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# Microsoft Copilot Studio Skill Rick puede asistir en el diseño y configuración de agentes conversacionales en Microsoft Copilot Studio — la plataforma low-code de Microsoft para crear copilots (chatbots) integrados con Microsoft 365 y servicios externos. Documentación oficial: https://learn.microsoft.com/microsoft-copilot-studio/ --- ## Arquitectura general ``` Usuario (Teams / Web / Custom) ↓ [Canal de publicación] ↓ [Copilot Studio Agent] ├── Topics → lógica de conversación ├── Knowledge → bases de conocimiento (SharePoint, URL, archivos) ├── Actions/Tools → Power Automate, HTTP, MCP, A2A └── Entities → extracción de entidades del input del usuario ↓ [Dataverse] ← almacenamiento de variables, contexto ``` ## Topics — Flujos de conversación ## Componentes clave ### Topics (Temas) Los topics son la unidad fundamental de la conversación. Definen cómo el agente responde a los usuarios. | Tipo de topic | Descripción | |---------------|-------------| | **Trigger phrase topic** | Se activa cuando el usuario escribe algo similar a las frases de disparo | | **System topics** | Topics predefinidos: Greeting, Goodbye, Escalate, Error, Fallback | | **Conversational boosting** | Responde directamente desde Knowledge usando IA generativa | | **Custom topic** | Topic creado por el desarrollador para una tarea específica | **Configuración de un topic:** 1. `Topics → + Add topic → From blank` 2. Definir **frases de disparo** (trigger phrases): al menos 5 variaciones. 3. Agregar **nodos de conversación** en el canvas. ### Nodos de conversación | Nodo | Función | |------|---------| | **Message** | Enviar mensaje al usuario (texto, tarjeta adaptiva, imagen) | | **Question** | Hacer pregunta y guardar respuesta en variable | | **Condition** | Bifurcación lógica (if/else) | | **Action** | Ejecutar Power Automate flow, HTTP call, o plugin | | **Redirect** | Redirigir a otro topic | | **End conversation** | Finalizar el topic | | **Go to step** | Saltar a un nodo específico dentro del topic | | **Set variable** | Asignar valor a una variable | | **Send adaptive card** | Mostrar tarjeta con formato rico | ### Nodos de un topic | Nodo | Función | |------|---------| | **Message** | Enviar texto, imagen o Adaptive Card | | **Question** | Hacer una pregunta y guardar respuesta en variable | | **Condition** | Bifurcar según valor de variable | | **Set Variable** | Asignar valor a una variable | | **Call action** | Ejecutar Power Automate flow o conector | | **Redirect** | Ir a otro topic | | **End topic** | Terminar el topic actual | | **End conversation** | Terminar la conversación completa | | **Send an HTTP request** | Llamar a REST API directamente | | **Generative Answer** | Respuesta generativa desde knowledge sources | ### Ejemplo de topic: consultar estado de pedido ``` Topic: "Estado de pedido" Trigger phrases: - "¿dónde está mi pedido?" - "quiero saber el estado de mi compra" - "seguimiento de pedido" Nodos: 1. Message: "¡Hola! Voy a consultar tu pedido." 2. Question: "¿Cuál es el número de pedido?" → Guardar en: Topic.NumeroPedido (tipo: Number) 3. Call action: Flow "Consultar Estado Pedido" Input: NumeroPedido → Topic.NumeroPedido Output: Estado → Topic.EstadoPedido 4. Condition: Topic.EstadoPedido is equal to "enviado" → Message: "Tu pedido está en camino. Llegará en 2-3 días." Topic.EstadoPedido is equal to "pendiente" → Message: "Tu pedido está siendo procesado." Else: → Message: "No encontré información sobre ese pedido." 