Creación de flujos de trabajo del agente conversacional con interacciones de chat en Azure Logic Apps

Se aplica a: Azure Logic Apps (Consumo + Estándar)

Cuando necesite automatización con tecnología de inteligencia artificial que interactúe con humanos, cree flujos de trabajo de agente conversacional en Azure Logic Apps. Estos flujos de trabajo usan lenguaje natural, bucles de agente y modelos de lenguaje grande (LLM) para tomar decisiones y realizar tareas basadas en las entradas y preguntas proporcionadas por el usuario, conocidas como solicitudes. Estos flujos de trabajo funcionan mejor para la automatización basada en el usuario, de corta duración o basada en sesiones.

En el siguiente flujo de trabajo de ejemplo se usa un agente conversacional para obtener el tiempo actual y enviar notificaciones por correo electrónico:

En esta guía se muestra cómo crear una aplicación lógica de consumo o estándar mediante el tipo de flujo de trabajo Agentes conversacionales . Este flujo de trabajo se ejecuta utilizando indicaciones proporcionadas por humanos y herramientas que construyes para realizar tareas. Para obtener información general sobre los flujos de trabajo del agente, consulte Flujos de trabajo del agente de IA en Azure Logic Apps.

Prerrequisitos

• Una cuenta y una suscripción de Azure. Obtenga una cuenta de Azure gratis.

En función de si desea crear una aplicación lógica De consumo o Estándar, se aplican los siguientes requisitos previos:

• Para seguir los ejemplos, necesita una cuenta de correo electrónico para enviar correo electrónico.

  En los ejemplos de esta guía se usa una cuenta de Outlook.com. Para sus propios escenarios, puede usar cualquier servicio de correo electrónico o aplicación de mensajería compatible en Azure Logic Apps, como Office 365 Outlook, Microsoft Teams, Slack, etc. La configuración de otros servicios de correo electrónico o aplicaciones es similar a los ejemplos, pero tiene pequeñas diferencias.

Limitaciones y problemas conocidos

En la tabla siguiente se describen las limitaciones actuales y los problemas conocidos de esta versión.

Modelos compatibles del servicio Azure OpenAI para flujos de trabajo de agente

En la lista siguiente se especifican los modelos de inteligencia artificial que puede usar con flujos de trabajo del agente:

Facturación

• Consumo: la facturación usa el modelo de pago por uso. Los precios del bucle del agente se basan en el número de tokens que usa cada acción del agente y aparecen como unidades de empresa en la factura. Para más información sobre precios específicos, consulte Precios de Azure Logic Apps.

• Estándar: aunque los flujos de trabajo del agente no incurren en cargos adicionales, el uso del modelo de IA incurre en cargos. Para más información, consulte la calculadora de precios de Azure.

Creación de un flujo de trabajo de agente conversacional

En la sección siguiente se muestra cómo empezar a crear el flujo de trabajo del agente conversacional.

Configuración o visualización del modelo de IA

Para configurar o ver el modelo de IA para el agente, siga los pasos basados en el tipo de aplicación lógica:

Cambiar el nombre del agente

Actualice el nombre del agente para identificar claramente el propósito del agente siguiendo estos pasos:

1. En el diseñador, seleccione la barra de título del agente para abrir el panel de información del agente.

2. En el panel de información, seleccione el nombre del agente y escriba el nuevo nombre, por ejemplo, Weather agent.

   

3. Continúe con la sección siguiente para proporcionar instrucciones para el agente.

Configuración de instrucciones del agente

El agente requiere instrucciones que describen los roles que el agente puede desempeñar y las tareas que el agente puede realizar. Para ayudar al agente a aprender y comprender estas responsabilidades, también puede incluir la siguiente información:

• Estructura de flujo de trabajo
• Acciones disponibles
• Restricciones o limitaciones
• Interacciones para escenarios específicos o casos especiales

Para obtener los mejores resultados, proporcione instrucciones prescriptivas y prepárese para refinar sus instrucciones de forma iterativa.

1. En el cuadro Instrucciones del agente , escriba las instrucciones que el agente necesita para comprender su rol y sus tareas.

