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El GitHub Copilot harness en Microsoft Copilot Studio es un entorno de autoría y ejecución rediseñado para construir agentes de IA. Presenta un enfoque en primer lugar del lenguaje natural para la creación de agentes, un diseño unificado de una sola superficie y un modelo de orquestación mejorado que mejora la calidad de respuesta y la capacidad de razonamiento.
Note
Las funciones de este artículo son utilizadas por agentes o flujos de trabajo impulsados por el arnés GitHub Copilot.
La facturación basada en el uso se aplica al uso, construcción, prueba y evaluación de agentes. Estas acciones pueden consumir Créditos de Copilot. Infózcate más en Gestionar costes para agentes impulsados por el arnés GitHub Copilot.
¿Qué es el GitHub Copilot harness?
El entorno de ejecución de GitHub Copilot se basa en un entorno de ejecución de orquestación mejorado que sustituye al modelo estándar utilizado en los agentes estándar del entorno de ejecución de Copilot Studio. En lugar de crear temas explícitos de conversación, flujos y lógica de ramificación, describes tu agente en lenguaje natural (vista previa) y el sistema genera la configuración subyacente.
Los agentes impulsados por el arnés GitHub Copilot están disponibles junto con los agentes que usan el arnés estándar. Tú eliges qué arnés usar cuando creas un nuevo agente. Los agentes creados con el arnés GitHub Copilot no pueden transferirse al arnés estándar, y viceversa.
Más información en Arneses en Copilot Studio.
Importante
El arnés GitHub Copilot es un framework de autoría y orquestación de Microsoft Copilot Studio, no el servicio GitHub Copilot. Aunque el harness comparte la tecnología subyacente y los componentes del SDK con GitHub Copilot, los datos de los clientes no se envían ni procesan por el servicio GitHub Copilot cuando los agentes se ejecutan en Copilot Studio. Los compromisos existentes de Microsoft Copilot Studio en materia de privacidad, seguridad, cumplimiento y residencia de datos siguen vigentes.
Conceptos clave
Los agentes impulsados por el arnés GitHub Copilot están organizados en torno a sus componentes principales. Puedes configurar lo siguiente desde la pestaña Build :
Instrucciones: Define la identidad, el tono, el alcance y el comportamiento del agente. Más información en Configurar detalles e instrucciones del agente (versión preliminar).
Conocimiento: Las fuentes de datos conectadas y la memoria proporcionan al agente contexto para responder a sus preguntas. Más información en Agregar conocimiento a un agente.
Herramientas: Las herramientas permiten al agente realizar acciones, como llamar a APIs y ejecutar flujos. Más información en la visión general de herramientas para agentes.
Habilidades: Las habilidades definen comportamientos estructurados reutilizables. Descubre más en la sección general de Habilidades para agentes.
Modelo: elija el modelo de IA que impulsa el razonamiento del agente. Más información en Seleccionar un modelo para un agente.
Agentes conectados: delegue tareas especializadas a otros agentes. Más información en Resumen de Agentes Conectados.
Memoria: Activa la Memoria para ayudar a un agente a recordar detalles de sus interacciones y usar ese contexto para interacciones futuras. Más información en Memoria (vista previa).
Cómo se diferencia la pestaña de construcción del arnés estándar
En los agentes basados en el entorno de GitHub Copilot, la pestaña Compilación reúne los componentes principales de la creación de agentes en un único lugar. En lugar de diseñar flujos temáticos explícitos y lógica de ramificación, describes a tu agente en lenguaje natural y conectas los recursos que necesita para responder y actuar. Utilizando el enfoque de lenguaje natural de la pestaña Build , creas agentes que dependen de una orquestación mejorada para interpretar tus instrucciones, decidir cuándo usar el conocimiento y cuándo invocar herramientas. En el arnés estándar, temas explícitos, desencadenantes y flujos de conversación ramificados moldean el comportamiento del agente. El enfoque del GitHub Copilot reduce la necesidad de crear una lógica de flujo detallada desde el principio. En su lugar, se centras en describir su agente, conectar los componentes adecuados y definir los límites que guían cómo funciona.