5. End topic ``` ## Variables ### Tipos de variable | Tipo | Scope | Descripción | |------|-------|-------------| | **Topic variable** | Solo el topic actual | Se borra al salir del topic | | **Global variable** | Todo el agente y sesión | Persiste durante toda la conversación | | **System variable** | Solo lectura | Info del usuario, canal, actividad | ### Variables de sistema más usadas ### Variables de Topic ``` System.User.DisplayName → Nombre del usuario System.User.Id → ID del usuario (AAD) System.User.Email → Email del usuario System.Channel → Canal de comunicación (teams, web...) System.Conversation.Id → ID de la conversación System.Activity.Text → Último mensaje del usuario System.LastTopic.Name → Nombre del último topic activado System.Transcript → Transcript completo de la conversación ``` ### Crear y usar variables ``` // En nodo Question: Variable name: Var_UserInput (topic variable) Variable name: Global.UserCity (global variable) // En nodo Condition: Var_UserInput is equal to "ayuda" Global.UserCity contains "Ciudad de México" // En nodo Message: "Hola, {System.User.DisplayName}. Tu ciudad es {Global.UserCity}." ``` ## Actions — Integración externa ## Entities (Entidades) Las entidades extraen información estructurada del input del usuario. ### Tipos de entidad | Entidad | Extrae | |---------|--------| | **Person name** | Nombres de personas | | **Email** | Direcciones de email | | **Number** | Números | | **Date and time** | Fechas y horas | | **Duration** | Duraciones ("por 3 días") | | **Money** | Cantidades monetarias | | **Percentage** | Porcentajes | | **Boolean** | Sí/No, Verdadero/Falso | | **Custom list entity** | Lista de valores específicos del negocio | | **Regular expression** | Extracción por patrón regex | **Ejemplo: entidad personalizada para tipo de servicio** ``` Nombre: TipoServicio Tipo: Closed list (Lista cerrada) Valores: - "soporte técnico" → soporte - "facturación", "cobro" → facturacion - "consulta general" → consulta ``` --- ## Actions (Acciones) Las acciones conectan el agente a sistemas externos. ### 1. Power Automate Flow ``` En el topic → Nodo "Action" → Create a flow // El flow aparece en Power Automate con trigger "When an agent calls a flow" // Inputs: variables del topic → parámetros del flow // Outputs: resultados del flow → variables del topic ``` **Ejemplo de flow integrado:** ``` Copilot: "Busco los pedidos del cliente {Var_ClienteID}" ↓ Action → Power Automate flow: Input: ClienteID = Var_ClienteID → Consulta SharePoint/Dataverse → Retorna: ListaPedidos (string con resultados) Output: Var_ResultadoPedidos = ListaPedidos ↓ Message: "Aquí están tus pedidos: {Var_ResultadoPedidos}" ``` ### 2. HTTP Request (REST API) ``` Nodo Action → Call an API URL: https://api.ejemplo.com/clientes/{Var_ClienteID} Method: GET Headers: Authorization: Bearer [WORKER_TOKEN] Response: Guardar en variable Var_APIResponse ``` ### 3. Model Context Protocol (MCP) MCP permite que el agente descubra y use herramientas dinámicamente: ``` Action → Add tool → Model Context Protocol (MCP) Server URL: https://mi-servidor-mcp.com/sse Tools disponibles: se descubren automáticamente ``` ### 4. Agent-to-Agent (A2A) ``` Action → Add agent Seleccionar otro agente de Copilot Studio como herramienta El agente principal orquesta, el sub-agente ejecuta tareas especializadas ``` --- ## Knowledge (Bases de conocimiento) El agente puede responder preguntas directamente desde fuentes de conocimiento sin definir un topic específico: | Fuente | Cómo agregar | |--------|--------------| | **SharePoint** | URL del sitio de SharePoint | | **Página web / URL** | URL pública del sitio | | **Archivo (PDF, Word, etc.)