Gestionar el ciclo de vida del modelo de IA para los agentes de Copilot Studio

Copilot Studio ofrece diferentes tipos de modelos. Estos tipos de modelos se basan en su uso previsto y disponibilidad. La selección de modelos de IA no es una decisión de diseño puntual. Los modelos se introducen, actualizan, se hacen disponibles de forma general, se seleccionan como predeterminados y finalmente se retiran. Un agente que trabaja bien con un modelo puede comportarse de forma completamente diferente con otro, incluso con un modelo de la misma familia de modelos.

Trata la gestión del ciclo de vida del modelo como una práctica operativa continua para cada agente de Copilot Studio de producción. Establecer un proceso repetible para descubrir cambios en los modelos, evaluar modelos candidatos, prepararse para las jubilaciones, migrar a los agentes afectados y monitorizar la calidad tras el despliegue.

Cambiar el modelo que utiliza un agente rara vez es solo un cambio por selección de modelo. Un modelo más reciente puede interpretar instrucciones de forma más literal, elegir herramientas de forma diferente, producir diferentes longitudes de respuesta y formato, y cambiar la latencia. Planifica cada cambio de modelo como una migración que incluya evaluación, perfeccionamiento de instrucciones y herramientas, aprobación y monitorización posterior al despliegue.

El principio rector consiste en diseñar con flexibilidad, operar con prudencia y supeditar cada actualización a una evaluación. Pasarse a cada nuevo modelo puede provocar regresiones silenciosas. Evitar todos los cambios de modelo garantiza una emergencia cuando llegue la jubilación.

Aplicar el siguiente ciclo de vida a los agentes de producción:

1. Descubre modelos nuevos, actualizados, predeterminados y que están en proceso de retirada.
2. Inventariar los agentes, los entornos, los propietarios y los procesos de negocio que dependen de cada modelo.
3. Evalúa los modelos de reemplazo de candidatos en función de una línea base establecida.
4. Aprobar la migración utilizando criterios documentados de calidad y operativo.
5. Despliega a través del proceso de Gestión del Ciclo de Vida de la Aplicación (ALM) de la organización.
6. Monitoriza los resultados de producción y añade escenarios recién descubiertos al conjunto de regresión.
7. Repite el proceso a medida que evolucionan los modelos y los requisitos de los agentes.

Este artículo trata sobre el descubrimiento y el inventario. La serie continúa con:

• Decide cuándo actualizar un modelo de IA: Toma decisiones de actualización, requisitos previos y cómo responder a las jubilaciones.
• Ejecutar y validar una migración de modelo: evaluación, aprobación, despliegue y monitorización.

La gestión del ciclo de vida del modelo requiere coordinación entre los propietarios de los agentes, fabricantes, administradores de plataforma, testers, equipos de seguridad y cumplimiento, y aprobadores de lanzamientos. Asigna la propiedad antes de que un cambio de modelo genere una migración urgente.

Comprender el panorama de modelos

Antes de poder planificar un cambio de modelo, necesitas saber cómo Copilot Studio clasifica los modelos, qué modelos puede usar realmente tu organización y qué agentes dependen de cada uno.

Comprender los tipos de lanzamiento de modelos

Copilot Studio identifica modelos por clasificaciones de lanzamiento y disponibilidad. Estas clasificaciones ayudan a determinar cómo gobernar un modelo y dónde utilizarlo. Los nombres de modelos, las etapas de lanzamiento, la disponibilidad regional y el estado de retirada cambian con el tiempo. Siempre comprueba la disponibilidad de modelos por región para obtener información actual en lugar de depender de una lista de modelos estática.

Un agente que usa el modelo por defecto pasa a un nuevo modelo cada vez que se actualiza el modelo predeterminado, lo hayas planeado o no. Para agentes de alto riesgo y alto volumen, selecciona un modelo específico en lugar de seguir el valor predeterminado, de modo que cada cambio de modelo pase por tu proceso de migración.

Relaciona la categoría de uso del modelo con el propósito del agente

Copilot Studio etiqueta cada modelo con una categoría de uso que describe para qué está optimizado el modelo. Elegir la categoría adecuada para la carga de trabajo del agente afecta a la calidad, la latencia y el consumo de crédito.