   En este ejemplo, el ejemplo del agente meteorológico usa las siguientes instrucciones de ejemplo en las que más adelante formula preguntas y proporciona su propia dirección de correo electrónico para las pruebas:

   You're an AI agent that answers questions about the weather for a specified location. You can also send a weather report in email if you're provided email address. If no address is provided, ask for an email address.
   
   Format the weather report with bullet lists where appropriate. Make your response concise and useful, but use a conversational and friendly tone. You can include suggestions like "Carry an umbrella" or "Dress in layers".
   

   Este es un ejemplo:

   

2. Ahora, puede guardar el flujo de trabajo. En la barra de herramientas del diseñador, seleccione Save (Guardar).

Comprobación de errores

Para asegurarse de que el flujo de trabajo no tiene errores en esta fase, siga estos pasos, en función de la aplicación lógica y el entorno de desarrollo.

Crea una herramienta 'Obtener clima'

Para que un agente ejecute acciones precompiladas disponibles en Azure Logic Apps, debe crear una o varias herramientas para que el agente la use. Una herramienta debe contener al menos una acción y solo acciones. El agente llama a la herramienta mediante argumentos específicos.

En este ejemplo, el agente necesita una herramienta que obtenga la previsión meteorológica. Puede compilar esta herramienta siguiendo estos pasos:

1. En el diseñador, dentro del agente y en Agregar herramienta, seleccione el signo más (+) para abrir el panel donde puede examinar las acciones disponibles.

2. En el panel Agregar una acción , siga los pasos generales de la aplicación lógica para agregar una acción que sea mejor para su escenario.

   En este ejemplo se usa la acción Tiempo de MSN denominada Obtener tiempo actual.

   Después de seleccionar la acción, tanto el contenedor de herramientas como la acción seleccionada aparecen en el agente del diseñador. Ambos paneles de información también se abren al mismo tiempo.

   

3. En el panel de información de la herramienta, cambie el nombre de la herramienta para describir su propósito. En este ejemplo, use Get weather.

4. En la pestaña Detalles , en Descripción, escriba la descripción de la herramienta. Para este ejemplo, use Get the weather for the specified location.

   

   En Descripción, la sección Parámetros del agente solo se aplica para casos de uso específicos. Para obtener más información, consulte Creación de parámetros del agente.

5. Continúe con la sección siguiente para obtener más información sobre los parámetros del agente, sus casos de uso y cómo crearlos, en función de estos casos de uso.

Creación de parámetros del agente para la acción "Obtener tiempo actual"

Las acciones suelen tener parámetros que requieren especificar los valores que se van a usar. Las acciones de las herramientas son casi las mismas, excepto por una diferencia. Es posible crear parámetros de agente que el agente utiliza para especificar los valores de parámetro de las acciones en las herramientas. Puede especificar salidas generadas por modelos, valores de orígenes que no son modelos o una combinación. Para obtener más información, consulte Parámetros del agente.

En la tabla siguiente se describen los casos de uso para crear parámetros del agente y dónde crearlos, en función del caso de uso:

Usar solo salidas generadas por modelos

Para un parámetro de acción que use solo salidas generadas por el modelo, cree un parámetro de agente siguiendo estos pasos:

1. En la herramienta, seleccione la acción para abrir el panel de información.

   En este ejemplo, la acción es Obtener el tiempo actual.

2. En la pestaña Parámetros , seleccione dentro del cuadro de parámetros para mostrar las opciones de parámetro.

3. En el borde derecho del cuadro Ubicación , seleccione el botón estrellas.

   Este botón tiene el siguiente mensaje de ayuda: seleccione para generar el parámetro del agente.

   

   En la ventana Crear parámetro del agente se muestran los campos Nombre, Tipo y Descripción , que se rellenan previamente desde el parámetro de acción de origen.

   En la tabla siguiente se describen los campos que definen el parámetro del agente:

   Parámetro	Importancia	Description
   Nombre	< agent-parameter-name>	Nombre del parámetro del agente.
   Tipo	< tipo-de-dato-del-parámetro-del-agente>	Tipo de datos del parámetro del agente.
   Descripción	< agent-parameter-description>	Descripción del parámetro del agente que identifica fácilmente el propósito del parámetro.

