Descubre cómo funciona la orquestación MULTI-AGENTE en Copilot Studio
De qué trata esta lección
La orquestación multiagente, una de las funcionalidades más esperadas y anunciada en el Microsoft Build 2025, ya está en versión preliminar (public preview) en Copilot Studio. En este vídeo te enseño cómo funciona, qué tipos de agentes puedes añadir y cómo conectarlos entre sí.
Partimos de un agente principal, le añadimos un subagente que depende de él y conectamos un agente independiente que ya teníamos en el entorno. Después lo probamos con un caso real de consulta de pedidos y vemos por qué la descripción de cada agente y el paso de contexto son tan importantes.
Puntos clave
- La orquestación multiagente solo funciona si el agente tiene activada la orquestación de IA.
- Puedes crear un subagente que depende del agente principal, con su propio disparador, descripción, prioridad, instrucciones, conocimientos y herramientas.
- También puedes conectar un agente existente de Copilot Studio; debe tener la orquestación de IA activada, descripción e instrucciones.
- Pasar el contexto entre agentes evita que el usuario tenga que repetir información; lo lógico es dejar siempre marcada esa opción.
- Una buena descripción es lo que permite al agente principal saber cuándo delegar en otro agente.
- La idea es replicar equipos humanos: agentes especializados que se hablan entre sí dan respuestas más precisas y alucinan menos.
Contenido de la lección
La orquestación multiagente llega en versión preliminar
Hace un par de semanas te contaba que, entre las novedades del Microsoft Build, la orquestación multiagente estaba muy cerca. Ya está en public preview y empieza a verse en la mayoría de entornos.
En este vídeo te enseño cómo funciona, qué tipos de agentes podemos crear y cómo conectarlos entre sí, para que te lleves una radiografía completa de esta funcionalidad y sepas cómo sacarle partido.
El módulo de agentes en Copilot Studio
Dentro de Copilot Studio abro un agente que tengo creado, 008 Agent, con sus instrucciones y una fuente de conocimiento. Lo primero, y es importantísimo: esta funcionalidad solo funciona si tienes marcada la orquestación de IA.
Con respecto a los vídeos anteriores aparece un nuevo módulo de agentes, también accesible desde la barra superior, desde el que puedes conectar otro agente de IA para que complemente al principal. Al darle a agregar, Copilot Studio avisa de que la opción está en versión preliminar y ofrece dos caminos.
Crear un agente como extensión del principal
La primera opción es crear un agente que funciona como un subagente: cuelga del principal y siempre depende de él. La interfaz de creación es muy parecida a la que ya conoces: le das un nombre y eliges cuándo se usa, ya sea porque el orquestador lo elige a partir de su descripción, al recibir un mensaje, al producirse un evento o una actividad, o cuando cambia la conversación.
Además tiene descripción, detalles adicionales y una prioridad, clave para decidir entre unos agentes y otros en un escenario multiagente. Las instrucciones, los conocimientos (sitios web públicos, SharePoint, Azure AI Search…) y las herramientas se configuran igual que en cualquier otro agente.
Conectar un agente existente y pasar el contexto
La segunda opción es añadir un agente que ya tengas en el entorno de Copilot Studio. En mi caso añado Astroline Bot, mi agente de demo. Copilot Studio verifica que tenga la orquestación de IA activada, una descripción e instrucciones antes de dejarte agregarlo.
Aquí hay un aspecto clave en cualquier entorno multiagente: pasar el contexto. Si el agente principal tiene que transferirte a un especialista, este debe recibir lo ya hablado para no volver a preguntarte lo mismo. Esa opción se puede desactivar, pero lo lógico es dejarla siempre marcada. A diferencia del subagente, este agente sigue siendo independiente.
Probando la orquestación con dos agentes
Pregunto qué es 008 Agent y el agente principal consulta su propia base de conocimiento y responde. Cuando pregunto por Astroline, el orquestador detecta que quien debe responder es Astroline Bot, que busca en la web de Astroline y resume la información. En el detalle de cada petición se ve claramente a qué agente se deriva cada consulta.
Después amplío la descripción de Astroline Bot para indicar que también consulta el estado de pedidos por su ID. Al lanzar un ID de pedido, la petición va directamente a Astroline Bot, que ejecuta el flujo de Power Automate de consulta de pedidos y devuelve el estado y el producto del pedido.
Configurar el formato de las respuestas
Si te fijas, las respuestas ya no incluyen la coletilla de que el contenido generado por IA puede contener errores. Lo he configurado en Astroline Bot, en Configuración, dentro del apartado de respuestas, que también es nuevo.
Ahí puedes elegir el modelo de respuesta principal (en ese momento, entre GPT-4o y GPT-4.1 mini) y definir el formato de respuesta. Yo le indico que responda siempre de forma breve y directa, que omita las referencias y cualquier mensaje que indique que la respuesta está generada con IA.
Por qué es clave la orquestación multiagente
Los entornos multiagente permiten construir agentes superespecializados, con sus propias herramientas y conocimientos, igual que un equipo humano con especialistas en facturación, recursos humanos o marketing. Una persona que intenta dominarlo todo acaba cojeando por algún lado, y a un agente le pasa lo mismo.
Cuando construíamos agentes con muchísimos conocimientos, herramientas e instrucciones, alucinaban y perdían precisión. Con agentes especializados que se hablan entre sí tenemos una arquitectura coordinada, más fácil de mantener y con respuestas mucho más precisas. Para mí, un auténtico game changer.