• Deep: Optimizado para razonamiento deliberado, en varios pasos y flujos de trabajo soportados por herramientas. Ideal para análisis complejos, análisis de políticas y síntesis de documentos. Tiene la mayor latencia y consumo de crédito.
• Auto: Abarca cargas de trabajo mixtas mediante el enrutamiento dinámico de las consultas. Ideal para agentes de helpdesk y empleados con complejidad de consulta impredecible o variada. La latencia y el coste varían según el turno.
• General: Optimizado para la velocidad y el coste en chats cotidianos y contextualización ligera. Ideal para redactar, resumir, respuestas tipo preguntas frecuentes y automatizar acciones sencillas. Menor latencia y consumo de crédito.

Aprende más en categorías de uso de modelos.

Comprender modelos externos y controles de administrador

Puedes usar modelos de proveedores externos como Anthropic, xAI y Mistral como modelo principal de un agente. Descubre más en Elige un modelo externo como modelo principal de IA.

La configuración de administrador controla qué fabricantes de modelos pueden seleccionar en un entorno. Un modelo que está documentado como disponible puede seguir estando no disponible para el agente que estás migrando si no está activada la configuración requerida.

Antes de planificar una migración, confirma que el modelo candidato está disponible para el fabricante en el entorno objetivo. La lista de modelos en Copilot Studio refleja la configuración de tu administrador y es la verdad fundamental sobre lo que puede usar un agente específico. Aprende más en Controles de administrador para la selección de modelos de IA.

Revisa la disponibilidad de modelos regularmente

Revisa regularmente el modelo de IA principal de tu agente . Es la fuente autorizada para la lista actual de modelos. Los nuevos modelos aparecen allí cuando se introducen, y los modelos existentes se actualizan a medida que están disponibles en general, se convierten en los predeterminados o se retiran.

Utiliza las siguientes fuentes juntas:

Desencadena también una revisión cuando:

• Un modelo relevante queda disponible en vista previa o en disponibilidad general.
• El modelo por defecto cambia.
• Se anuncia la retirada del modelo o una actualización automática.
• Un modelo queda disponible en la región de la organización.
• La organización permite el procesamiento entre regiones geográficas, los modelos externos o los modelos en versión preliminar y experimentales.
• La monitorización de producción identifica una preocupación de calidad, latencia, fiabilidad o consumo que otro modelo podría abordar.

Mantén un inventario de modelos y agentes

Utiliza los inventarios de agentes proporcionados en el centro de administración de Power Platform, la CLI de Power Platform o las APIs de Power Platform para identificar agentes que usan un modelo específico. Utiliza esta información para iniciar comunicaciones durante el ciclo de vida del modelo con los propietarios del negocio y técnicos afectados.

Utiliza cualquiera de las siguientes vistas en el centro de administración de Power Platform:

Consulta la API de inventario para encontrar agentes por modelo

Las vistas del centro de administración de Power Platform son efectivas para revisar y exportar resultados manualmente. Consulta la API de inventario cuando quieras recopilar la misma información programáticamente, para que la enumeración de agentes pueda ser guionizada, programada y repetida en todo el tenant en lugar de descargar informes a mano. Las organizaciones con un patrimonio de agentes grandes pueden utilizar este enfoque para actualizar la lista de agentes afectados bajo demanda durante una migración de jubilación y mantenerla actualizada entre eventos del ciclo de vida.

La API de inventario devuelve el nombre del agente, nombre de visualización, entorno y modelo configurado en una única consulta a nivel de inquilino, por lo que no se requiere correlación con otra fuente de datos.

Antes de que ejecutes la consulta:

• Inicia sesión con una cuenta que tenga el rol de administrador de Power Platform o de administrador de Dynamics 365.
• Adquiere un token de acceso para el https://api.powerplatform.com/ recurso.
• Confirma que el inventario del agente está habilitado para el inquilino.