   Nota:

   Microsoft recomienda seguir la definición de Swagger de la acción. Por ejemplo, para la acción Obtener tiempo actual, que procede del conector "compartido" de MSN Weather hospedado y administrado por Azure global y multiinquilino, consulte el artículo referencia técnica del conector Weather de MSN.

4. Cuando esté listo, seleccione Crear.

   En el ejemplo siguiente se muestra la acción Obtener tiempo actual con el parámetro Agente de ubicación :

   

5. Guarde el flujo de trabajo.

Uso de valores de orígenes que no son de modelo

Para un valor de parámetro de acción que use solo valores que no sean de modelo, elija la opción que mejor se adapte a su caso de uso:

Uso de salidas de operaciones anteriores en el flujo de trabajo

Para examinar y seleccionar entre estas salidas, siga estos pasos:

1. Seleccione dentro del cuadro de parámetros y, a continuación, seleccione el icono de rayo para abrir la lista de contenido dinámico.

2. En la lista, en la sección desencadenador o acción, seleccione la salida que desee.

3. Guarde el flujo de trabajo.

Uso de resultados de expresiones

Para crear una expresión, siga estos pasos:

1. Seleccione dentro del cuadro de parámetros y, a continuación, seleccione el icono de función para abrir el editor de expresiones.

2. Seleccione entre las funciones disponibles para crear la expresión.

3. Guarde el flujo de trabajo.

Para más información, consulte Guía de referencia sobre las funciones de expresión de flujo de trabajo en Azure Logic Apps.

Uso de salidas de modelo y valores que no son de modelo

Es posible que algunos escenarios necesiten especificar un valor de parámetro de acción que use ambas salidas generadas por modelos con valores que no son de modelo. Por ejemplo, es posible que quiera crear un cuerpo de correo electrónico que use texto estático, salidas que no sean de modelos de operaciones anteriores en el flujo de trabajo y salidas generadas por modelos.

Para estos escenarios, cree el parámetro del agente en la herramienta siguiendo estos pasos:

1. En el diseñador, seleccione la herramienta donde desea crear el parámetro del agente.

2. En la pestaña Detalles , en Parámetros del agente, seleccione Crear parámetro.

3. Expanda Nuevo parámetro del agente y proporcione la siguiente información, pero coincida con los detalles del parámetro de acción.

   En este ejemplo, la acción de ejemplo es Obtener el tiempo actual.

   Nota:

   Microsoft recomienda seguir la definición de Swagger de la acción. Por ejemplo, para encontrar esta información para la acción Obtener el clima actual, consulte el artículo de referencia técnica del conector MSN Weather. El conector administrado de MSN Weather proporciona la acción de ejemplo, que se hospeda y ejecuta en un clúster compartido en Azure multiinquilino.

   Parámetro	Importancia	Description
   Nombre	< agent-parameter-name>	Nombre del parámetro del agente.
   Tipo	< tipo-de-dato-del-parámetro-del-agente>	Tipo de datos del parámetro del agente.
   Descripción	< agent-parameter-description>	Descripción del parámetro del agente que identifica fácilmente el propósito del parámetro. Puede elegir entre las siguientes opciones o combinarlas para proporcionar una descripción: - Texto literal sin formato con detalles como el propósito del parámetro, los valores permitidos, las restricciones o los límites. - Salidas de operaciones anteriores en el flujo de trabajo. Para examinar y elegir estas salidas, seleccione dentro del cuadro Descripción y, a continuación, seleccione el icono de rayo para abrir la lista de contenido dinámico. En la lista, seleccione la salida que desee. - Resultados de expresiones. Para crear una expresión, seleccione dentro del cuadro Descripción y, a continuación, seleccione el icono de función para abrir el editor de expresiones. Seleccione entre las funciones disponibles para crear la expresión.

   Cuando haya terminado, en Parámetros del agente, aparece el nuevo parámetro del agente.

4. En el diseñador, en la herramienta, seleccione la acción para abrir el panel de información de la acción.

5. En la pestaña Parámetros , seleccione dentro del cuadro de parámetros para mostrar las opciones de parámetro y, a continuación, seleccione el icono de robot.

