Arquitectura de agentes de IA

cómo ejecutores, grafos de flujo de trabajo y validación los hacen fiables

Unos prompts mejores no hacen fiables a los agentes de IA: los prompts guían el razonamiento, pero no ejecutan operaciones. Este episodio muestra la arquitectura que sí funciona: el LLM propone, el ejecutor hace cumplir y la validación del grafo de flujo de trabajo decide, aplicado a Microsoft Graph, Azure OpenAI y Copilot Studio.

▶ Arquitectura de agentes de IA: cómo ejecutores, grafos de flujo de trabajo y validación los hacen fiables (Doblaje IA)

Lo que aprenderás:

1. La comprobación de contrato antes de ejecutar: coincidencia de capacidades, cumplimiento de directivas y postcondiciones verificables, con rechazo razonado y alternativas seguras
2. Los tres modos de fallo de los agentes basados solo en prompts: herramientas alucinadas, precondiciones ausentes y fallos parciales silenciosos
3. Ejecutores con claves de idempotencia, taxonomía de errores y rutas de recuperación, y grafos de flujo de trabajo con nodos, aristas, estado y rollback
4. Seguridad desde el diseño: validación estática del grafo, directivas en tiempo de ejecución con ámbitos de Entra ID, saneamiento de entradas y salidas y registros de auditoría inmutables
5. El escenario de Microsoft con Microsoft Graph, Azure OpenAI y Copilot Studio, con citas, puntos de control humanos y métricas de antes y después de precisión, latencia y coste

Este episodio es una versión en español doblada con IA del video animado de M365 Show del Microsoft MVP Mirko Peters.