Envía una solicitud POST al endpoint de consulta de recursos, filtra por el microsoft.copilotstudio/agents tipo de recurso y proyecta los campos que necesitas, incluyendo properties.model:

POST https://api.powerplatform.com/resourcequery/resources/query?api-version=2024-10-01
Authorization: Bearer <access-token>
Content-Type: application/json

{
  "TableName": "PowerPlatformResources",
  "Clauses": [
    {
      "$type": "where",
      "FieldName": "type",
      "Operator": "in~",
      "Values": ["'microsoft.copilotstudio/agents'"]
    },
    {
      "$type": "project",
      "FieldList": [
        "name",
        "properties.displayName",
        "properties.model",
        "environmentId = tostring(properties.environmentId)"
      ]
    }
  ],
  "Options": { "Top": 200 }
}

La respuesta devuelve un registro por agente. Los nombres de campo en la respuesta sustituyen el punto por un guion bajo, por lo que properties.model se devuelve como properties_model:

{
  "totalRecords": 158,
  "count": 200,
  "data": [
    {
      "name": "00000000-0000-0000-0000-000000000000",
      "properties_displayName": "Sample Agent",
      "properties_model": "GPT-5 Auto",
      "environmentId": "00000000-0000-0000-0000-000000000000"
    }
  ]
}

La respuesta incluye totalRecords y, cuando los resultados se truncan, un valor de skipToken. Vuelve a pasar ese valor Options.SkipToken y repite la solicitud hasta que se recuperen todos los registros.

Agrupa los registros recopilados por properties_model para ver dónde se usa cada modelo en todo el inquilino. El siguiente ejemplo muestra el recuento de agentes por modelo para un inquilino, excluyendo a los agentes que usan el modelo predeterminado de Copilot Studio o que ejecutan la experiencia Microsoft 365 Copilot:

Model                  Count
-----                  -----
Claude Sonnet 4.6         24
GPT-5 Chat                22
GPT-5.5 Chat               5
GPT-5 Auto                 4
Claude Sonnet 4.5          3
Claude Opus 4.6            2
Claude Opus 4.7            1
Claude Opus 5              1
Claude Sonnet 5            1
GPT-4o                     1
GPT-5.6 Reasoning          1

Cuando se anuncie una retirada, filtra el mismo conjunto de resultados en el modelo de retirada para obtener la lista de agentes afectados, sus entornos y sus identificadores de agentes. Utiliza ese environmentId valor para mapear cada agente a un entorno nombrado y enruta los resultados a los propietarios de esos entornos. Más información en Responder a un modelo de jubilación para la respuesta completa de jubilación.

Más información en:

• API de inventario de Power Platform
• Referencia del esquema de inventario de Power Platform

Usa la CLI de Power Platform para obtener detalles del entorno

Úsalo pac copilot list cuando necesites los agentes y el contexto de la solución para un único entorno, como cuando preparas una migración en un entorno:

pac copilot list --environment <environment-id-or-url>

El comando devuelve el nombre del agente, el ID del Copilot, el estado del componente, el estado gestionado, el ID de la solución, el código de estado y el código de estado. Esta salida no incluye el modelo, así que usa la API de inventario para identificar agentes por modelo. Usa pac admin list para obtener los nombres de los entornos y sus ID.

Qué registrar para cada agente

El modelo por sí solo no es suficiente para planificar una migración. Anota lo siguiente para cada agente, para que cuando se anuncie una jubilación ya sepas a quién contactar y qué trabajo necesita cada agente:

• Nombre del agente, ID del agente, entorno y tipo de entorno, como desarrollo, prueba o producción.
• Criticidad empresarial.
• Propietario de negocio, propietario técnico, probador y aprobador de autorizaciones.
• El modelo configurado y su etiqueta de liberación.
• Ya sea que el agente utilice el modelo por defecto o un modelo seleccionado específico.
• Requisito de procesamiento entre geografías y restricciones regionales.
• Si el agente está alimentado por el arnés estándar o por el arnés GitHub Copilot, que determina los métodos de evaluación disponibles para él. Descubre más sobre los arneses Copilot Studio.
• La prueba de regresión estableció la ubicación y la fecha de la última ejecución base.
• Si la ventana del modelo retirado está en uso, cuándo expira y quién la aprobó.

Paso siguiente

Con el panorama de modelos entendido y el inventario de tus agentes en su lugar, utiliza los criterios de decisión para determinar si es necesaria una actualización.

Información relacionada

• Realizar el seguimiento, administrar y ampliar la adopción de Copilot en Power Platform