6. En la lista Parámetros del agente , seleccione el parámetro del agente que definió anteriormente.

   La herramienta Obtener tiempo actual finalizada parece el siguiente ejemplo:

   

7. Guarde el flujo de trabajo.

Creación de una herramienta "Enviar correo electrónico"

En muchos escenarios, un agente normalmente necesita más de una herramienta. En este ejemplo, el agente necesita una herramienta que envíe el informe meteorológico por correo electrónico.

Para compilar esta herramienta, siga estos pasos:

1. En el diseñador, en el agente, junto a la herramienta existente, seleccione el signo más (+) para agregar una acción.

2. En el panel Agregar una acción , siga estos pasos generales para seleccionar otra acción para la nueva herramienta.

   En los ejemplos se usa la acción Outlook.com denominada Enviar un correo electrónico (V2).

   Al igual que antes, después de seleccionar la acción, la nueva herramienta y la acción aparecen dentro del agente en el diseñador al mismo tiempo. Ambos paneles de información se abren al mismo tiempo.

   

3. En el panel de información de la herramienta, cambie el nombre de la herramienta para describir su propósito. En este ejemplo, use Send email.

4. En la pestaña Detalles , en Descripción, escriba la descripción de la herramienta. Para este ejemplo, use Send current weather by email.

   

Creación de parámetros del agente para la acción "Enviar un correo electrónico (V2)"

Excepto para los distintos parámetros del agente que se van a configurar para la acción Enviar un correo electrónico (V2), los pasos de esta sección son casi los mismos que los parámetros crear agente para la acción "Obtener tiempo actual".

• Siga los pasos generales anteriores para crear parámetros del agente para los valores de parámetro en la acción Enviar un correo electrónico (V2).

  La acción necesita tres parámetros de agente denominados To, Subject y Body. Para obtener la definición de Swagger de la acción, consulte Enviar un correo electrónico (V2).

  Cuando haya terminado, la acción de ejemplo usa los parámetros del agente definidos anteriormente, como se muestra aquí:

  

  La herramienta Enviar correo electrónico finalizada tiene el siguiente aspecto:

  

Procedimientos recomendados para agentes y herramientas

En las secciones siguientes se proporcionan recomendaciones, procedimientos recomendados y otras instrucciones que pueden ayudarle a crear mejores agentes y herramientas.

Agents

En las instrucciones siguientes se proporcionan procedimientos recomendados para los agentes.

Prototipo de agentes y herramientas con acciones de "Redactar"

En lugar de usar acciones reales y conexiones dinámicas para crear prototipos del agente y las herramientas, use acciones de Componer para simular las acciones reales. Este enfoque proporciona las siguientes ventajas:

• Las acciones de redacción no producen efectos secundarios, lo que hace que estas acciones sean útiles para la ideación, el diseño y las pruebas.

• Puede redactar y refinar instrucciones de agente, avisos, nombres de herramientas y descripciones, además de parámetros y descripciones del agente, sin tener que configurar y usar conexiones dinámicas.

• Al confirmar que el agente y las herramientas solo funcionan con las acciones de Redactar, está listo para intercambiar en las acciones reales.

• Al cambiar a las acciones reales, debe volver a enrutar o volver a crear los parámetros del agente para trabajar con las acciones reales, lo que puede tardar algún tiempo.

Administrar la longitud del contexto del historial de chat

El agente de flujo de trabajo mantiene el historial de chat o contexto, incluidas las invocaciones de herramientas, basándose en el límite actual del número de tokens o mensajes que deben conservarse y pasarse al modelo para la siguiente interacción. Con el tiempo, el historial del agente crece y, finalmente, supera el límite de longitud de contexto del modelo o el número máximo de tokens de entrada. Los modelos difieren en sus longitudes de contexto.

Por ejemplo, gpt-4o admite 128 000 tokens de entrada donde cada token tiene 3-4 caracteres. Cuando el historial del agente se aproxima a la longitud del contexto del modelo, considere la posibilidad de quitar mensajes obsoletos o irrelevantes para permanecer por debajo del límite.

Estos son algunos enfoques para reducir el historial del agente:

• Reduzca el tamaño de los resultados de las herramientas mediante la acción Redactar. Para obtener más información, consulte Herramientas: procedimientos recomendados.