** | Upload directo en Copilot Studio | | **Dataverse** | Seleccionar tabla de Dataverse | | **Azure OpenAI** | Conectar Azure OpenAI con base de datos vectorial | Activar: `Knowledge → + Add knowledge → [tipo de fuente]` ``` // Tipos soportados 1. SharePoint — sitios y bibliotecas de documentos 2. Archivos — PDF, DOCX, PPTX, XLSX subidos directamente 3. Sitios web públicos — indexación de páginas web 4. Dataverse — tablas y vistas 5. Azure AI Search — índice de búsqueda vectorial // Configuración básica: Copilot Studio → Knowledge → Add Knowledge → SharePoint: URL del sitio o biblioteca File upload: arrastrar archivos (máx. 512MB) Public website: URL a indexar (hasta 2 niveles de profundidad) ``` ### Generative Answers ``` // Copilot Studio usa GenAI para responder preguntas con las fuentes configuradas // Sin necesidad de crear topics específicos para cada pregunta // Activar en: Settings → Generative AI → Generative answers → On // Nivel de moderación del contenido: Low / Medium / High // El agente puede combinar topics explícitos + generative answers // Prioridad: topic match > generative answers > fallback topic ``` ## Adaptive Cards Las Adaptive Cards permiten respuestas ricas con botones, imágenes y formularios. ```json // Ejemplo de card simple con acciones { "type": "AdaptiveCard", "version": "1.5", "body": [ { "type": "TextBlock", "text": "Tu pedido **#{{Topic.NumeroPedido}}** está {{Topic.EstadoPedido}}", "wrap": true, "size": "Medium" }, { "type": "FactSet", "facts": [ {"title": "Fecha estimada:", "value": "{{Topic.FechaEntrega}}"}, {"title": "Transportista:", "value": "{{Topic.Transportista}}"} ] } ], "actions": [ { "type": "Action.Submit", "title": "Ver más detalles", "data": {"action": "verDetalle"} }, { "type": "Action.OpenUrl", "title": "Rastrear envío", "url": "{{Topic.URLRastreo}}" } ] } ``` ## Canales de despliegue Copilot Studio permite publicar en múltiples canales sin cambiar la lógica del agente: | Canal | Requisito | |-------|-----------| | **Microsoft Teams** | Publicar → Teams → Aprobar en Teams Admin Center | | **Web (Chat widget)** | Copiar el embed code HTML | | **Custom website** | iframe o Direct Line | | **Power Apps** | Integrar como componente en canvas app | | **Dynamics 365** | Customer Service, Sales | | **Azure Bot Service** | Registro en Azure Portal | | **Telegram, Slack** | Vía Azure Bot Service + Direct Line | ### Embed en sitio web ```html <script src="https://cdn.botframework.com/botframework-webchat/latest/webchat.js"></script> <div id="webchat"></div> <script> window.WebChat.renderWebChat({ directLine: window.WebChat.createDirectLine({ token: 'TOKEN_DE_DIRECT_LINE' }), userID: 'user-id-unico', username: 'Usuario', locale: 'es-AR' }, document.getElementById('webchat')); </script> ``` ## Adaptive Cards (Tarjetas adaptativas) Copilot Studio puede enviar tarjetas adaptativas (JSON) como respuestas ricas: ```json { "type": "AdaptiveCard", "$schema": "http://adaptivecards.io/schemas/adaptive-card.json", "version": "1.5", "body": [ { "type": "TextBlock", "text": "📋 Resumen del pedido", "weight": "Bolder", "size": "Medium" }, { "type": "FactSet", "facts": [ {"title": "Pedido #", "value": "${PedidoID}"}, {"title": "Estado", "value": "${Estado}"}, {"title": "Total", "value": "${Total}"} ] } ], "actions": [ { "type": "Action.Submit", "title": "Ver detalle", "data": {"accion": "ver_detalle", "id": "${PedidoID}"} } ] } ``` --- ## Patrones conversacionales comunes ### Slot filling (recopilación de datos) ``` Topic: Crear Solicitud Trigger: "nueva solicitud", "quiero hacer una solicitud" → Question: "¿Cuál es tu nombre?" → Var_Nombre (Text) → Question: "¿Tipo de solicitud?" → Var_Tipo (TipoSolicitud entity) → Question: "¿Fecha requerida?" → Var_Fecha (Date and time) → Condition: ¿Var_Tipo = "urgente"? ├── Sí → Action: Notificar supervisor vía Power Automate └── No → Action: Crear ticket en SharePoint → Message: "Tu solicitud fue registrada. ID: {Var_TicketID}" ``` ### Escalation a agente humano ``` System Topic: Escalate (ya existe por defecto) → Nodo Message: "Te conectaré con un agente humano..." → Nodo "Transfer conversation" → Agente de soporte (Omnichannel) ``` ### Fallback con IA generativa ``` System Topic: Fallback (cuando ningún topic coincide) → Activar "Generative answers" → Knowledge sources → El agente intenta responder con las bases de conocimiento disponibles → Si no encuentra → Escalar o mostrar mensaje de disculpa ``` --- ## Autenticación de usuarios