

• Se discute la variedad de herramientas disponibles, desde opciones de bajo código hasta soluciones más avanzadas que requieren programación.

• El "Copilot Studio" se introduce como una experiencia de bajo código, ideal para desarrolladores ciudadanos que no desean escribir código extensivo.

Ejemplos Prácticos

• Se mencionan plantillas disponibles en Copilot Studio para ayudar a los usuarios a comenzar rápidamente con sus proyectos.

• Un ejemplo específico es el asistente del IT Help Desk, donde se pueden configurar respuestas automáticas basadas en contenido web.

Conexiones y Acciones

• Los agentes pueden conectarse a diferentes sistemas (por ejemplo, ServiceNow), permitiendo agregar conocimientos y crear acciones específicas.

• Se destaca la capacidad de influir en cómo se desarrolla una conversación mediante configuraciones manuales.

Publicación y Canales

• Los agentes pueden publicarse en aproximadamente 15 canales diferentes, tanto internos como externos. Esto amplía su alcance y funcionalidad.

Agentes Autónomos

Definición y Funcionalidad

• Se introduce el concepto de "agente autónomo", que opera sin intervención humana, gestionando solicitudes automáticamente (ejemplo: devoluciones).

Capacidades Avanzadas

• Estos agentes pueden evaluar políticas internas (como las políticas de devolución), enviando correos electrónicos automáticamente según las solicitudes recibidas.

Extensibilidad con Azure AI

Integración con Azure AI Foundry

• Para quienes buscan más control sobre modelos específicos o conjuntos grandes de datos existentes, se menciona la integración con Azure AI Foundry.

¿Cómo integrar modelos de lenguaje y búsqueda en Co-Pilot Studio?

Integración de fuentes de conocimiento

• Un científico del equipo ha construido conexiones con fuentes de conocimiento inmensas dentro de la organización, implementando un índice sofisticado sobre esos datos.

• Se puede incorporar un modelo de lenguaje diferente al estándar que se utiliza en Co-Pilot Studio, permitiendo personalizar la funcionalidad según las necesidades específicas.

Uso de Azure AI Search

• Al agregar conocimiento a un agente en Co-Pilot Studio, una opción es incluir Azure AI Search, facilitando el acceso a conjuntos de datos grandes ya indexados.

• Esto permite que otros expertos en la organización realicen ajustes más profundos en el índice y los parámetros necesarios para optimizar la búsqueda.

Extensibilidad y control total

• Es posible integrar modelos específicos como el modelo financiero desarrollado por la organización, lo que proporciona respuestas basadas en ese contexto particular.

• Para quienes buscan control total sobre su experiencia del usuario y todos los canales, se debe optar por herramientas avanzadas que requieren configuración e infraestructura personalizada.

Comparativa entre herramientas

• Existen dos enfoques principales para construir agentes: Co-Pilot Studio para una creación rápida y Azure AI Foundry para un enfoque más personalizado y controlado.

• Co-Pilot Studio ofrece una estructura de precios todo incluido sin necesidad de mantener infraestructura adicional, ideal para procesos empresariales rápidos.

Consideraciones finales sobre costos y recursos

• En Azure AI Foundry, cada componente tiene su propio costo; es crucial modelar estos gastos según el caso empresarial específico.