• Diseñe cuidadosamente las instrucciones del agente y pida que controle el comportamiento del modelo.

• Capacidad experimental: Tiene la opción de probar la reducción de chat para que pueda limitar el número máximo de tokens o mensajes a mantener en el historial de chat y pasar al modelo.

  Un agente de flujo de trabajo tiene casi los mismos parámetros avanzados que el conector integrado del proveedor de servicios de Azure OpenAI, excepto para el parámetro avanzado Tipo de reducción del historial del agente, que solo existe en el agente. Este parámetro controla el historial que mantiene el agente, en función del número máximo de tokens o mensajes.

  Esta funcionalidad está en desarrollo activo y es posible que no funcione en todos los escenarios. Puede cambiar la opción Tipo de reducción del historial del agente para reducir el límite de tokens o mensajes. A continuación, especifique el límite numérico que desee.

  Para probar la funcionalidad, siga estos pasos:

  1. En el diseñador, seleccione la barra de título del agente para abrir el panel de información.

  2. En la pestaña Parámetros , busque la sección Parámetros avanzados .

  3. Compruebe si el parámetro denominado Agent History Reduction Type existe. Si no es así, abra la lista Parámetros avanzados y seleccione ese parámetro.

  4. En la lista Tipo de reducción del historial del agente , seleccione una de las siguientes opciones:

     Opción	Description
     Reducción del recuento de tokens	Muestra el parámetro denominado Número máximo de tokens. Especifica el número máximo de tokens en el historial del agente para mantener y pasar al modelo para la siguiente interacción. El valor predeterminado difiere en función del modelo usado actualmente en azure OpenAI Service. El límite predeterminado es 128 000.
     Reducción del recuento de mensajes	Muestra el parámetro denominado Límite de recuento de mensajes. Especifica el número máximo de mensajes del historial del agente que se van a mantener y pasar al modelo para la siguiente interacción. No existe ningún límite predeterminado.

Tools

En la guía siguiente se proporcionan mejores prácticas para herramientas.

• El nombre es el valor más importante de una herramienta. Asegúrese de que el nombre es conciso y descriptivo.

• La descripción de la herramienta proporciona un contexto útil y relevante.

• Tanto el nombre de la herramienta como la descripción tienen límites de caracteres.

  El modelo aplica algunos límites en el servicio Azure OpenAI en tiempo de ejecución, en lugar de guardar los cambios en el agente en el flujo de trabajo.

• Demasiadas herramientas del mismo agente pueden tener un efecto negativo en la calidad del agente.

  Una buena guía general recomienda que un agente no incluya más de 10 herramientas. Sin embargo, esta guía varía en función del modelo que use del servicio Azure OpenAI.

• En las herramientas, las acciones no necesitan tener todas sus entradas procedentes del modelo.

  Puede controlar bien qué entradas de acción proceden de orígenes que no son del modelo y qué entradas proceden del modelo. Por ejemplo, supongamos que una herramienta tiene una acción que envía correo electrónico. Puede proporcionar un cuerpo de correo electrónico sin formato y principalmente estático, pero usar salidas generadas por modelos para parte de ese cuerpo del correo electrónico.

• Personalice o transforme los resultados de la herramienta antes de pasarlos al modelo.

  Puede cambiar los resultados de una herramienta antes de pasar al modelo mediante la acción Redactar. Este enfoque proporciona las siguientes ventajas:

  • Mejore la calidad de la respuesta al reducir el contexto irrelevante que pasa al modelo. Solo se envían los campos que necesita de una respuesta grande.

  • Reduzca los cargos de facturación de los tokens que ingresan al modelo y evite superar el límite de longitud de contexto del modelo, es decir, el número máximo de tokens que ingresan al modelo. Usted envía solo los campos que necesita.

  • Combine los resultados de varias acciones en la herramienta.

  • Puede simular los resultados de la herramienta para simular los resultados esperados de acciones reales. Las acciones simuladas dejan los datos sin cambios en el origen y no incurren en cargos por el uso de recursos fuera de Azure Logic Apps.

Parámetros del agente

En las instrucciones siguientes se proporcionan procedimientos recomendados para los parámetros del agente.

• El nombre es el valor más importante para un parámetro del agente. Asegúrese de que el nombre es conciso y descriptivo.