Comparación de características: Standard vs. GitHub Copilot harnesses
| Categoría | Feature | Arnés estándar | entorno de prueba de GitHub Copilot | Comments |
|---|---|---|---|---|
| Herramientas | Connectors | Supported | Supported | |
| Herramientas | MCP | Supported | Supported | |
| Herramientas | Uso del equipo | Supported | Programado | |
| Herramientas | Prompt | Supported | No soportado | Sustituido por Skills en el arnés GitHub Copilot |
| Herramientas | Workflows | Supported | Supported | |
| Conocimiento | Sitios web públicos | Supported | Supported | |
| Conocimiento | Carga de archivos | Supported | Supported | |
| Conocimiento | SharePoint | Supported | Supported | |
| Conocimiento | Conectores de Graph | Supported | Supported | |
| Conocimiento | Tablas de Dataverse | Supported | Supported | |
| Conocimiento | Búsqueda de Azure AI | Supported | No soportado | |
| Habilidades | Aptitudes | No soportado | Supported | Solo agentes de GH |
| Memoria | Memory | No soportado | Supported | Solo agentes de GH |
| Intérprete de código | Intérprete de código | Compatible (opt-in) | Compatible (nativo) | |
| Temas | Activado por la intención del usuario | Supported | Supported | Reemplazado por Hooks en el harness de GitHub Copilot. Los hooks ejecutan flujos de trabajo automáticamente en puntos específicos del ciclo de vida de un agente, como cuando comienza una sesión o antes de que se ejecute una herramienta |
| Temas | Otros disparadores del sistema (por ejemplo, Mensaje recibido) | Supported | Supported | Sustituidos por Hooks en el arnés de GitHub Copilot. Los hooks ejecutan flujos de trabajo automáticamente en puntos específicos del ciclo de vida de un agente, como cuando comienza una sesión o antes de que se ejecute una herramienta |
| Agentes conectados | Agentes de Copilot Studio (mismo entorno) | Supported | Supported | |
| Agentes conectados | Agentes de fundición | Supported | Supported | |
| Agentes conectados | Agentes del protocolo A2A | Supported | Supported | |
| Agentes conectados | Agentes del SDK de M365 | Supported | Supported | |
| Evaluación del agente | Evaluación del agente | Supported | Supported | |
| Monitor | Monitor | Supported | Supported | |
| Canales | M365 / Teams | Supported | Supported | |
| Canales | Sitio web | Supported | Supported | |
| Canales | SharePoint | Supported | No soportado | |
| Canales | Supported | No soportado | ||
| Canales | Centro de contacto de Dynamics 365 | Supported | No soportado | |
| Activación | Activar automáticamente | Supported | Supported | En el entorno de GitHub Copilot, usa triggers (vista previa) o un Nodo de agente en Workflows |
| Actividad / Historial de ejecuciones | Actividad / Historial de ejecuciones | Supported | Supported | Revisar sesiones y ejecuciones en la pestaña Monitor |
| Auth | Microsoft (Entra ID) | Supported | Supported | |
| Auth | Sin autenticación / anónimo | Supported | Supported | |
| Auth | Autenticación manual / personalizada | Supported | No soportado | |
| ALM | Soluciones / Soporte ALM | Supported | Supported | |
| Gobernanza | DLP / controles de gobernanza | Supported | Supported | |
| Idiomas | Idiomas añadidos y habilitados de forma explícita | Supported | Compatible de serie | En el harness GitHub Copilot: el lenguaje de respuesta está controlado por las instrucciones del agente |
| Entities | Entidades personalizadas | Supported | No soportado |
Interfaz de creación de agentes
Los agentes impulsados por el arnés GitHub Copilot utilizan una superficie basada en pestañas para construir y gestionar:
| Tab | Purpose |
|---|---|
| Build | Configura la identidad, conocimientos, herramientas, habilidades, modelo y memoria del agente |
| Versión preliminar | Probar el agente de forma interactiva en una interfaz de chat en versión preliminar |
| Evaluate | Creación y ejecución de conjuntos de pruebas para medir la calidad del agente |
| Monitor | Revisa la salud de la producción, resultados, reacciones, sesiones y uso de créditos |
Ciclo de vida del agente
Construir un agente con el harness de GitHub Copilot sigue este flujo general:
- Crear: Empieza desde la página principal de Copilot Studio y elige crear un nuevo agente impulsado por el arnés GitHub Copilot.
- Crear: Configura quién es el agente, qué sabe, qué puede hacer y cuáles son sus límites.
- Prueba: use la pestaña Vista previa y la pestaña Evaluar para validar el comportamiento del agente.
- Publicar: Despliega el agente en los canales seleccionados.
- Monitorizar: Revisar la salud de la producción e identificar dónde mejorar al agente. Puedes abrir Monitor antes de publicar, pero los datos de producción aparecen después de que la gente use el agente publicado.
Orquestación y razonamiento
El harness de GitHub Copilot utiliza un entorno de ejecución de orquestación mejorado que soporta capacidades de razonamiento profundo y respuestas de mayor calidad en comparación con el harness estándar, especialmente sobre datos de Microsoft 365. A diferencia del arnés estándar, donde puedes configurar el comportamiento de orquestación, el GitHub Copilot utiliza este modelo de orquestación mejorado para todos los agentes. Más información en Arneses en Copilot Studio.
Disponibilidad
Los agentes construidos con el arnés estándar siguen siendo totalmente soportados junto con agentes impulsados por el arnés GitHub Copilot. Para información sobre agentes estándar, consulte Descripción general de creación y eliminación de agentes y creación de agentes basados en IA. Más información en Arneses en Copilot Studio.
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