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Las herramientas son las funcionalidades atómicas que usa el agente para tomar medidas. Permiten consultar registros, ejecutar comandos, ejecutar código, buscar documentos y enviar notificaciones. El agente selecciona automáticamente las herramientas adecuadas en función de la tarea.
| Categoría | Lo que cubre | Configuración |
|---|---|---|
| Integrado | Operaciones, diagnósticos, supervisión, consultas de registro y visualización de Azure | Ninguno (disponible a través de la identidad administrada) |
| MCP | Cualquier servicio externo a través del protocolo de contexto de modelo | Adición de un conector MCP |
| Ejecución de código | Ejecución de Python y shell en entornos de espacio aislado | Ninguno (integrados) |
| Conocimientos | Búsqueda de documentos, memoria del agente, topología de aplicación | Ninguno (integrado; algunas características requieren conectores) |
| Comunicación | Correo electrónico y notificaciones de Teams | Agregar conector de Outlook o Teams |
| Administración de incidentes y DevOps | Plataformas de incidentes y repositorios de código fuente | Adición del conector de plataforma |
| Herramientas personalizadas | Sus propias herramientas de Kusto, Python, Link y HTTP | Cree en Builder UI |
Al combinar herramientas con aptitudes y agentes personalizados, puede crear una automatización eficaz. Las habilidades asignan herramientas a las instrucciones procedurales. Los agentes personalizados obtienen conjuntos de herramientas dedicados para su dominio.
Herramientas integradas
El agente incluye herramientas para operaciones, diagnósticos, supervisión y consultas de registro de Azure. Estas herramientas funcionan inmediatamente a través de la identidad administrada del agente, por lo que no es necesario configurar un conector. Asegúrese de que el agente tiene los permisos de RBAC adecuados en los recursos de destino.
Las herramientas integradas abarcan todo el espectro operativo: ejecute comandos de la CLI de Azure, consulte Application Insights y Log Analytics, analice métricas de Azure Monitor, administre clústeres de AKS con kubectl, diagnostique Container Apps, Function Apps, App Service, etc. Las herramientas de diagnóstico especializadas realizan un análisis más profundo, como la generación de perfiles de CPU, los diagnósticos de API Management, la comprobación de la implementación, la evaluación de confiabilidad y las acciones de corrección. Las herramientas de visualización generan gráficos e integran con paneles de Grafana.
El agente selecciona la herramienta adecuada en función del tipo de recurso y la naturaleza de la pregunta. Para obtener una visión más detallada de las funcionalidades de diagnóstico de Azure, consulte Análisis de causa principal y observabilidad de Azure.
Herramientas de MCP
El Protocolo de contexto de modelo (MCP) amplía el agente con herramientas de cualquier servidor compatible con MCP. Puede conectar sus propios servidores o servidores MCP que no son de Microsoft para plataformas de observabilidad como Datadog, Elasticsearch, Dynatrace, New Relic, Splunk y Hawkeye.
Al conectar un servidor MCP, el agente detecta automáticamente sus herramientas. Cada herramienta usa un espacio de nombres con su identificador de conexión (por ejemplo, my-server_list_incidents). Puede asignar herramientas de MCP a agentes personalizados mediante patrones comodín comodín como my-server/* para incluir todas las herramientas de una conexión. Cuando se ejecuta una herramienta MCP, la tarjeta de herramientas del chat muestra una sola línea de estado con el nombre y el resultado de la herramienta.
Para la configuración del conector, consulte Conectores.
Ejecución de código
El agente puede escribir y ejecutar código en entornos de espacio aislado para el análisis de datos, los cálculos personalizados y la generación de informes. El intérprete de código integrado ejecuta comandos de Python y shell en un contenedor aislado. Esta característica es útil para procesar los resultados de la consulta, generar gráficos y crear informes PDF.
También puede crear herramientas personalizadas de Python reutilizables con sus propias funciones preescritas y dependencias pip. A diferencia del intérprete de código (que genera código sobre la marcha), las herramientas personalizadas de Python ejecutan la lógica definida con entradas específicas.
Para más información, consulte Ejecución de código de Python.
Inteligencia de selección de herramientas
Cada herramienta incluye una solicitud de descripción que es una instrucción detallada que el modelo lee al decidir qué herramienta usar y cómo usarla. Estas indicaciones dan forma a los motivos del agente sobre la selección de herramientas.
La ejecución en paralelo se ejecuta cuando el agente identifica operaciones independientes (como varios comandos de diagnóstico que no dependen entre sí), las ejecuta simultáneamente en un solo turno. Este enfoque reduce significativamente el tiempo de investigación.
Delegación de tareas para búsquedas complejas que requieren varias rondas de coincidencia de patrones de archivo, búsqueda de contenido y lectura, el agente delega en una tarea De exploración integrada especializada.
Enrutamiento de herramientas donde el agente selecciona la herramienta más adecuada para cada operación. Usa búsquedas de patrones de archivo simples con FileSearch directamente, mientras que las tareas de exploración complejas usan la herramienta Tarea. Los comandos de Shell se enrutan a través de entornos de ejecución seguros.
El equipo de desarrollo refina continuamente las indicaciones de la herramienta para mejorar la calidad del razonamiento y la velocidad de investigación.
Conocimiento
El agente usa herramientas de conocimiento para acceder al contexto organizativo y crear una comprensión del entorno a lo largo del tiempo. La búsqueda de documentos encuentra procedimientos y 'runbooks' pertinentes de la base de conocimiento. La memoria del agente proporciona búsqueda vectorial entre archivos cargados. La topología de la aplicación asigna las relaciones de recursos y las conexiones de red.
La guía de solución de problemas (TSG) busca y sigue las guías indexadas de wikis de Azure DevOps. El gráfico de conocimiento crea un modelo de relación de entidad persistente de su entorno a medida que el agente aprende de las investigaciones.
Para obtener más información sobre cómo funciona el conocimiento, consulte Memoria y conocimiento. Para agregar documentos, consulte Carga de documentos de conocimiento.
Comunicación
Envíe conclusiones de investigación a través de los canales que usa el equipo. Conecte Outlook a resúmenes de correo electrónico e informes con datos adjuntos. Integre Microsoft Teams para publicar actualizaciones y responder a conversaciones en sus canales.
Ambos requieren que se configuren sus respectivos conectores . Para la configuración y el uso, consulte Envío de notificaciones.
Administración de incidentes y DevOps
El agente se integra con plataformas de administración de incidentes y repositorios de código fuente.
Plataformas de incidentes: conecte PagerDuty o ServiceNow para recibir alertas y administrar los ciclos de vida de los incidentes. Para obtener más información, consulte Plataformas de incidentes y Respuesta a incidentes.
DevOps: conecte GitHub o repositorios de Azure DevOps para acceder a repositorios, solicitudes de incorporación de cambios, problemas y elementos de trabajo. Para más información, consulte Configuración del conector de Azure DevOps.
Herramientas personalizadas
Cree sus propias herramientas para las operaciones específicas de su entorno. Hay cuatro tipos disponibles:
| Tipo | Caso de uso |
|---|---|
| Kusto | Ejecute consultas KQL predefinidas con sustitución de parámetros. |
| Python | Ejecute funciones personalizadas de Python con dependencias pip. |
| Vínculo | Genere direcciones URL a partir de plantillas con parámetros dinámicos. |
| Cliente HTTP | Llame a las API REST con autenticación. |
Cree herramientas personalizadas a través de la interfaz de usuario del Generador. Adjunte a aptitudes o asígnelas a agentes personalizados. Para más información, consulte Herramientas de Kusto y ejecución de código de Python.