• La descripción del parámetro del agente proporciona un contexto valioso y beneficioso para la herramienta.

Desencadenar o ejecutar el flujo de trabajo

Puede desencadenar o ejecutar flujos de trabajo del agente conversacional de las maneras siguientes, en función del entorno de implementación:

En la tabla siguiente se describe cómo los usuarios o clientes de chat usan la dirección URL del cliente de chat para ejecutar el flujo de trabajo en producción:

Para insertar la dirección URL del cliente de chat en un elemento HTML de iFrame, use el siguiente formato:

Autenticación y autorización

En el caso de las actividades que no son de producción, como el diseño, el desarrollo y las pruebas rápidas, Azure Portal proporciona, administra y usa una clave de desarrollador para ejecutar el flujo de trabajo y ejecutar acciones en su nombre. En la lista siguiente se recomiendan algunos procedimientos recomendados para controlar esta clave de desarrollador:

• Trate la clave de desarrollador estrictamente y solo como una conveniencia durante la fase de diseño para la autenticación y la autorización.

• Antes de exponer el agente conversacional a otros agentes, automatización o poblaciones de usuarios más amplias, migre a SAS firmada con restricciones de red o los siguientes métodos de autenticación y autorización para chat externo, en función del tipo de flujo de trabajo del agente conversacional:

  Flujo de trabajo	Autenticación
  Consumption	OAuth 2.0 con el identificador de Entra de Microsoft
  Estándar	Identidad administrada, Easy Auth (App Service Authentication)

  Básicamente, si alguien o cualquier cosa fuera de la sesión de Azure Portal necesita llamar o interactuar con el flujo de trabajo, la clave de desarrollador ya no es adecuada.

Cuando esté listo para liberar el flujo de trabajo del agente en producción, asegúrese de seguir los pasos de migración para prepararse para la autenticación y autorización de producción. Para obtener más información, consulte Autenticación y autorización.

Migración a la autenticación de producción

1. En el recurso de la aplicación lógica, configure la siguiente autenticación, en función del tipo de flujo de trabajo:

   Flujo de trabajo	Autenticación
   Consumption	OAuth 2.0 con Microsoft Entra ID mediante la creación de una política de autorización de agente en el recurso de aplicación lógica. Para crear esta directiva, siga estos pasos: 1. Siga los pasos generales para crear la directiva, pero con estos pasos siguientes en su lugar. 2. Seleccione Azure Active Directory (AAD) . 3. Seleccione Regla de autorización del agente (para agentes conversacionales). 4. En Identificadores de objeto, escriba el identificador de objeto para cada usuario, aplicación o aplicación empresarial que pueda acceder al agente. 5. Cuando haya terminado, en la barra de herramientas, seleccione Guardar. Para obtener más información, consulte: - Buscar identificadores importantes para un usuario - Objetos de aplicación y de entidad de servicio en Microsoft Entra ID
   Estándar	Identidad administrada, Easy Auth (App Service Authentication)

2. Aplique los patrones de acceso necesarios de autenticación.

3. Opcionalmente, bloquee las direcciones URL de los puntos de conexión del desencadenador deshabilitando o regenerando las direcciones URL de SAS sin usar.

4. Para incluir la interfaz de cliente de chat externo en un sitio web o en cualquier otro lugar para admitir interacciones humanas, obtenga la dirección URL del cliente de chat e inserte la dirección URL en un elemento HTML de iFrame siguiendo estos pasos:

   1. En la barra de herramientas del diseñador o la barra lateral del flujo de trabajo, seleccione Chat.

   2. En la sección Essentials , copie o seleccione el vínculo Dirección URL del cliente de chat , que se abre en la nueva pestaña del explorador.

