Un agente es una versión especializada de Copilot, creada para una tarea o contexto concreto. En vez de empezar siempre desde cero, defines su función, le das instrucciones y, si hace falta, le añades documentos. Así puedes crear asistentes para docencia, aprendizaje o gestión.
Por ejemplo:
- un agente para resolver dudas sobre una asignatura
- un agente para orientar al alumnado sobre TFG/TFM
- un agente para atender preguntas administrativas frecuentes
- un agente para ayudar a redactar materiales docentes
- un agente para explicar normativa o procedimientos internos
Campos de configuración de un agente en Copilot
Nombre: el nombre de tu agente. Usa algo descriptivo y único. Límite de 30 caracteres.
Icono: Puedes usar IA para generar un icono, elegir uno de la biblioteca de iconos o subir manualmente una imagen para representar a tu agente y darle una personalidad única. Para actualizar el icono de tu agente, selecciona el icono del lápiz y elige Generar, Examinar o Cargar para añadir un nuevo icono. Si subes un icono, lo ideal es un archivo PNG con fondo transparente, debido al espacio adicional que se aplica por defecto alrededor del icono. Tipo de archivo compatible: PNG. Límite de resolución del icono en color: 192 × 192 píxeles. Límite de tamaño del archivo: 1 MB.
Descripción: La descripción ayuda al modelo de lenguaje grande (LLM) a identificar y usar tu agente para una tarea o situación concreta. Hazla lo más breve, precisa y simple posible. También se muestra en la ficha de la aplicación para su uso en el catálogo de la aplicación. Límite de 1.000 caracteres.
Instrucciones: Instrucciones específicas para el LLM que quieres usar para ampliar las capacidades de Microsoft 365 Copilot. Dirigen el comportamiento del agente, incluidas sus tareas y la forma en que las completa. Si estás usando la pestaña Describir, se generan automáticamente para ti. Límite de 8.000 caracteres. Para más información, consulta Escribir instrucciones eficaces.
Conocimiento: Puedes especificar hasta 20 fuentes de conocimiento (incluidos sitios, carpetas y archivos de SharePoint) o conectores de Copilot. Para más detalles, consulta Añadir fuentes de conocimiento.
Capacidades: Puedes mejorar la experiencia de usuario de tu agente declarativo añadiendo capacidades. Para más detalles, consulta Añadir capacidades.
Prompts iniciales: Los prompts iniciales ayudan a otros usuarios a comprender los escenarios habituales que admite tu agente. Cada prompt inicial incluye un nombre y una descripción. No hay un número mínimo de prompts iniciales.
Describir
Aquí escribes algo como: "crea un agente que ayude al profesorado universitario a diseñar actividades de evaluación en Moodle, con tono claro, ejemplos breves y enfoque pedagógico."
Copilot intenta montar el agente a partir de esa descripción.
Usa un lenguaje claro y orientado a la acción
- Céntrate en lo que Copilot debe hacer, no en lo que debe evitar.
- Usa verbos precisos y específicos, como “preguntar”, “buscar”, “enviar”, “comprobar” o “usar”.
- Añade ejemplos para reducir la ambigüedad.
- Define en las instrucciones cualquier término que no sea estándar o que sea específico de la organización.
Construye flujos de trabajo paso a paso con transiciones
Divide los flujos de trabajo en pasos modulares, inequívocos y sin conflictos. Cada paso debe incluir:
- Objetivo: la finalidad del paso.
- Acción: lo que debe hacer el agente y qué herramientas debe usar.
- Transición: criterios claros para pasar al siguiente paso o finalizar el flujo de trabajo.
Usa una estructura estricta
- La estructura es una de las señales más importantes para interpretar la intención:
- Usa secciones para agrupar tareas relacionadas en categorías lógicas, sin implicar necesariamente una secuencia.
- Usa viñetas para tareas paralelas que puedan completarse de forma independiente. Evita numerarlas si eso puede introducir un orden no deseado.
- Usa pasos para acciones que deban ocurrir en una secuencia obligatoria, y resérvalos solo para flujos de trabajo reales.
Haz que las tareas sean atómicas
Divide las instrucciones con varias acciones en unidades claramente separadas. Este enfoque reduce la ambigüedad y evita que el modelo mezcle o reinterprete tareas.
En lugar de: Extrae métricas y resume los hallazgos.
Usa pasos separados:
- Extrae métricas.
- Resume los hallazgos.
Especifica siempre el tono, el nivel de detalle y el formato de salida
Si no especificas el tono y el nivel de detalle, el modelo de lenguaje puede inferirlos, lo que puede dar lugar a un comportamiento inconsistente entre distintos modelos. Por ejemplo, especifica:
- Tono: profesional y conciso.
- Salida: tres viñetas por sección.
- Devuelve solo el formato solicitado, sin explicaciones.
Estructura las instrucciones en Markdown
Para aportar énfasis y claridad al orden de los pasos, usa Markdown.
- Usa #, ## y ### para los encabezados de sección.
- Usa - para listas no ordenadas y 1. para listas numeradas. Utiliza listas no ordenadas salvo que el orden de los pasos sea importante; en ese caso, usa listas numeradas.
- Resalta los nombres de herramientas o sistemas (por ejemplo, Jira, ServiceNow, Teams) usando comillas invertidas.
- Pon en negrita las instrucciones críticas usando **.
Los encabezados claros y las estructuras de lista coherentes ayudan al modelo a comprender la jerarquía que pretendes. Evita mezclar tipos de listas de manera que puedan dar lugar a interpretaciones no deseadas.