   3. Inserte la dirección URL del cliente de chat en un elemento HTML de iFrame, que usa el siguiente formato:

      Flujo de trabajo	Elemento HTML de iFrame
      Consumption	<iframe src="https://agents.<region>.logic.azure.com/scaleunits/<scale-unit-ID>/flows/<workflow-ID>/agentChat/IFrame" title="<chat-client-name>"></iframe>
      Estándar	<iframe src="https://<logic-app-name>.azurewebsites.net/api/agentsChat/<workflow-name>/IFrame" title="<chat-client-name>"></iframe>

Resolución de problemas de migración de autenticación

En la tabla siguiente se describen los problemas comunes que pueden surgir al intentar migrar de una clave de desarrollador a Easy Auth, sus posibles causas y acciones que puede realizar:

Solucionar problemas

En esta sección se describen instrucciones para ayudar a solucionar errores o problemas que podrían surgir al compilar o ejecutar flujos de trabajo del agente.

Revisión de los datos de ejecución de la herramienta

El historial de ejecución del flujo de trabajo proporciona información útil que le ayuda a aprender lo que ha ocurrido durante una ejecución específica. Para un flujo de trabajo de un agente, puede encontrar las entradas y salidas de la ejecución de herramientas para una iteración específica del bucle del agente.

1. En el menú flujo de trabajo, en Herramientas, seleccione Historial de ejecución para abrir la página Historial de ejecución .

2. En la pestaña Historial de ejecución, en la columna Identificador , seleccione la ejecución de flujo de trabajo que desee.

   Se abre la vista de supervisión para mostrar el estado de cada paso.

3. Seleccione el agente que desea inspeccionar. A la derecha, aparece el panel Registro del agente .

   En este panel se muestra el registro del agente, incluidas las ejecuciones de herramientas durante la interacción.

4. Para obtener datos de ejecución de herramientas en un punto específico, busque ese punto en el registro del agente y seleccione la referencia de ejecución de la herramienta, por ejemplo:

   

   Esta acción le mueve a la herramienta coincidente en la vista de supervisión. El agente muestra el recuento de iteraciones actual.

5. En la vista de supervisión, seleccione el agente o la acción con las entradas, salidas y propiedades que desea revisar.

   En el ejemplo siguiente se muestra una acción seleccionada para la ejecución de la herramienta seleccionada anteriormente:

   

   Si selecciona el agente, puede revisar la siguiente información que pasa al modelo y devuelve del modelo, por ejemplo:

   • Mensajes de entrada introducidos en el modelo.
   • Mensajes de salida devueltos desde el modelo.
   • Herramientas a las que el modelo pidió al agente que llamara.
   • Resultados de la herramienta que fueron devueltos al modelo.
   • Número de tokens que cada solicitud usó.

6. Para revisar una iteración de bucle de agente diferente, en el agente, seleccione la flecha izquierda o derecha.

Registros en Application Insights

Si configura Application Insights o telemetría avanzada para el flujo de trabajo, puede revisar los registros de eventos del agente, como cualquier otra acción. Para más información, consulte Habilitación y visualización de la telemetría mejorada en Application Insights para flujos de trabajo estándar en Azure Logic Apps.

Se superó la longitud máxima del contexto del modelo

Si el historial de registros del agente supera la longitud del contexto del modelo o el número máximo de tokens de entrada, obtendrá un error similar al ejemplo siguiente:

La longitud máxima del contexto de este modelo es de 4097 tokens. Sin embargo, solicitó 4927 tokens (3927 en los mensajes, 1000 en la finalización). Reduzca la longitud de los mensajes o la finalización.

Intente reducir el límite del número de tokens o mensajes que su agente mantiene en el registro e introduce en el modelo para la siguiente interacción. En este ejemplo, puede seleccionar Reducción del recuento de tokens y establecer Recuento máximo de tokens en un número por debajo de la longitud de contexto máxima indicada del error, que es 4097.

Para obtener más información, consulte Administrar la longitud del contexto del historial de chat.

Limpieza de recursos de ejemplo

Si no necesita los recursos que creó para los ejemplos, asegúrese de eliminar los recursos para que no continúe recibiendo cargos. Puede seguir estos pasos para eliminar el grupo de recursos que contiene estos recursos o puede eliminar cada recurso individualmente.

1. En el cuadro de búsqueda de Azure, escriba grupos de recursos y seleccione Grupos de recursos.

2. Busque y seleccione los grupos de recursos que contienen los recursos de este ejemplo.

3. En la página Información general , seleccione Eliminar grupo de recursos.

4. Cuando aparezca el panel de confirmación, escriba el nombre del grupo de recursos y seleccione Eliminar.

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